작은 연구에서 발견된 효과는 왜 더 커 보일까?
낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.
Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience
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낮은 검정력은 참 효과를 놓칠 뿐 아니라 발견된 효과를 과장하고 재현 가능성을 낮출 수 있습니다.
Power Failure: Why Small Sample Size Undermines the Reliability of Neuroscience
48개 메타인지 전략 개입의 후속검사를 종합한 연구는 평균 효과가 유지됐지만 연구·처치의 다양성과 비교 설계를 함께 보아야 함을 보여 줍니다.
Long-term Effects of Metacognitive Strategy Instruction on Student Academic Performance: A Meta-analysis
Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.
Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning
Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.
Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases
유한한 성공·실패 수열에서 성공 연속구간 뒤의 시행만 고르면 조건부 성공률 추정치가 아래로 치우칠 수 있습니다.
Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers
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