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유의확률(p값)이 0.05면 ‘이 결론이 틀릴 확률’도 5%일까?

Colquhoun의 계산은 p값과 발견의 사후 오류확률이 다른 양임을 보이며, 사전가능성·검정력·관측 증거를 함께 명시해야 한다고 주장합니다.

An Investigation of the False Discovery Rate and the Misinterpretation of p-values

시험불안이 높은 하위집단의 유의한 결과를 곧바로 교육 효과로 볼 수 있을까?

2025년 무작위시험의 2차 탐색 분석은 전체 효과가 없는데 한 하위집단에서 차이를 보였습니다. 사전지정·다중검정·기준선 차이를 함께 봐야 합니다.

The Association Between Test Anxiety, Learning Strategies, and Open-Label Placebo Effects on Academic Test Performance: A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

거짓 발견률 5%는 ‘한 번이라도 틀릴 확률 5%’와 같을까?

Benjamini–Hochberg 절차는 발견들 가운데 거짓 발견의 기대 비율을 통제합니다. 적어도 하나의 오류를 막는 가족단위 오류율과 분모가 다릅니다.

Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

검사를 스무 번 하면 우연한 발견도 늘어날까?

검사마다 5%인 오경보 가능성이 여러 검사를 거치며 어떻게 쌓이는지 보고, Bonferroni 조정이 무엇을 보장하고 무엇을 포기하는지 살핍니다.