텍사스 효과 썸네일형 리스트형 텍사스 효과와 그 사례들 텍사스 효과와 그 사례들텍사스 효과(Texas Sharpshooter Effect)는 통계학에서 사용하는 용어로, 무작위 데이터에서 패턴을 발견한 후, 마치 그 패턴이 처음부터 의미가 있었던 것처럼 설명하는 인지 편향을 말합니다. 이 효과는 주로 데이터 분석이나 연구에서 잘못된 결론을 도출하게 만드는 원인 중 하나로 작용할 수 있습니다. '텍사스 효과'라는 이름은 실제로 텍사스에서 총을 쏜 후, 가장 가까운 탄흔 주위에 과녁을 그려 마치 명중한 것처럼 보이게 하는 상황을 비유적으로 표현한 것입니다. 이 블로그 글에서는 텍사스 효과의 개념, 그 원인과 문제점, 그리고 실제 사례들을 통해 이 효과가 어떻게 나타나는지에 대해 논의하겠습니다. 1. 텍사스 효과의 정의와 발생 원인텍사스 효과는 데이터에서 우연히.. 더보기 이전 1 다음
