몇 명의 결과가 바뀌면 유의성이 사라질까?
소아 무작위시험 검토는 이분형 결과의 유의성이 최소 몇 건의 결과 변화에 달렸는지를 Fragility Index로 점검했습니다.
The Fragility Index in a Cohort of Pediatric Randomized Controlled Trials
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?
연습한 사람이 높은 점수를 받았다고 해서 연습의 효과가 바로 입증되지는 않습니다. 인과 그림으로 비교의 조건을 살펴봅니다.
Causal inference in statistics: An overview
게시 2026-09-12 · 약 6분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?
Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.
Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available
게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?
미국통계학회의 여섯 원칙은 p값을 효과 크기·설계·사전 맥락과 함께 읽어야 함을 강조합니다.
The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose
게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?
사전 가능성, 검정력과 거짓 양성률이 양성 결과의 믿을 만함을 어떻게 함께 결정하는지 기대 빈도로 계산합니다.
Why Most Published Research Findings Are False
게시 2026-09-12 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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