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20명 중 4명이 빠졌는데 ‘75%가 좋아졌다’고만 써도 될까?

전체·추적·개선 인원과 누락 가정을 바꾸어 관찰 분모, 전체 기준 단순 경계와 공개해야 할 사유 문장을 다시 씁니다.

Item 22b: Losses and exclusions

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

개념지도를 그리면 과학 성취가 자동으로 오를까?

55개 연구·58개 독립 비교·5,364명의 메타분석은 중간 이상 평균 효과와 큰 이질성을 함께 보고했습니다.

The Effectiveness of Concept Maps on Students’ Achievement in Science: A Meta-Analysis

점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

끝까지 남은 사람만 보면 효과가 커질까?

두 집단에서 빠진 사람을 관측자만·모두 실패·모두 성공으로 놓아 결론이 어디까지 움직이는지 확인합니다.