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심슨의 역설은 대학 입학률, 의료 연구, 스포츠 통계 등 다양한 분야에서 실제로 발생하며, 이를 올바르게 해석하지 않으면 잘못된 정책 결정이나 분석 오류를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 조건부 분석을 수행하고, 숨겨진 변수를
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역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되 그 역설을 해결하여 올바로 해석해 보았다. 위 글은 현재 심슨역설의 해결책으로 가장 각광받고 있는 SGS의 이론을 중심으로
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심슨의 역설, 데이터야놀자, 2019
김상조, 노태석 외 3명 저, 경영통계학, 창명, 2016
Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly 저, 경영통계학, 한티미디어, 2016
이영의 저, 심슨역설과 인과 : SGS의 해결책을 중심으, 한국철학회, 2007
김홍준 저, 경영통계학, 명진출판
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심슨의 역설을 이해하고 이를 해결하는 과정은 단순히 통계학의 개념을 넘어, 비판적 사고 능력과 분석적 시각을 기르는 데에도 큰 도움이 된다. 이를 통해 우리는 보다 정확하고 공정한 해석을 기반으로 사회적 결정을 내릴 수 있으며, 이는
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역설로 인해서 통계 결과를 왜곡하여 해석하지 못하게 하는 것이 조사 자체를 흔들지 않으면서 조사의 신뢰성을 제고하는 방법이라고 생각을 하게 되었다.
참고문헌
이영의(2007), 심슨역설과 인과 : SGS의 해결책을 중심으로, 한국철학회, 2007
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