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평균을 정확히 알면 다음 한 사람의 값도 좁게 맞힐 수 있을까?

평균 50, 표준편차 10인 교육 모형에서 표본 수를 늘리며 평균의 신뢰구간과 다음 한 관측값의 예측구간을 구분합니다.

선발된 사람만 보면 두 장점이 서로 방해하는 걸까?

서로 독립인 두 강점이 선발자 집단에서 음의 관계로 보이는 계산을 통해, 공통 결과를 조건으로 삼는 선택 편향을 살핍니다.

상관계수가 0이면 관계가 없는 걸까?

같은 다섯 점에서 Pearson 상관계수와 산점도 모양을 나란히 읽어, 0의 의미와 숨은 비선형 관계를 구분합니다.

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

차이가 작다고 말하려면 어느 정도까지 확인해야 할까?

동등성 검정은 사전에 정한 실질적 차이의 범위 안에 효과가 있는지 묻습니다. 유의하지 않다는 결과와 충분히 작은 차이라는 근거를 구분합니다.

Equivalence Tests: A Practical Primer for t Tests, Correlations, and Meta-Analyses