P-qadriyatlar haqida qanday munozaralar ilm-fan haqida-va uni qanday tuzatish kerak

Hozirda ijtimoiy fanda katta bahslar davom etmoqda. Savol oddiy va barcha tadqiqotlarning markaziga to'g'ri keladi: mustahkam dalil nima?

Javob juda muhim, chunki hozirda ko'plab fanlar "replikatsiya inqirozi" davrida, hatto darsliklarni o'qish ham qattiq qayta sinovlarga qarshi tura olmaydi. Ro'yxatga quyidagilar kiradi: ego tükenmesi, iroda cheklangan manba degan fikr; yuz tabassumi gipotezasi, agar biz tabassumda ishlatiladigan mushaklarni faollashtirsak, biz baxtli bo'lamiz; va yana ko'p narsalar.

Olimlar, hozir chop etilgan ilmiy tadqiqotlar bir necha yil ichida kulishmasligiga ishonch hosil qilish uchun, kemani qanday to'g'ri yo'lga qo'yish kerakligini o'ylab topishmoqda.

Bu savol bilan bog'liq eng jiddiy muammolardan biri bu statistik ahamiyatga ega. Bu natija ilmiy jurnalda e'lon qilinganligini aniqlashning eng ta'sirli ko'rsatkichlaridan biridir.

Ilmiy tadqiqotlarning tasodifiy o'quvchilarining ko'pchiligi biladilarki, natijalar "statistik jihatdan ahamiyatli" deb e'lon qilinishi uchun ular oddiy testdan o'tishi kerak. Bu testning javobiga p-qiymat deyiladi. Va agar sizning p-qiymati .05-bingodan past bo'lsa, siz o'zingizni statistik jihatdan muhim natijaga erishdingiz.

Endi 72 taniqli statistik, psixolog, iqtisodchi, sotsiolog, siyosatshunos, biomedikal tadqiqotchi va boshqalardan iborat guruh status -kvoni buzmoqchi. Nature Human Behavior jurnalida chop etiladigan maqolada , natijalar faqat yuqori chegaradan o'tgan taqdirdagina "statistik jihatdan ahamiyatli" deb hisoblanishi kerakligi ta'kidlanadi.

"Biz P

Bu g'alati tuyulishi mumkin, lekin bu juda muhim. Agar o'zgarish qabul qilinsa, umid qilamanki, ilmiy adabiyotni noto'g'ri pozitsiyalar kamroq buzadi. "P-xakerlik" va "natijalarni almashtirish" deb nomlanuvchi soyali texnikadan foydalanib, .05 ahamiyat darajasiga yetadigan nashr qilinadigan natijani topish juda oson bo'ldi.

"P-qiymatlarini ishlatishda bizda katta muammo bor", deydi Jon Ioannidis, Stenford sog'liqni saqlash tadqiqotlari professori va maqola mualliflaridan biri. "Bu adabiyotda adashtiruvchi da'volar oqimini keltirib chiqarmoqda."

Adashmang: bu taklif fandagi barcha muammolarni hal qilmaydi. Ioannidis: "Men suv toshqinini to'xtatish to'g'onini, agar bizda doimiy tuzatishlar mavjudligiga ishonch hosil qilmagunimizcha, ko'raman", dedi. U buni "tezkor tuzatish" deb ataydi. Hamma ham bu harakatning eng yaxshi usuli ekanligiga rozi bo'lmasa ham.

Yaxshiyamki, bu taklif ilmiy adabiyotlarni noto'g'ri xulosalardan himoya qilish uchun amalga oshirish oson bo'lgan o'zgartirishdir. Eng yomoni, bu ilm -fan muammolari markazida turgan haqiqiy muammoni hal qilishdan qochadigan homiylik farmoni.

Bu erda ochish va tushunish uchun juda ko'p narsa bor. Shunday qilib, biz buni sekin qabul qilamiz.

P-qiymati nima?

Mik Viggins/Getty Creative Images

Hatto p-qiymatlarning eng oddiy ta'riflari ham murakkablashadi. Shunday qilib, men uni sindirib tashlayman.

