진짜 그래프를 가짜 그래프들 사이에 숨기면 눈도 통계 검정을 할까?
시각적 라인업은 관찰 그래프를 영가설에서 만든 그래프들 사이에 놓고 사람이 구별하는지를 검정 절차로 해석합니다.
Human Factors Influencing Visual Statistical Inference
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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평균 막대 하나가 데이터의 모양을 숨길까?
레인클라우드 플롯은 원자료·분포·요약 통계를 함께 보여 주어 같은 평균 아래 다른 모양을 드러냅니다.
Raincloud Plots: A Multi-Platform Tool for Robust Data Visualization
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
합리적인 분석법을 모두 돌리면 결론의 취약점이 보일까?
다중우주 분석은 같은 원자료에서 합리적인 처리 선택의 조합을 펼쳐 결과의 안정성과 민감도를 보여 줍니다.
Increasing Transparency Through a Multiverse Analysis
게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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 →
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