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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과 제목

  1. 66자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?
  2. 67관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?
  3. 68유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?
  4. 69유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?
  5. 70사전등록은 적어 두기만 하면 충분할까?
학습 의욕에서 자발적 연습 참여와 사후 점수로 실선 화살표가 향한다. 연습 참여에서 사후 점수로 향하는 점선은 확인하려는 효과를 표시한다. 전체는 가상의 인과 가정이다.

자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?

학습 의욕에서 자발적 연습 참여와 사후 점수로 실선 화살표가 향한다. 연습 참여에서 사후 점수로 향하는 점선은 확인하려는 효과를 표시한다. 전체는 가상의 인과 가정이다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?

연습한 사람이 높은 점수를 받았다고 해서 연습의 효과가 바로 입증되지는 않습니다. 인과 그림으로 비교의 조건을 살펴봅니다.

Causal inference in statistics: An overview

게시 2026-09-12 · 약 6분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
표적시험, 시점 0, 분석 계획의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?

표적시험, 시점 0, 분석 계획의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?

Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
p값, 설계·효과, 종합 판단를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.

유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?

p값, 설계·효과, 종합 판단를 차례로 연결하고 조건·범위·반례를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙은 p값을 효과 크기·설계·사전 맥락과 함께 읽어야 함을 강조합니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
100개 가설 중 참 10개와 거짓 90개를 나누고, 검정력 80%로 참 양성 8개, 거짓 양성률 5%로 거짓 양성 기대값 4.5개를 계산한 2대2 표.

유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?

100개 가설 중 참 10개와 거짓 90개를 나누고, 검정력 80%로 참 양성 8개, 거짓 양성률 5%로 거짓 양성 기대값 4.5개를 계산한 2대2 표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?

사전 가능성, 검정력과 거짓 양성률이 양성 결과의 믿을 만함을 어떻게 함께 결정하는지 기대 빈도로 계산합니다.

Why Most Published Research Findings Are False

게시 2026-09-12 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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