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배정 단위·집단 크기·군집 내 상관을 바꾸어 개인 무작위와 군집 무작위 연구의 분석 범위를 비교합니다.
CONSORT 2010 statement: extension to cluster randomised trials
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
존 이오아니디스는 발표된 연구 결과의 신뢰도가 유의수준 하나로 결정되지 않으며, 연구 전 가능성·검정력·편향·반복 검사의 수에 함께 좌우된다는 수리적 틀을 제시합니다.
왜 발표된 연구 결과의 대부분은 거짓일 수 있는가 — Why Most Published Research Findings Are False
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
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
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