Cornell Üniversitesi profesörleri geri çekildi ve makaleleri P değerini manipüle ettikleri için uyardı.
Bu makale ilk olarak Editage uzmanlarının bakış açısıyla yayınlandı: Cornell Üniversitesi profesörleri geri çekildi ve P değerini değiştirdikleri için uyarıldı ve toplam makale sayısı 29'a ulaştı.
Kase / tabak ne kadar büyükse, o kadar çok insan yemek yer, daha küçük bir kaseye geçmek çok fazla yemeyi önleyebilir.
Yemekle yemek yemek kolaydır ve normalden% 60'a kadar daha fazla yiyebilir.
Kadınlar var olduğunda, erkekler normalden daha fazla pizza yerler.
İnsanlara yurtiçi ve yurtdışında sağlıklı beslenmeyi öğreten birçok web sitesi bu çevrimiçi araştırmalardan alıntı yapıyor. Bunun dağınık bir organizasyon tarafından yapılan bir anket olduğunu düşünmeyin, hepsi Cornell Gıda ve Marka Laboratuvarı'ndan (Cornell Gıda ve Marka Laboratuvarı) geliyor.
Bu laboratuvarın başkanı Brian Wansink, beslenme ve sağlık alanlarındaki araştırmalara odaklanan davranış psikolojisi alanında bir geçmişe sahip. Bilimsel araştırmalara ek olarak, Wansink aynı zamanda çok satan "Bilinçsiz Diyet" kitabının da yazarıdır.İnsanlara nasıl yemek ve kilo vermeyi öğretmek için ana akım medyada sık sık yüzünü gösterir.
Ancak bu kişi yakın zamanda bir kaza geçirdi.
Journal of the American Medical Association'ın (JAMA) genel yayın yönetmeni Howard Bauchner, 8 Mayıs'ta, Wansink tarafından daha önce kendi web sitesinde yayınlanan 6 makale hakkında bir Endişe İfadesi yayınladı ve akademik çevreyi bu makaleler hakkında uyardı. İçindeki çalışmanın geçerliliği konusunda dikkatli olun.
JAMA genel yayın yönetmeni açıklaması
JAMA genel yayın yönetmeni açıklaması, fotoğraf: JAMA Network
Bauchner'ın yazı işleri müdürü açıklamasında şunları söyledi: "Tıp dergilerinin en önemli özelliklerinden biri doğruluktur ve Wansink'in makaleleri sık sık () geri çekmesi araştırmasına pek çok belirsizlik getirdi. Cornell Üniversitesi'nden yeniden değerlendirmesini istedik. Araştırması için, olumlu sonuçlar ortaya çıkana kadar kaygı beyanını geri çekmeyeceğiz. "
Bu, Wansink'in akademik suistimalle ilk ilgisi değil. Geçen yılın sonlarında, "Bilim Adamı" tarafından 2017 yılında ilk on geri çekilme arasına dahil edildi çünkü 5 makale geri çekildi (biri iki kez geri alındı) ve makale yılda 13 kez revize edildi. Retraction Watch'tan alınan verilere göre, şu ana kadar Wansink'e dahil olan dergilerde 29 geri çekilme ve endişe beyanı gerçekleşti. Geri çekme süresinin tersine göre, geri çekilen 7 kağıdı şu şekilde sıraladık:
Peki araştırmasından hangi güveler çıktı?
1. Makalelerin tekrar tekrar yayınlanması, kendi kendine intihal
2015 yılında Wansink tarafından yayınlanan ve 13 yıldaki makalesinin 1.376 kelimesi tekrarlandı, makalesini referansa eklemesine rağmen dergi tarafından revize edilmesi gerekiyordu.
Benzer şekilde, 2003 yılında yayınlanan soya fasulyesi ile ilgili başka bir makale, geçen yıl birden fazla sunum nedeniyle geri çekildi.
2. Örnek yaşı yanlış
Wansink, 2012 yılında, sebze yiyen çocuklar konusunu inceleyen, artık geri çekilmiş bir makale olan Preventive Medicine (Preventive Medicine) dergisinde yayınladı. "X-ışını göz havucu" gibi tatsız sebzelere havalı bir isim verilirse, bunun çocukların fikirlerini değiştirip havuca aşık olmasını ve dolayısıyla sebze alımını artıracağını keşfetti. Bununla birlikte, Wansink daha sonra deneysel örneklerin kağıtta yazıldığı gibi 8-11 yaşları arasındaki öğrenciler değil, 3-5 yaş arası çocuklar gibi olduğunu itiraf etti.
