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AI 후보 점수가 같으면 순서도 언제나 같아야 할까?

점수만으로는 동점 후보의 순서가 정해지지 않습니다. 세 점수와 동점 규칙을 바꾸며 안정 정렬·보조 기준의 역할을 확인합니다.

‘차이가 없다’고 말하려면 어느 범위까지 확인해야 할까?

유의하지 않은 결과와 실질적으로 작은 효과를 구분하는 동등성 검정을 살펴봅니다. 효과의 신뢰구간과 의미 있는 최소 경계를 바꾸어 결론을 비교하세요.

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

두 집단의 차이를 ‘유의·비유의’ 대신 가능한 값의 분포로 보면 무엇이 달라질까?

Kruschke의 BEST 방법은 평균·산포·효과크기의 사후분포와 실질적으로 같은 영역을 함께 제시해 이분법적 검정이 숨기는 불확실성을 보여줍니다.

Bayesian Estimation Supersedes the t Test

성장 마인드셋 수업은 모든 학교에서 같은 효과가 날까?

미국 전국 무작위 실험은 짧은 온라인 개입의 작은 평균 효과와 학교 성취·또래 규범에 따른 이질성을 함께 보고했습니다.

A National Experiment Reveals Where a Growth Mindset Improves Achievement

유의해진 순간 멈추면 오류율도 그대로일까?

40·60·80·100명에서 같은 p값을 보면서 매번 0.05, 최종 한 번, 네 번 보정이라는 세 규칙이 어떤 판단을 만드는지 비교합니다.