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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과12건

검색 결과 제목

  1. 1학생 240명보다 12개 학급을 먼저 나누면 같은 실험일까?
  2. 2작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?
  3. 3유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?
  4. 449.6%가 50%로 보이면 ‘절반 이상’이라고 써도 될까?
  5. 5유의한 결과는 몇 사람의 결과가 바뀌면 사라질까?
연구 비교CONSORT 2010 statement: extension to cluster randomised trials해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

학생 240명보다 12개 학급을 먼저 나누면 같은 실험일까?

배정 단위·집단 크기·군집 내 상관을 바꾸어 개인 무작위와 군집 무작위 연구의 분석 범위를 비교합니다.

CONSORT 2010 statement: extension to cluster randomised trials

게시 2026-10-08 · 약 31분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

예상 효과와 표준오차의 비에 따라 방향 오류와 크기 과장 위험이 달라지는 세 구역 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

작고 불확실한 연구가 효과를 실제보다 크게 보이게 할 수 있을까?

Gelman과 Carlin의 Type S·Type M 오류를 통해 유의성 여부를 넘어 방향 오류와 크기 과장을 설계 단계에서 점검합니다.

Beyond Power Calculations: Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors

게시 2026-09-28 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
p값, 효과크기, 불확실성, 보고 투명성의 네 칸을 따로 확인하도록 구성한 패널.

유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?

p값, 효과크기, 불확실성, 보고 투명성의 네 칸을 따로 확인하도록 구성한 패널.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의확률(p값) 하나로 효과의 크기와 진실까지 말할 수 있을까?

미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

게시 2026-09-24 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
쓰기NIST Guide to the SI, Chapter 7: Rules and Style Conventions for Expressing Values of Quantities논리학 배우기
인간의 사고와 추론논리학 배우기 · 쓰기 · 일반

49.6%가 50%로 보이면 ‘절반 이상’이라고 써도 될까?

분자·분모·표시 자릿수·판단 기준을 바꾸어 실제 비율과 반올림 표시가 기준선에서 같은 결론을 내는지 확인합니다.

NIST Guide to the SI, Chapter 7: Rules and Style Conventions for Expressing Values of Quantities

게시 2026-09-24 · 약 29분논리학 학습 글 읽기 →
두 집단의 2×2 사건 표에서 비교 집단의 비사건이 사건으로 하나씩 이동하며 유의성 문턱에 가까워지는 과정.

유의한 결과는 몇 사람의 결과가 바뀌면 사라질까?

두 집단의 2×2 사건 표에서 비교 집단의 비사건이 사건으로 하나씩 이동하며 유의성 문턱에 가까워지는 과정.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

유의한 결과는 몇 사람의 결과가 바뀌면 사라질까?

취약성 지수는 두 집단의 이분형 결과에서 최소 몇 건을 바꾸면 통계적 유의성이 사라지는지 계산해 p값과 추적 손실을 함께 보게 합니다.

The Statistical Significance of Randomized Controlled Trial Results Is Frequently Fragile: A Case for a Fragility Index

게시 2026-09-22 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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