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

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검색 결과51건

검색 결과 제목

  1. 6활동적인 사람이 기억도 좋다면, 운동을 늘리면 기억력도 좋아질까?
  2. 7사전등록 표시가 있으면 분석도 계획대로였다고 믿어도 될까?
  3. 8혼자 오래 생각하는 것보다 반대자가 있는 편이 더 합리적일까?
  4. 9숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?
  5. 10결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?
연구 비교Physical activity and cognitive function in middle-aged adults해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

활동적인 사람이 기억도 좋다면, 운동을 늘리면 기억력도 좋아질까?

횡단 관찰·장기 추적 종합·무작위 운동 실험과 적용 질문을 선택해 직접 근거, 시간 순서, 인과 해석과 남은 한계를 비교합니다.

Physical activity and cognitive function in middle-aged adults

게시 2026-09-22 · 약 36분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
연구 비교An Excess of Positive Results: Comparing the Standard Psychology Literature With Registered Reports해외 학술 연구
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

사전등록 표시가 있으면 분석도 계획대로였다고 믿어도 될까?

Registered Reports의 긍정 결과 비율 비교와 초기 사전등록 연구의 계획 준수 점검을 선택해, 출판 형식·계획 일치·개별 결과 신뢰에 허용되는 해석을 구분합니다.

An Excess of Positive Results: Comparing the Standard Psychology Literature With Registered Reports

게시 2026-09-21 · 약 34분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
개별 이유 생성에서 독립 제안, 교차 반론, 수정된 결론으로 이어지는 네 단계 논증 검토 흐름도.

혼자 오래 생각하는 것보다 반대자가 있는 편이 더 합리적일까?

개별 이유 생성에서 독립 제안, 교차 반론, 수정된 결론으로 이어지는 네 단계 논증 검토 흐름도.
논증과 대화해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

혼자 오래 생각하는 것보다 반대자가 있는 편이 더 합리적일까?

Mercier와 Sperber의 논증적 추론 이론은 사람이 이유를 만들고 평가하는 능력이 사회적 교환에서 어떻게 달라지는지 설명합니다. 장점과 비판을 함께 읽습니다.

Why Do Humans Reason? Arguments for an Argumentative Theory

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
관찰된 위험비 1.0, 1.5, 2.0, 3.0에 따라 E-value가 1.0, 2.37, 3.41, 5.45로 증가하는 선 그래프.

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

관찰된 위험비 1.0, 1.5, 2.0, 3.0에 따라 E-value가 1.0, 2.37, 3.41, 5.45로 증가하는 선 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 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 →

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