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자료를 본 뒤 자연스럽게 내린 선택들이 결합하면 보이지 않는 다중 비교가 생길 수 있습니다. 분석 선택지를 켜고 끄며 가능한 경로 수를 확인하세요.
The Garden of Forking Paths: Why Multiple Comparisons Can Be a Problem, Even When There Is No “Fishing Expedition” or “p-Hacking” and the Research Hypothesis Was Posited Ahead of Time
레인클라우드 플롯은 원자료·분포·요약 통계를 함께 보여 주어 같은 평균 아래 다른 모양을 드러냅니다.
Raincloud Plots: A Multi-Platform Tool for Robust Data Visualization
2025년 무작위시험의 2차 탐색 분석은 전체 효과가 없는데 한 하위집단에서 차이를 보였습니다. 사전지정·다중검정·기준선 차이를 함께 봐야 합니다.
The Association Between Test Anxiety, Learning Strategies, and Open-Label Placebo Effects on Academic Test Performance: A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Benjamini–Hochberg 절차는 발견들 가운데 거짓 발견의 기대 비율을 통제합니다. 적어도 하나의 오류를 막는 가족단위 오류율과 분모가 다릅니다.
Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing
거짓 발견률을 추정하는 연구는 다중 검정에서 무엇을 분모로 삼는지 분명히 합니다. 기대 비율과 이번 결과의 실제 비율도 구별해야 합니다.
A direct approach to false discovery rates
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