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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

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

시각형 학습자에게 그림 수업이 언제나 더 좋을까?

학습양식 검토 논문은 선호에 맞춘 수업이 더 효과적인지를 어떤 설계로 확인해야 하는지 묻습니다. 선호와 학습 성과를 구별합니다.

Learning Styles: Concepts and Evidence

AI가 대상을 보지 않고 배경을 맞힌다면?

동물의 특징을 그대로 둔 채 눈 배경과 모서리 표식을 바꾸어 예측이 무엇에 기대는지 점검합니다.