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
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Lipsitch 등의 음성 대조 개념을 통해 관찰연구의 숨은 교란과 편향을 진단하는 법을 탐구합니다.
Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies
Chambers가 Cortex에 도입한 등록보고서 제안을 읽고, 결과의 방향보다 질문과 방법을 먼저 심사하는 절차가 선택적 출판을 어떻게 줄이는지 살펴봅니다.
Registered Reports: A New Publishing Initiative at Cortex
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
강수확률·장소 변경 기준·대안 계획·질문을 바꾸어 확인된 사실, 현재 결정과 남은 쟁점을 갱신합니다.
FAQ — What is the Meaning of Probability of Precipitation?
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