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유의해진 순간 멈추면 오류율도 그대로일까?

40·60·80·100명에서 같은 p값을 보면서 매번 0.05, 최종 한 번, 네 번 보정이라는 세 규칙이 어떤 판단을 만드는지 비교합니다.

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

유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙은 p값을 효과 크기·설계·사전 맥락과 함께 읽어야 함을 강조합니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

p<.05와 p>.05의 경계 비교는 두 효과의 차이 검정이 아닙니다. 추정치의 차이와 그 불확실성을 직접 계산해야 합니다.

The Difference Between ‘Significant’ and ‘Not Significant’ is not Itself Statistically Significant

정확한 예측이면 언제나 쓸모 있을까?

임계값 10% → 임계값 20% → 임계값 30% → 모형·전부·없음 비교를 비교하는 LTCT 교육용 도식