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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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역설을 해결하여 올바로 해석해 보았다. 위 글은 현재 심슨역설의 해결책으로 가장 각광받고 있는 SGS의 이론을 중심으로 제시되었다. 물론 SGS 또한 반직관적인 인과구조를 제시하는 문제점을 갖는다.
Ⅳ 참고자료
- 이영의, “인과적 마코프
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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, 명진출판사, 2017&n
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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 곧 책임
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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, 2007년 92권, pp.1225~1518
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