CODEDRAGON ㆍDevelopment/AI
Statistics Done Wrong - Online
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목차
1장. 통계학적 유의성에 대한 개요
- 유의확률의 검정력
- 신뢰구간
2장. 검정력을 가진 통계치와 그렇지 않은 통계치들
- 검정력 곡선
- 검정력이 부족할 경우 발생하는 위기들
- 신뢰구간과 역량강화
- 부풀려지는 실험결과
3장. 현명하게 분석할 데이터 정하기: 가복제
- 가복제란?
- 가복제에 대응하기
- 대규모 생물학
- 동조된 가복제
4장. 유의확률과 기저율 오류
- 기저율 오류
- 만약 처음에 성공하지 못했다면 시도하라, 계속 시도하라
- 뇌 스캔 중 나타나는 오류
- 위음성 비율을 줄이는 방법
5장. 유의성을 제대로 판단하지 못하는 경우
- 유의미하지 않은 차이
- 유의성에 추파를 던지다
6장. 자료의 중복 사용
- 순환 분석
- 평균으로의 회귀
- 정지 법칙
7장. 연속 오차
- 쓸데없이 둘로 나누기
- 통계적 등화관제
- 혼동된 혼동
8장. 모형 남용하기
- 회귀분석으로 수박 고르기
- 상관관계와 인과관계
- 심슨 패러독스
9장. 연구자들의 선택에 달려있다
- 분석의 자유가 존재하지 않는 다는 것은 위험한 일이다
- 편향성을 피하는 방법
10장. 모든 사람은 실수를 한다
- 재현되지 않은 유전학 실험
- 재현성이 쉽도록 하자
- 실험, 씻기, 다시 시도하기
11장. 자료 숨기기
- 감추어진 자료
- 세부적인 내용 빼놓기
- 캐비닛 속의 과학
12장. 개선점
- 통계학 교육
- 과학 논문
- 여러분의 역할
- 참고 자료
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