Sababu Moja Baadhi ya Mafunzo ya Sayansi yanaweza Kuwa Mbaya

Kuna mgogoro wa kuigwa katika sayansi - "chanya za uwongo" zisizojulikana ni iliyoenea hata majarida yetu ya juu ya utafiti.

Chanya cha uwongo ni madai kwamba athari ipo wakati kwa kweli haipo. Hakuna anayejua ni idadi gani ya karatasi zilizochapishwa zilizo na matokeo kama haya sahihi au yamezidishwa, lakini kuna ishara kwamba uwiano sio mdogo.

Daktari wa magonjwa John Ioannidis alitoa ufafanuzi bora wa jambo hili katika jarida mashuhuri mnamo 2005, kwa jina la uchochezi "Kwa nini matokeo mengi ya utafiti yaliyochapishwa ni ya uwongo”. Moja ya sababu ambazo Ioannidis alitoa kwa matokeo mengi ya uwongo zimeitwa "p utapeli ”, ambao unatokana na watafiti wa shinikizo kuhisi kufikia umuhimu wa takwimu.

Takwimu ni nini?

Ili kufikia hitimisho kutoka kwa data, watafiti kawaida hutegemea upimaji wa umuhimu. Kwa maneno rahisi, hii inamaanisha kuhesabu "p Thamani ”, ambao ni uwezekano wa matokeo kama yetu ikiwa kweli hakuna athari. Ikiwa p thamani ni ndogo vya kutosha, matokeo yametangazwa kuwa muhimu kitakwimu.

Kijadi, a p Thamani ya chini ya .05 ni kigezo cha umuhimu. Ukiripoti p<.05, wasomaji wana uwezekano wa kuamini umepata athari halisi. Labda, hata hivyo, hakuna athari yoyote na umeripoti chanya bandia.

innerself subscribe mchoro

Majarida mengi yatachapisha tu masomo ambayo yanaweza kuripoti athari moja au zaidi ya kitakwimu. Wahitimu wanafunzi haraka kujifunza kwamba kufikia hadithi p

Shinikizo hili la kufanikiwa pp udukuzi.

Mvuto wa p Hacking

Kwa mfano p utapeli, hapa kuna mfano wa kudhani.

Hivi karibuni Bruce amemaliza PhD na amepata ruzuku ya kifahari ya kujiunga na moja ya timu bora za utafiti katika uwanja wake. Jaribio lake la kwanza halifanyi kazi vizuri, lakini Bruce husafisha haraka taratibu na anaendesha utafiti wa pili. Hii inaonekana kuahidi zaidi, lakini bado haitoi p thamani ya chini ya .05.

Akishawishika kuwa yuko kwenye kitu, Bruce hukusanya data zaidi. Anaamua kuacha matokeo machache, ambayo yalionekana wazi kabisa.

Halafu hugundua kuwa moja ya hatua zake inatoa picha wazi, kwa hivyo anazingatia hiyo. Marekebisho machache zaidi na Bruce mwishowe hugundua athari ya kushangaza lakini ya kufurahisha ambayo inafanikiwa p

Bruce alijaribu sana kupata athari kwamba yeye alijua ilikuwa ikiotea mahali pengine. Pia alikuwa akihisi shinikizo la kupiga p

Kuna samaki mmoja tu: hakukuwa na athari. Licha ya matokeo muhimu ya kitakwimu, Bruce amechapisha chanya bandia.

Bruce alihisi alikuwa akitumia ufahamu wake wa kisayansi kufunua athari ya kuotea wakati alichukua hatua kadhaa baada ya kuanza masomo yake:

  • Alikusanya data zaidi.
  • Aliacha data ambazo zilionekana kuwa potofu.
  • Aliacha hatua zake kadhaa na akazingatia zile zilizoahidi zaidi.
  • Alichambua data tofauti kidogo na akatengeneza tepe kadhaa zaidi.

Shida ni kwamba chaguzi hizi zote zilifanywa baada ya kuona data. Huenda Bruce, bila kujua, alikuwa akichagua - kuchagua na kudorora hadi alipopata shida pp

Watakwimu wana msemo: ikiwa unatesa data hiyo vya kutosha, watakiri. Chaguo na tweaks zilizofanywa baada ya kuona data ni mazoea ya utafiti yanayotiliwa shaka. Kutumia hizi, kwa makusudi au la, kufikia matokeo sahihi ya takwimu ni p Hacking, ambayo ni sababu moja muhimu iliyochapisha, matokeo muhimu ya kitakwimu inaweza kuwa mazuri.

Je! Ni idadi gani ya matokeo yaliyochapishwa sio sawa?

