통계적으로 유의한 결과가 곧 참인 결론은 아닌 이유
존 이오아니디스는 발표된 연구 결과의 신뢰도가 유의수준 하나로 결정되지 않으며, 연구 전 가능성·검정력·편향·반복 검사의 수에 함께 좌우된다는 수리적 틀을 제시합니다.
왜 발표된 연구 결과의 대부분은 거짓일 수 있는가 — Why Most Published Research Findings Are False
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

관심 주제로 찾아보기
존 이오아니디스는 발표된 연구 결과의 신뢰도가 유의수준 하나로 결정되지 않으며, 연구 전 가능성·검정력·편향·반복 검사의 수에 함께 좌우된다는 수리적 틀을 제시합니다.
왜 발표된 연구 결과의 대부분은 거짓일 수 있는가 — Why Most Published Research Findings Are False
적절 점수규칙이 왜 예측자의 진짜 믿음을 보고하도록 유도하는지 살피고, Brier 손실과 로그 손실을 직접 계산해 봅니다.
Strictly Proper Scoring Rules, Prediction, and Estimation
Constitutional AI 공개본의 비판·수정과 AI 피드백 강화학습 절차를 구분하고, 원칙 선택과 평가의 남은 한계를 살핍니다.
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
막대그래프와 선그래프가 각각 분리된 비교와 연속적 추세를 암시한다는 세 실험을 읽고, 질문의 구조에 맞는 시각 부호를 선택합니다.
Bars and Lines: A Study of Graphic Communication
세 실험에서 상대의 확신 표현이 공동 판단에 미치는 영향을 살피고, 확신을 유용한 단서로 쓰되 근거 강도와 분리해 검토하는 방법을 제안합니다.
The Persuasive Power of Knowledge: Testing the Confidence Heuristic
86–90 / 567편