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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. 71발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?
  2. 72같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?
  3. 73분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?
  4. 74분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?
  5. 75한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?
출판선택, 메타분석, 편향 보정의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?

출판선택, 메타분석, 편향 보정의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?

Bartoš 등은 네 분야 6만8천여 메타분석을 다시 분석해 선택 편향 보정 뒤 효과 존재 확률과 크기가 흔히 줄어드는 흔적을 보고했습니다.

Footprint of Publication Selection Bias on Meta-analyses in Medicine, Environmental Sciences, Psychology, and Economics

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 연구, 직접 재현, 복수 기준를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?

원 연구, 직접 재현, 복수 기준를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?

대규모 심리학 재현 프로젝트는 유의성 하나가 아니라 효과 크기·신뢰구간·주관 평가를 함께 봐야 함을 보여 줍니다.

Estimating the reproducibility of psychological science

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 코딩과 두 모형의 네 조합에 임의의 추정값 -0.8, 0.2, 1.1, 1.5를 연결한 표. 실제 분석 결과가 아님을 표시한다.

분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?

두 코딩과 두 모형의 네 조합에 임의의 추정값 -0.8, 0.2, 1.1, 1.5를 연결한 표. 실제 분석 결과가 아님을 표시한다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?

명세 곡선 분석은 타당한 분석 선택들을 함께 드러냅니다. 결론 하나만 읽을 때 놓치기 쉬운 선택의 영향을 살펴봅니다.

Specification curve analysis

게시 2026-09-12 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
분석 선택, 다중 시도, 전체 공개를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?

분석 선택, 다중 시도, 전체 공개를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?

자료수집·분석의 공개되지 않은 선택 유연성이 명목상 5%보다 훨씬 많은 유의 결과를 만들 수 있음을 모의실험과 실험으로 보였습니다.

False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가 반 효과 4 표준오차 1.9와 나 반 효과 2 표준오차 1.9를 각각 영과 비교하고, 차이 2의 표준오차 약 2.69를 직접 비교한 표.

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

가 반 효과 4 표준오차 1.9와 나 반 효과 2 표준오차 1.9를 각각 영과 비교하고, 차이 2의 표준오차 약 2.69를 직접 비교한 표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

p<.05와 p>.05의 경계 비교는 두 효과의 차이 검정이 아닙니다. 추정치의 차이와 그 불확실성을 직접 계산해야 합니다.

The Difference Between ‘Significant’ and ‘Not Significant’ is not Itself Statistically Significant

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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