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세 연구의 평균선 하나가 서로 다른 결과를 감춰도 될까?

세 연구의 효과와 불확실성이 다를 때 평균 하나만 보면 무엇을 놓치는지 살펴보고, 표준오차를 바꾸며 역분산 가중 평균과 구간의 변화를 직접 확인합니다.

읽기 어려운 글꼴이면 더 잘 배운다는 결론, 메타분석과 재현에서도 남았을까?

메타분석·재현성 점검·사전등록 직접 재현을 선택해 결과 지표와 적용 대상별 직접 근거, 불일치와 허용되는 해석을 비교합니다.

Fortune favors the bold (and the Italicized): effects of disfluency on educational outcomes

같은 높이에서는 무거운 공이 먼저 떨어질까?

공기 저항을 무시한 자유 낙하에서는 질량이 식에서 사라집니다. 높이·중력·질량을 바꾸며 도착 시간을 구하고 모형의 한계를 확인합니다.

고른 색 필터로 더 빨리 읽으면, 다음에도 같은 색을 고를까?

읽기 속도 비교와 색 선택 반복성 연구를 질문·대상별로 나누어, 즉시 수행과 선택 안정성을 같은 결론으로 합치지 않습니다.

Randomised controlled trial of the effect of coloured overlays on the rate of reading of people with specific learning difficulties

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

Gelman과 Carlin의 Type S·Type M 오류를 통해 유의성 여부를 넘어 방향 오류와 크기 과장을 설계 단계에서 점검합니다.

Beyond Power Calculations: Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors