평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?
Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.
Graphs in Statistical Analysis
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Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.
Graphs in Statistical Analysis
평균으로의 회귀를 이해하려면 출발값·변화량·측정의 흔들림을 함께 봐야 합니다. 보정 공식도 가정 검토를 대신하지 않습니다.
Correcting for Regression to the Mean in Behavior and Ecology
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
거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.
A direct approach to false discovery rates
Slamecka와 Graf의 다섯 실험을 통해 단어를 스스로 생성한 조건이 읽기 조건보다 이후 자유회상과 재인에서 우세했던 생성효과와 그 경계를 살펴봅니다.
The generation effect: Delineation of a phenomenon
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