유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?
미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.
The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose
게시 2026-09-24 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한곳에서 찾는 논리 자료
통합검색
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.
관심 주제로 찾아보기
검색 결과4건
검색 결과 제목
유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?
Colquhoun의 계산은 p값과 발견의 사후 오류확률이 다른 양임을 보이며, 사전가능성·검정력·관측 증거를 함께 명시해야 한다고 주장합니다.
An Investigation of the False Discovery Rate and the Misinterpretation of p-values
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?
Benjamini–Hochberg 절차는 발견들 가운데 거짓 발견의 기대 비율을 통제합니다. 적어도 하나의 오류를 막는 가족단위 오류율과 분모가 다릅니다.
Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
유의한 결과 묶음의 오류율은 개별 결과의 오류 확률일까?
거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.
A direct approach to false discovery rates
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
1–4 / 4편