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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

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

사전등록은 적어 두기만 하면 충분할까?

53쌍의 사전등록과 논문 비교는 분석 결정의 구체성과 일치 여부가 핵심임을 보여 줍니다.

Ensuring the quality and specificity of preregistrations

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

평균 차이가 4라면 효과도 정확히 4일까?

하나의 평균 차이 옆에 표본마다 달라지는 범위를 놓고, 표본 수·변동성·성립 조건이 결론의 폭을 어떻게 바꾸는지 살핍니다.