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분석 방법을 조금 바꾸면 연구 결론도 달라질까?

명세 곡선 분석은 타당한 분석 선택들을 함께 드러냅니다. 결론 하나만 읽을 때 놓치기 쉬운 선택의 영향을 살펴봅니다.

Specification curve analysis

분석 선택이 많아지면 거짓 양성도 늘어날까?

자료수집·분석의 공개되지 않은 선택 유연성이 명목상 5%보다 훨씬 많은 유의 결과를 만들 수 있음을 모의실험과 실험으로 보였습니다.

False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant

결과가 같아도 ‘살린다’와 ‘죽는다’는 선택을 바꿀까?

1981년 프레이밍 연구는 수학적으로 같은 선택지가 이득·손실 표현에서 다르게 선택될 수 있음을 보였습니다. 고전 결과와 한계를 구분합니다.

The Framing of Decisions and the Psychology of Choice

한쪽만 유의하면 두 효과가 서로 다른 걸까?

p<.05와 p>.05의 경계 비교는 두 효과의 차이 검정이 아닙니다. 추정치의 차이와 그 불확실성을 직접 계산해야 합니다.

The Difference Between ‘Significant’ and ‘Not Significant’ is not Itself Statistically Significant

AI가 80%라고 말하면 열 번 중 여덟 번 맞을까?

AI가 붙인 신뢰도와 같은 신뢰도를 받은 사례의 실제 정답 비율을 구간별로 맞대어 과신과 과소신을 찾습니다.