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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과28건

검색 결과 제목

  1. 6안다고 느낀 장치를 설명하면 왜 확신이 내려갈까?
  2. 7한 실험과 메타분석은 같은 답을 말할까?
  3. 8결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?
  4. 9기준점 바로 위아래를 비교하면 무작위 실험처럼 읽을 수 있을까?
  5. 10분석적으로 생각하면 내가 지지하는 편의 거짓 뉴스도 더 잘 가려낼까?
설명 전 높은 확신이 인과 단계 작성 중 빈칸을 만나 조정된 확신으로 낮아지는 계단형 도식.

안다고 느낀 장치를 설명하면 왜 확신이 내려갈까?

설명 전 높은 확신이 인과 단계 작성 중 빈칸을 만나 조정된 확신으로 낮아지는 계단형 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

안다고 느낀 장치를 설명하면 왜 확신이 내려갈까?

Körner 등의 세 사전등록 연구를 통해 설명 전후 지식 확신과 권력감의 관계를 살핍니다.

It doesn’t matter if you are in charge of the trees, you always miss the trees for the forest: Power and the illusion of explanatory depth

게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
연구 비교Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention해외 학술 연구
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

한 실험과 메타분석은 같은 답을 말할까?

회상 검사와 재학습을 다룬 2006년 개별 실험과 2014년 메타분석을 설계·대상·허용되는 해석으로 비교합니다.

Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention

게시 2026-09-14 · 약 27분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
교란변수 C에서 처치 X와 결과 Y로 화살표가 가고 X에서 매개 M을 거쳐 Y로 가는 인과도

결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?

교란변수 C에서 처치 X와 결과 Y로 화살표가 가고 X에서 매개 M을 거쳐 Y로 가는 인과도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?

인과 다이어그램은 교란 경로와 매개·충돌 변수를 구분합니다. 상관이 큰 변수부터 넣는 선택은 편향을 만들 수 있습니다.

Robust Causal Inference Using Directed Acyclic Graphs: the R package ‘dagitty’

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
가로축 점수 80의 세로 기준선을 사이에 두고 양쪽 국소 회귀선 사이의 점프를 표시한 회귀불연속 그래프

기준점 바로 위아래를 비교하면 무작위 실험처럼 읽을 수 있을까?

가로축 점수 80의 세로 기준선을 사이에 두고 양쪽 국소 회귀선 사이의 점프를 표시한 회귀불연속 그래프
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

기준점 바로 위아래를 비교하면 무작위 실험처럼 읽을 수 있을까?

Lee와 Lemieux의 회귀불연속 설계 안내를 바탕으로 컷오프 주변의 연속성 가정, 조작 가능성, 국소 효과와 대역폭 선택을 구분한다.

Regression Discontinuity Designs in Economics

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
정치적 일치와 불일치의 두 열에서 참과 거짓 헤드라인 구분을 분석적 성찰 수준별로 비교하는 개념표

분석적으로 생각하면 내가 지지하는 편의 거짓 뉴스도 더 잘 가려낼까?

정치적 일치와 불일치의 두 열에서 참과 거짓 헤드라인 구분을 분석적 성찰 수준별로 비교하는 개념표
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

분석적으로 생각하면 내가 지지하는 편의 거짓 뉴스도 더 잘 가려낼까?

두 연구 3,446명에서 인지적 성찰 점수가 높은 참가자는 정치적 일치 여부와 별개로 참·거짓 헤드라인을 더 잘 구분했지만, 상관 설계와 특정 표본의 한계가 있습니다.

Lazy, Not Biased: Susceptibility to Partisan Fake News Is Better Explained by Lack of Reasoning Than by Motivated Reasoning

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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