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20명 중 4명이 빠졌는데 ‘75%가 좋아졌다’고만 써도 될까?

전체·추적·개선 인원과 누락 가정을 바꾸어 관찰 분모, 전체 기준 단순 경계와 공개해야 할 사유 문장을 다시 씁니다.

Item 22b: Losses and exclusions

AI가 빈칸을 0으로 채우면 평균이 달라질까?

빈칸은 관측된 0과 다릅니다. 어떤 칸이 빠졌는지와 제외·0 대체·지정값 대체 규칙을 바꾸며 평균과 분모가 어떻게 달라지는지 봅니다.

100명씩 시작했는데 완주자가 다르면, 어느 결과를 비교해야 할까?

두 집단의 이탈 인원·이유 확인·분석 방식을 바꾸어 완주자 비율, 시작 인원 기준 하한과 허용되는 연구 해석을 비교합니다.

CONSORT 2025 Statement

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

첫 측정이 극단적이면 다음에도 그대로일까?

첫 측정 88 이상만 고르면 처치 없이도 평균이 92에서 86으로 내려가는 예시로, 자연스러운 재측정 변화와 개입 효과를 분리합니다.