Hacker News 의견

• 첫 번째 저자는 실험의 세부 사항을 설명하며, 대부분의 녹화가 저화질 웹캠으로 이루어졌고, 이는 동전이 실제로 회전하는 것처럼 보이지 않게 만드는 원인임을 밝힘

  • 실험은 인간의 동전 던지기에 관한 것이며, 기계를 사용하면 실험의 목적이 무색해짐
  • 실험은 자발적으로 진행되었고, 학생들이 기여한 시간을 인정하여 공동 저자로 참여했음을 설명함

• 동전을 완벽하게 던지는 사람은 드물며, 연습을 통해 편향이 줄어들 수 있음을 발견함

  • 데이터는 OSF에서 확인 가능하며, 통계적 배경에 의문이 있다면 직접 분석해볼 것을 권장함

• 연구의 표본 크기는 48명으로 작으며, 일부 참가자의 낮은 회전 속도와 낮은 높이의 던지기가 결과에 영향을 미칠 수 있음을 지적함

• 연구자들이 통계에 집중하지 않았을 가능성을 제기하며, 연구 결과가 편향될 수 있음을 우려함

• 동전 던지기의 효과는 "전진"에서 비롯되며, 이는 동전이 한쪽에 더 오래 머무르게 하는 요인임을 설명함

  • 최상의 기술로는 p_same = 0.508에서 한 참가자는 0.6까지 도달했음을 언급함

• 동전 던지기가 정당하지 않았을 가능성을 제기하며, Bartos의 던지기가 이를 확인시켜줌

• 호주 20센트 동전으로 동전 던지기를 속일 수 있는 방법을 설명함

  • 동전이 땅에 직접 떨어지도록 해야 함을 강조함

• 이 연구는 올해의 Ig 노벨상 수상작이며, 동전이 같은 면에 더 자주 떨어진다는 것을 보여줌

• 마술사들은 수십 년 동안 이 사실을 알고 있었으며, 30명의 마술사가 데이터를 모으면 비슷한 규모의 메타 분석이 가능할 것임을 언급함

• 공정한 동전 던지기의 문제는 공정성 여부가 아니라 이를 적절한 동전 던지기로 간주할지 여부임을 지적함

  • 인간의 불완전함을 포함한 동전 던지기가 통계와 무작위성에 본질적으로 중요할 수 있음을 제기함

• 숫자를 세는 실험을 통해 짝수에 멈출 가능성이 약간 더 크다는 직관적 설명을 제공함

• 어린 시절 배운 동전 던지기 트릭을 통해 결과를 예측할 수 있게 되었음을 공유함