3. Verileri işlemek ve verileri tahrif etmek için sonuçları kullanın
Wansink ve ekibinin e-posta kayıtları, birçok çalışmada verileri manipüle ettiğini doğruladı. Örneğin, bir büfe ile ilgili bir projede, Wansink laboratuvardaki yüksek lisans öğrencilerinden değişkenleri p değerine göre tersine çevirmelerini ve "sadece bak" sonucunu alana kadar farklı değişkenleri denemelerini istedi.
Aslında akademik çevreler, Wansink'in bu popüler çalışmalarının güvenilir ve geçerli olup olmadığı konusunda uzun süredir tartışıyorlar. Boston'daki Northeastern Üniversitesi'nden James Heathers, kendi programlarını yaptı ve yayımlanan bazı araştırma sonuçlarından orijinal verilerin olası görünümünü çıkarmak için istatistiksel ilkeleri kullandı.
Düzinelerce Wansink belgesindeki verileri çalıştırdıktan sonra, 150'den fazla veri tutarsızlığı buldu. Yukarıda bahsedilen havuç deneyi dahil. Deneysel verilere uyan bir sonuç elde etmek için örneklerden birinin 60 havuç yemesi gerekiyor. Wansink'in "deney, normal boyutun sadece 1 / 4'ü olan küçük havuçlar kullandı" ile ilgili olarak, dergi editörü bunun çok zor olduğunu düşünüyor.
Buzzfeed, Wansink olayıyla ilgili bir dizi rapor hazırladı.Akademik alandaki diğer araştırmacıların görüşlerini birleştirdiler ve bu makalelerdeki verilerin tutarsız olduğuna inandılar, çünkü Wansink ekibi p-hack yapıyordu.
P değeri ile ilgili olarak ve bunun nesi var?
Araştırma makalelerinde çoğu araştırmacı, olasılığı hesaplamak için hipotez testini kullanacaktır. Basit bir ifadeyle, mantıksal hipotez testi süreci 4 adımdan oluşur:
Soruyu sorun ve soruya dayalı olarak iki zıt hipotez oluşturun, yani boş hipotez ve alternatif hipotez
Örnek verilere göre, örnek gözlem sonucunun boş hipotezin doğru olduğu, yani p değerinin doğru olduğu varsayımı altında görünme olasılığını hesaplayın.
Akademik standartlara göre, p < =% 5, bu genellikle deneysel sonuçların önemli olduğunu söylüyoruz
Boş hipotezin reddedildiği sonucuna varın
Deneysel sonuçları anlamlı kılmak için, büyük araştırmacılar% 5'lik sert göstergeden çok fazla baskı altındadır. Douban netizen Jiru'nun pasta grafiğini hissedin:
Resim: Douban
P değerinin iyi görünmesini sağlamak için, p değeri önemli olduğunda veri toplamayı durdurmak, p değerinin önemine göre değişkenleri tersine çevirmek, bazı ilk değişkenleri silmek ve p değerini değiştirmek gibi işlemlerin tümü p-hackleme işlemleridir.
Bu aynı zamanda, p-değerinin siyah bir noktası olarak manipüle edilmesini de kolaylaştırır. P değerine karşı çıkan araştırmacılar, p değerinin tek standart değil, deneysel sonuçları ölçmek için bir referans olarak kullanılması gerektiğine inanırlar. Edited Expert View, daha önce, p-değerleri ile ilgili problemleri göstermek için, "Basic and Applied Social Psychology" (BASP) dergisinin 2015 yılında hipotez testi ve ilgili istatistiksel prosedürlerin yasaklandığını duyurmuştu.
Ek olarak, p değerlerinin düşük tekrarlanabilirliği her zaman bir problem olmuştur. Virginia Üniversitesi'nde psikoloji profesörü olan Brian Nosek, 3 yıl boyunca yayınlanmış 100 çalışmayı diğer araştırmacılarla tekrar test etti. P değerinin anlamlı olduğu bu önceki çalışmalardan, ikinci deneyde p değerlerinin yalnızca% 36'sı anlamlı kaldı. P değerinin istikrarsızlığı, örneklem büyüklüğü, ortam ve disiplinler gibi faktörlerle ilgilidir. Örneğin, yukarıdaki projede, bilişsel psikoloji araştırmasında p-değeri tekrarlanabilirlik oranı, sosyal psikoloji araştırmasının iki katıdır.
