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위적으로 결과값을 제거하지 않으면서도 통계 결과를 보는 사람들이 심슨의 역설로 인해서 통계 결과를 왜곡하여 해석하지 못하게 하는 것이 조사 자체를 흔들지 않으면서 조사의 신뢰성을 제고하는 방법이라고 생각을 하게 되었다.
참고문
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결과 값을 그대로 믿기 보다는 실제로 그러한가에 초점을 맞추는 해석 능력이 필요한 것이다.
Ⅱ 본론
지금까지 본문을 통해 ‘심슨의 역설’의 의미와 원인, 발생한 사례와 올바른 해석 등을 살펴보았다. 단지 ‘심슨의 역설’뿐만 아니라
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체와 부분 데이터의 관계를 시각적으로 이해하고 심슨의 역설이 발생하는 원인을 빠르게 파악할 수 있습니다.
이런 방안을 활용하여 심슨의 역설을 해결하면 데이터 분석 결과를 보다 정확하게 이해할 수 있고 오해나 잘못된 결론을 피할 수
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2번 라인] [C의 2번 라인]
세분화를 위한 방법
-> 프로세스 맵 이용 ① 나누면 새로운 것이 보인다 -세분화-
② 하나의 기준으로만 나누면 이상한 결과가 보인다 - 심슨의 패러독스 -
③ 나누어 보지 않아서 생기는 오류
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게 된다면, P에 충실한 인과구조가 될 것이다. SGS는 주어진 확률분포 P에 충실하지 않은 인과구조를 배제함으로써 올바르게 해석할 수 있다고 주장한다.
Ⅲ 결론
이상과 같이 심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기
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