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상관이 높으면 두 측정법을 바꿔 써도 될까?

거의 나란히 커지는 두 측정법의 상관계수 0.996 뒤에 평균 +10.0의 차이가 남는 예시로 연관과 일치를 구분합니다.

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?

Bartoš 등은 네 분야 6만8천여 메타분석을 다시 분석해 선택 편향 보정 뒤 효과 존재 확률과 크기가 흔히 줄어드는 흔적을 보고했습니다.

Footprint of Publication Selection Bias on Meta-analyses in Medicine, Environmental Sciences, Psychology, and Economics

함께 움직였다고 원인이라고 말할 수 있을까?

두 값이 함께 변한 관찰과 하나의 조건을 실제로 바꾸었을 때 생기는 차이를 공통 원인 그림으로 구분합니다.

발표되지 않은 연구가 빠지면 결론은 얼마나 달라질까?

출판선택, 메타분석, 편향 보정의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.