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유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

비 올 확률 40%에서 바로 장소를 옮길까, 기준부터 물을까?

강수확률·장소 변경 기준·대안 계획·질문을 바꾸어 확인된 사실, 현재 결정과 남은 쟁점을 갱신합니다.

FAQ — What is the Meaning of Probability of Precipitation?

같은 사람의 기록이 학습과 시험에 나뉘면 AI 점수가 부풀까?

사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.

AI가 여러 번 시도해 하나를 맞히면 한 번의 실력도 같은 걸까?

한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.

통계적으로 유의한 결과가 곧 참인 결론은 아닌 이유

존 이오아니디스는 발표된 연구 결과의 신뢰도가 유의수준 하나로 결정되지 않으며, 연구 전 가능성·검정력·편향·반복 검사의 수에 함께 좌우된다는 수리적 틀을 제시합니다.

왜 발표된 연구 결과의 대부분은 거짓일 수 있는가 — Why Most Published Research Findings Are False