Tadqiqotchilar p-qiymatini hisoblaganda, ular null gipoteza deb nomlanuvchi narsani sinovdan o'tkazadilar. Bilish kerak bo'lgan birinchi narsa: bu tajribachi eng ko'p javob berishni xohlagan savolning sinovi emas .

Aytaylik, tajribachi haqiqatan ham kuniga bir bo'lak shokolad iste'mol qilish vazn yo'qotishga olib keladimi -yo'qligini bilmoqchi. Buni tekshirish uchun ular 50 ishtirokchiga kuniga bir bo'lak shokolad eyishni buyuradilar. Yana 50 kishiga mazali narsalardan voz kechish buyurilgan. Tajribadan oldin, keyin ham, keyin ham o'rtacha vazn o'zgarishi taqqoslanadi.

Nol gipoteza - bu shaytonning himoyachisi. Unda shunday deyilgan: shokolad iste'mol qiluvchilarning vazn yo'qotilishidan shokolad saqlovchilaridan farqi yo'q .

Nolni rad etish - bu olimlar o'z farazlarini isbotlashlari kerak bo'lgan katta to'siq. Agar nol tursa, demak, ular o'z natijalari uchun asosiy muqobil tushuntirishni yo'q qilishmagan. Agar tushuntirishlarni qisqartirish jarayoni bo'lmasa, fan nima?

Xo'sh, ular nullni qanday istisno qiladilar? Ular ba'zi statistikani hisoblaydilar.

Tadqiqotchi asosan so'raydi: biz ko'rib turgan natijalarni hisobga olgan holda, haqiqiy gipotezaning haqiqiy javob ekanligiga ishonish qanchalik kulgili bo'lardi?

Galludet universiteti matematika professori Regina Nuzzo tushuntirishicha, nolni rad etish sud ishlarida "aybdorligi isbotlanmaguncha aybsiz" tamoyiliga o'xshaydi. Sudda siz ayblanuvchining aybsizligini taxmin qilishdan boshlaysiz. Keyin siz dalillarga qaray boshlaysiz: barmoq izlari tushirilgan qonli pichoq, zo'ravonlik tarixi, guvohlarning so'zlari. Dalillar tobora ortib borayotganligi sababli, aybsizlik prezumptsiyasi sodda ko'rinishni boshlaydi. Ma'lum bir vaqtda hakamlar hay'ati ayblanuvchining aybsizligini his qiladi.

Nol gipotezani tekshirish ham xuddi shunday mantiqqa asoslanadi: Agar shokolad iste'mol qiluvchilar va shokolad iste'mol qiluvchilar o'rtasida katta va izchil vazn farqlari bo'lsa, vazn farqi yo'q degan nol gipoteza ahmoqona ko'rinishni boshlaydi. Va siz rad qilishingiz mumkin.

Siz o'ylayotgandirsiz: bu tajriba ishlaganini isbotlashning aylanma yo'li emasmi?

Siz haqsiz!

Nol gipotezani rad etish eksperimental gipotezaning bilvosita dalilidir. Bu sizning ilmiy xulosangiz to'g'riligi haqida hech narsa demaydi.

Albatta, shokolad iste'mol qiluvchilar ozgina vazn yo'qotishi mumkin. Lekin shokolad tufayli? Balki. Yoki ular har kuni konfet iste'mol qilishda o'zlarini aybdor his qilishar va laboratoriya paltosini kiygan notanish odamlar ularni tortishlarini bilishar edi (g'alati!), Shuning uchun ular boshqa ovqatlardan voz kechishardi.

Nolni rad etish sizga shokoladning vazn yo'qotish mexanizmi haqida hech narsa demaydi . Bu sizga tajriba yaxshi ishlab chiqilganmi yoki yaxshi boshqarilganmi yoki natijalari gilos tanlanganmi, demaydi.

Bu faqat natijalar qanchalik kam ekanligini tushunishga yordam beradi .

Ammo - va bu juda murakkab va qiyin nuqta - sizning tajribangiz natijalari unchalik kam emas . Nolinchi gipoteza haqiqat bo'lgan dunyoda natijalar juda kam uchraydi. Ya'ni, agar sizning tajribangizda hech narsa ishlamagan bo'lsa, natijalar juda kam uchraydi va vazn farqi tasodifiy tasodif tufayli yuzaga kelgan.

