[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 ↑ ↑ ..

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• · 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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[인과추론] 인과추론의 3대 프레임워크: 개념부터 실무 활용까지 🎯

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• · 2025. 4. 24.

[보고서] 인과추론의 A to Z

인과관계 연구 설계 및 인과추론 방법론 인과관계를 정확히 추론하기 위한 연구 설계의 핵심 요소들과 다양한 인과추론 기법들 📑 목차 1. 연구 설계 (Study Design) 2. 제외 기준 (Exclusion Criteria) 3. 데이터 선택 (Data Selection) 4. 연구 방법론 (Methodology) 5. 인과추론 기법..

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• · 2025. 4. 14.
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[인과추론] 진짜 인과를 구분하는 법

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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[보고서] 인과추론 톺아보기

인과추론의 이해와 적용상관관계를 넘어 인과관계를 파악하기 위한 종합적 접근목차인과추론의 기본 개념인과추론의 원칙과 방법론인과모델과 기법고급 인과 추론 기법인과 추론의 응용 분야인과 추론의 제한점과 비판결과 해석 및 적용1. 인과추론의 기본 개념인과 관계란 무엇인가?인과 관계(Causality)란 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 직접적인 영향을 미치는 관계를 의미합니다. 즉, 원인 변수의 변화가 결과 변수의 변화를 야기하는 관계입니다.인과성은 환경에 변화를 주어 원하는 상태로 변화시키는 관계로 해석할 수 있으며, 이는 데이터 분석과 의사결정에 있어 핵심적인 개념입니다.상관관계와 인과관계의 차이구분상관관계(Correlation)인과관계(Causation)정의두 변수 간의 통계적 관련성이나 연관성한 변수..

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• · 2025. 4. 3.
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