[인과추론] 입문자용 연구 흐름 로드맵 🧠

1️⃣ 질문 정의: ‘정말 이게 원인이었을까?’단순 상관이 아니라 인과 관계를 검증하는 질문에서 출발 📌 예:“당뇨 치료제를 투여한 환자의 사망률이 낮았는데, 정말 약 때문에 그런 걸까?” 👉 이 질문이 없다면, 그냥 회귀 분석일 뿐. 인과추론의 시작은 "why"에서 비롯됨. 2️⃣ DAG 그리기 (Directed Acyclic Graph)변수 간 인과 구조를 시각화하여 혼란을 줄이고 분석 전략의 설계도🗺️로 삼기. 📌 DAG 작성 시 포인트:노드: 변수 (예: Age, Treatment, Outcome)화살표: 인과 관계피해야 할 구조: 순환 구조 (A → B → A) Treatment → Outcome ↑ ↑ ..

• format_list_bulleted 실전 인과추론
• · 2025. 4. 28.
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[인과추론] 주요 방법론 총정리 ⭐

🎯 인과추론, 도대체 뭐길래? “이 약이 효과가 있었을까?”“그 정책이 없었으면 어떻게 됐을까?” 이런 질문을 할 때, 우리가 진짜로 알고 싶은 건 ‘인과관계’입니다.단순히 함께 나타난다(correlation)가 아니라,👉 정말 ‘그것 때문에 그렇게 된 건지’ 알고 싶은 거죠! 🛠️ 인과추론이란? “어떤 개입(Treatment)이 결과(Outcome)에 영향을 줬는가?” 를 과학적으로 추정하는 방법 즉, “그랬다면 어땠을까?”(Counterfactual) 를 상상해서 비교하는 게 핵심입니다.예를 들어, 신약을 복용한 환자와 복용하지 않은 똑같은 조건의 환자를 비교해진짜 신약이 효과 있었는지 알아보는 거예요. 📦 인과추론 방법론 총정리! 🔍 방법💡 핵심 아이디어✅ 사용 조건🧪 예시📊 난이..

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• · 2025. 4. 27.
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[데이터분석]🧹 결측, 그 빈칸을 채우는 법

― 이대로만 해도 ‘그나마’ 안 망한다 ― 데이터 분석을 하다 보면 이런 말 자주 듣습니다. “아 그거 결측 많아요. 그냥 평균으로 넣었어요.”“결측치 많아서 모델이 안 돌아가요.”“삭제했는데 성능 왜 이러죠?” 결측치는 분석가의 발목을 붙잡는 은근한 복병입니다.실제 업무에선 단순히 "채운다"나 "지운다"로는 해결 안 됩니다.결측이 왜 생겼고, 어떤 종류고, 무엇을 위해 다루는지에 따라전략이 완전히 달라져야 합니다. 1️⃣ 실무에서 마주치는 결측치, 이건 알아야 합니다 종류설명예시실무적 함의MCAR (Missing Completely at Random)완전히 무작위 결측설문 중 실수로 빠뜨림제거해도 영향 적음MAR (Missing at Random)특정 변수에 따라 결측 확률 다름나이 많은 응답자가 ..

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• · 2025. 4. 25.
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[인과추론] 인과추론의 3대 프레임워크: 개념부터 실무 활용까지 🎯

🔍 “A가 B를 일으켰다”는 말, 진짜일까? 🧠 인과추론의 세 가지 생각법 의학 연구나 보건 데이터를 분석하다 보면 이런 질문을 자주 받게 됩니다. “이 치료가 효과가 있었던 걸까요?”“그 환자가 그 약을 안 먹었다면 어땠을까요?” 이때 등장하는 것이 바로 인과추론(Causal Inference)이에요.단순한 상관관계를 넘어서, “만약…하지 않았다면?”을 과학적으로 묻는 것이죠. 오늘은 인과추론의 세 가지 대표적인 프레임워크를 소개할게요.각각은 하나의 철학이자 분석 전략입니다. 그리고 무엇보다 중요한 건…👉 이들을 어떻게 실무에서 조합해서 쓸 수 있느냐! 입니다. 1️⃣ Structural Causal Model (SCM): “그래프로 그리는 인과 구조” 🕸️ 📌 어떤 개념인가요? SC..

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• · 2025. 4. 24.
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[메타 분석] (Meta-analysis) 완벽 정리 가이드📚

💡 메타 분석, 도대체 언제 쓰는 건가요? 논문을 읽다 보면 자주 만나는 용어, 메타 분석(Meta-analysis)!“도대체 이게 뭐지? 논문 검색이랑 같은 건가?”이런 궁금증 있으셨죠? 🤔 메타 분석은 단순한 논문 검색이 아니라,논문들을 체계적으로 수집한 후 통계적으로 하나의 결론을 내는 과정입니다.의학 분야에서는 정말 중요한 분석법이에요. 예를 들어, 이런 질문에 명확한 답을 주는 거죠👇- 💊 “혈압약은 정말 심장병 예방에 효과적일까요?”- 🦠 “비타민D를 먹으면 코로나19 감염률이 떨어질까요?”- 🥑 “아보카도를 먹으면 실제로 체중 감량에 도움이 될까요?” 🔔 그래서 메타 분석이란? “여러 연구 결과를 모아 하나의 신뢰할 수 있는 결론을 내리는 통계 기법”입니다.의학, 보건, 심리학..

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• · 2025. 4. 21.
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[인과추론] 진짜 인과를 구분하는 법 - 인과추론의 주요 가정

비타민을 먹고 감기가 나았다! 어느 날 감기에 걸린 사람이 비타민C를 챙겨 먹었고, 며칠 뒤 감기가 나았다고 해요.그래서 "역시 비타민 덕분이야!"라고 생각하죠. 🤔 하지만 사실, 감기는 약을 안 먹어도 일주일쯤 지나면 대부분 자연스럽게 낫는 병이에요.😏 즉, 감기 → 비타민 → 회복처럼 보이지만, 사실은 시간만 지나도 나았을 가능성이 커요. 이와 같이 실제의 인과 관계를 올바르게 추론하기 위해선 몇 가지 중요한 가정을 반드시 충족해야 해요. 오늘은 이 인과 관계 추론을 위해 필요한 몇 가지 중요한 가정들에 대해 알아보려고 해요.특히 의학 연구나 정책 평가에서는 이 가정들이 굉장히 중요한 역할을 한답니다!💡 1. 상관관계(Correlation) 🤝상관관계가 있어야 인과관계가 성립되지만,그렇다고 ..

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• · 2025. 4. 8.
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