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                            <article id="post-Python-DS-115-pointsofsignificance" itemscope="" itemprop="blogPost">
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<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/"><b>Nature지</b></a>에서는 연구자들의 올바른 통계 분석 역량을 배양하고자 컬럼을 연재했습니다.<ul>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/collections/qghhqm/pointsofsignificance"><b>Points of Significance</b></a>라는 이름으로 연재했으며, </li>
<li>데이터의 올바른 해석과 실험 계획에 대한 가이드를 주고 있습니다.</li>
<li>주로 정해진 필진이 길지 않은 기사를 쓰는데 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/nmeth/">Nature Methods</a>에 실립니다.</li>
<li>간간이 Nature 자매지에 투고되는 분석이 얼마나 틀렸는지를 지적합니다.<br></li>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/collections/qghhqm">Statistics in biology</a>라는 제목으로 더 많은 기사가 모여 있습니다.</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2022/10/02/Python-DS-115-pointsofsignificance/115_pos_01.png"><br></p>
<blockquote>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/">Nature</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/collections/qghhqm/pointsofsignificance">Points of Significance</a><br><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.nature.com/collections/qghhqm">Statistics in biology</a></p>
</blockquote>
<ul>
<li>오차 막대같은 <b>기본기</b>부터 다룹니다.<ul>
<li>학부에서 배웠어야 했을, </li>
<li>적어도 대학원에서는 배웠어야 했을 지식이지만 제대로 배운 적이 없는 것들입니다.</li>
<li><b>데이터 시각화</b> 이야기도 많습니다. </li>
<li>잘못된 그림은 오해를 불러 일으키기 때문입니다.<br></li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2022/10/02/Python-DS-115-pointsofsignificance/115_pos_02.png"><br></p>
<ul>
<li>라이센스가 풀려 있습니다.<ul>
<li>자택처럼 네이처 구독 라이센스가 없어도 읽을 수 있습니다.</li>
<li><b>총 42편</b>의 기사를 <a href="Points_of_Significance.enlx"><b>EndNote Library로 정리</b>했습니다.(다운로드 링크)</a></li>
<li>EndNote 사용자들은 다운받아 본인 연구에 마음껏 인용하시기 바랍니다.<br></li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="https://jehyunlee.github.io/2022/10/02/Python-DS-115-pointsofsignificance/115_pos_03.png"><br></p>

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		  <p><a href="https://www.buymeacoffee.com/jehyunlee" target="_blank">
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		 </a></p><p><b>도움이 되셨나요? 카페인을 투입하시면 다음 포스팅으로 변환됩니다</b>
		</p></div>
        
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Pega Devlog

Pega

Nature지에서는 연구자들의 올바른 통계 분석 역량을 배양하고자 컬럼을 연재했습니다.
Points of Significance라는 이름으로 연재했으며, 
데이터의 올바른 해석과 실험 계획에 대한 가이드를 주고 있습니다.
주로 정해진 필진이 길지 않은 기사를 쓰는데 Nature Methods에 실립니다.
간간이 Nature 자매지에 투고되는 분석이 얼마나 틀렸는지를 지적합니다.
Statistics in biology라는 제목으로 더 많은 기사가 모여 있습니다.
Nature
Points of Significance
Statistics in biology
오차 막대같은 기본기부터 다룹니다.
학부에서 배웠어야 했을, 
적어도 대학원에서는 배웠어야 했을 지식이지만 제대로 배운 적이 없는 것들입니다.
데이터 시각화 이야기도 많습니다. 
잘못된 그림은 오해를 불러 일으키기 때문입니다.
라이센스가 풀려 있습니다.
자택처럼 네이처 구독 라이센스가 없어도 읽을 수 있습니다.
총 42편의 기사를 EndNote Library로 정리했습니다.(다운로드 링크)
EndNote 사용자들은 다운받아 본인 연구에 마음껏 인용하시기 바랍니다.

Nature Methods- Points of significance

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