두 집단의 차이를 ‘유의·비유의’ 대신 가능한 값의 분포로 보면 무엇이 달라질까?
Kruschke의 BEST 방법은 평균·산포·효과크기의 사후분포와 실질적으로 같은 영역을 함께 제시해 이분법적 검정이 숨기는 불확실성을 보여줍니다.
Bayesian Estimation Supersedes the t Test
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Kruschke의 BEST 방법은 평균·산포·효과크기의 사후분포와 실질적으로 같은 영역을 함께 제시해 이분법적 검정이 숨기는 불확실성을 보여줍니다.
Bayesian Estimation Supersedes the t Test
타당화 논증은 관찰에서 채점, 일반화, 실제 수행, 활용 결정으로 넘어가는 근거를 살핍니다. 점수의 정확성과 점수 사용의 정당성을 구별합니다.
A contemporary approach to validity arguments: a practical guide to Kane’s framework
가능도비는 같은 결과가 조건이 있는 사람과 없는 사람에게 각각 얼마나 자주 나타나는지를 비교해 사전 오즈를 갱신합니다.
Tips for Teachers of Evidence-based Medicine: Making Sense of Diagnostic Test Results Using Likelihood Ratios
시각 데이터 소통 연구는 값과 시각 속성의 대응, 불확실성 표현, 메시지 명료성을 따로 점검한다.
The Science of Visual Data Communication: What Works
모세 착각 연구는 빠른 오답을 낸 사람도 낮은 확신으로 오류 충돌을 감지할 수 있음을 보여 줍니다.
Moses illusions, fast and slow
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