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작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?

낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.

Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience

작은 표본도 모집단처럼 고르게 보일 거라고 믿는 이유는?

Tversky와 Kahneman은 84명의 전문 심리학자 설문과 사례 분석을 통해 작은 표본의 대표성·검정력·재현성을 과대평가하는 경향을 설명했습니다.

Belief in the Law of Small Numbers

선그래프의 평균은 더 많이 출렁이는 구간 쪽으로 끌릴까?

두 사전등록 실험을 통해 선의 위치 평균 추정이 변동성이 큰 구간 쪽으로 편향될 수 있고 점 표시가 그 편향을 줄일 수 있음을 설명합니다.

The Impact of Unequal Variability on the Perception of Line Graphs

시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?

학습 자료는 모형 학습에, 조정 자료는 설정 선택에, 최종 평가 자료는 완성 후 검사에 사용한다는 두 줄의 단계표.

결과를 보기 전에 연구 방법만으로 출판을 결정할 수 있을까?

결과 수집 전의 질문·방법 심사와 결과 수집 후의 실행·보고 심사를 두 단계로 나눈 흐름도.