Hili ni swali zuri, na lenye ujanja. Hakuna anayejua jibu, ambalo linawezekana kuwa tofauti katika nyanja tofauti za utafiti.

Jaribio kubwa na la kuvutia kujibu swali la saikolojia ya kijamii na utambuzi lilichapishwa mnamo 2015. Ikiongozwa na Brian Nosek na wenzake katika Kituo cha Sayansi Wazi, the Mradi wa Kubadilika: Saikolojia (RP: P) alikuwa na vikundi 100 vya utafiti kote ulimwenguni kila moja ilifanya kujirudia kwa uangalifu wa moja ya matokeo 100 yaliyochapishwa. Kwa ujumla, takribani 40 ilirudiwa vizuri, wakati katika kesi karibu 60 masomo ya kuiga yalipata athari ndogo au ndogo sana.

RP 100: Masomo ya kujirudia kwa P yaliripoti athari ambazo, kwa wastani, ni nusu tu ya saizi ya athari zilizoripotiwa na masomo ya asili. Majibu yaliyofanywa kwa uangalifu labda yanatoa makadirio sahihi zaidi ya uwezekano p masomo ya asili yaliyoibiwa, kwa hivyo tunaweza kuhitimisha kuwa masomo ya asili yalipima athari za kweli kwa, wastani, sababu ya mbili. Hiyo ni ya kutisha!

Jinsi ya kuepuka p Hacking

Njia bora ya kuepuka p utapeli ni kuzuia kufanya uteuzi wowote au tepe baada ya kuona data. Kwa maneno mengine, epuka mazoea ya utafiti yanayotiliwa shaka. Katika hali nyingi, njia bora ya kufanya hivyo ni kutumia Usajili.

Usajili unahitaji kwamba uandae mapema mpango wa utafiti wa kina, pamoja na uchambuzi wa takwimu utakaotumika kwenye data. Kisha unaandikisha mpango huo, na muhuri wa tarehe, kwenye Mfumo wa Sayansi wazi au Usajili mwingine wowote mkondoni.

Basi fanya utafiti, chambua data kulingana na mpango, na ripoti ripoti, vyovyote vile ni. Wasomaji wanaweza kuangalia mpango uliosajiliwa na kwa hivyo kuwa na uhakika kwamba uchambuzi ulibainishwa mapema, na sio p kudukuliwa. Usajili ni wazo jipya lenye changamoto kwa watafiti wengi, lakini inawezekana kuwa njia ya siku zijazo.

Makadirio badala ya p maadili

Jaribu la p hack ni moja wapo ya ubaya mkubwa wa kutegemea p maadili. Jingine ni kwamba pbadala ya kusema athari ipo au haipo.

Lakini ulimwengu sio mweusi na mweupe. Kutambua vivuli vingi vya kijivu ni bora kutumia makisio badala ya p maadili. Lengo na makadirio ni kukadiria saizi ya athari - ambayo inaweza kuwa ndogo au kubwa, sifuri, au hata hasi. Kwa makadirio, matokeo mazuri ya uwongo ni makadirio ambayo ni makubwa au kubwa zaidi kuliko thamani ya kweli ya athari.

Wacha tuchukue utafiti wa nadharia juu ya athari ya tiba. Utafiti unaweza, kwa mfano, kukadiria kuwa tiba inatoa, kwa wastani, kupungua kwa alama-7 kwa wasiwasi. Tuseme tunahesabu kutoka kwa data yetu a muda wa kujiamini - anuwai ya kutokuwa na uhakika upande wowote wa makisio yetu bora - ya [4, 10]. Hii inatuambia kuwa makadirio yetu ya 7 ni, uwezekano mkubwa, ndani ya alama tatu juu ya kiwango cha wasiwasi wa athari ya kweli - wastani wa kweli wa faida ya tiba.

Kwa maneno mengine, muda wa kujiamini unaonyesha jinsi makisio yetu ni sahihi. Kujua makadirio kama haya na muda wake wa kujiamini ni habari zaidi kuliko yoyote p thamani.

Ninataja makadirio kama moja ya "takwimu mpya". Mbinu hizo sio mpya, lakini kuzitumia kama njia kuu ya kufikia hitimisho kutoka kwa data kwa watafiti wengi itakuwa mpya, na hatua kubwa mbele. Pia ingesaidia kuzuia upotovu unaosababishwa na p utapeli.

Kuhusu Mwandishi

Geoff Cumming, Profesa wa Wataalam, Chuo Kikuu cha La Trobe

Makala hii ilichapishwa awali Mazungumzo. Soma awali ya makala.

Vitabu kuhusiana:

at InnerSelf Market na Amazon