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
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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
Fischhoff의 세 실험은 결과를 안 뒤 그 결과의 사전 가능성과 관련 단서를 높게 재평가하고, 그 영향을 스스로 되돌리기 어렵다는 점을 보였습니다.
Hindsight ≠ Foresight: The Effect of Outcome Knowledge on Judgment Under Uncertainty
미국통계학회의 여섯 원칙은 p값을 효과 크기·설계·사전 맥락과 함께 읽어야 함을 강조합니다.
The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose
53쌍의 사전등록과 논문 비교는 분석 결정의 구체성과 일치 여부가 핵심임을 보여 줍니다.
Ensuring the quality and specificity of preregistrations
가상 결과를 차례로 보여 주는 HOPs 연구를 읽습니다. 평균의 높이와 두 값의 순서가 바뀔 가능성을 구별하는 연습입니다.
Hypothetical Outcome Plots Outperform Error Bars and Violin Plots for Inferences about Reliability of Variable Ordering
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