몇 명의 결과가 바뀌면 유의성이 사라질까?
소아 무작위시험 검토는 이분형 결과의 유의성이 최소 몇 건의 결과 변화에 달렸는지를 Fragility Index로 점검했습니다.
The Fragility Index in a Cohort of Pediatric Randomized Controlled Trials
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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소아 무작위시험 검토는 이분형 결과의 유의성이 최소 몇 건의 결과 변화에 달렸는지를 Fragility Index로 점검했습니다.
The Fragility Index in a Cohort of Pediatric Randomized Controlled Trials
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
미국통계학회의 여섯 원칙은 p값을 효과 크기·설계·사전 맥락과 함께 읽어야 함을 강조합니다.
The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose
53쌍의 사전등록과 논문 비교는 분석 결정의 구체성과 일치 여부가 핵심임을 보여 줍니다.
Ensuring the quality and specificity of preregistrations
Aikin과 Talisse는 문제를 막았을 수단이 이미 생긴 문제를 고치는 수단이기도 하다는 비약을 ‘치유 오류’로 분석합니다.
The Curative Fallacy
61–65 / 75편