Bu erda p-qiymati keladi: p-qiymati bu kamdan-kam uchraydi. Agar siz eksperimentning raqamli natijalarini qanchalik tez -tez ko'rishingizni yoki hatto undan ham yuqori natijalarni ko'rsatsangiz - agar gipoteza haqiqiy bo'lmasa va guruhlar o'rtasida farq bo'lmasa.

Agar p-qiymati juda kichik bo'lsa, demak, bu raqamlar kamdan-kam hollarda (lekin hech qachon emas!) Tasodifan sodir bo'ladi. Shunday qilib, p kichik bo'lganda, tadqiqotchilar nol gipotezani imkonsiz deb o'ylay boshlaydilar. Va ular "ularning [eksperimental] ma'lumotlari tasodifiy bo'lishi ehtimoldan yiroq" degan xulosaga kelishdi, - tushuntiradi Nuzzo.

Va bu erda yana bir murakkab nuqta bor: tadqiqotchilar hech qachon nolni to'liq rad eta olmaydilar (xuddi sudyalar jinoyatning bevosita guvohlari emas). Shunday qilib, olimlar nolni rad etishlariga ishonchlari komil bo'lgan chegarani tanlaydilar. Ko'p fanlar uchun bu hozir .05 dan past.

Ideal holda, .05 ap, agar siz eksperimentni 100 marta o'tkazgan bo'lsangiz, yana null gipotezani to'g'ri deb hisoblasangiz, siz xuddi shu raqamlarni (yoki undan ham ekstremal natijalarni) besh marta ko'rasiz.

Va deyarli hamma xato qiladigan oxirgi va o'ta murakkab kontseptsiya: p emas . Bu yolg'on pozitsiyaga tushish ehtimoli atigi 5 foiz degani emas. Yoq. Arzimaydi.

Yana: p-qiymati .05 dan past bo'lsa, nol gipoteza rost bo'lgan dunyoda bu natijalarni (yoki undan ham ekstremal natijalarni) ko'rish ehtimoli 5 foizdan kam. Bu g'alati tuyuladi, lekin bu juda muhim . Bu odamlarni p-qadriyatlariga haddan tashqari ishonch hosil qilishiga olib keladigan tushunmovchilik. P = .05 da o'tkazilgan tajribalar uchun noto'g'ri musbat ko'rsatkich 5 foizdan ancha yuqori bo'lishi mumkin.

Xop. Hali ham men bilanmi? Agar siz tanaffus qilishingiz kerak bo'lsa. Soda oling. Onam bilan gaplashing. Nega anchadan beri qo'ng'iroq qilmaysiz, deb hayron bo'ladi. Unga yozgi rejalaringiz haqida aytib bering.

Chunki endi biz sho'ng'iymiz.

P

erhui1979 / Getty Creative Images

"Umuman olganda, p-qiymatlari xulosa chiqarish uchun emas, balki imkoniyatlarni aniqlash uchun ishlatilishi kerak, masalan, hidni tekshirish kabi",-tushuntiradi Stats.org direktori va Jorj Meyson universiteti matematika professori Rebekka Goldin.

Va uzoq vaqt davomida .05 dan kam bo'lgan p ning hidi juda yaxshi hidlandi. Ammo so'nggi bir necha yil davomida tadqiqotchilar va statistiklar p

Va, albatta, buning dalillari juda ko'p .

Bu erda gap oson tushunish dalillar bo'lagini, eng ochiq-oydin: qildik .05 ahamiyat ostonasini foydalangan ko'plab qog'ozlarni emas ko'proq metodik og'ir namunalari bilan çoğaltılmış.

" Science" jurnalining 2015 yilgi mashhur maqolasi taniqli psixologik jurnalda chop etilgan 100 ta topilmani takrorlashga urindi. Faqat 39 foizi o'tdi. Boshqa fanlar biroz yaxshiroq bo'ldi. Iqtisodiy hujjatlarda ham xuddi shunday takrorlash harakatlari topilmalarning 60 foizi takrorlanganligini aniqladi. Biotibbiyotda takrorlanuvchanlik "inqirozi" ham bor, lekin bu aniq aniqlanmagan.

Psixologik tadqiqotlar bo'yicha 2015 yilgi ilmiy maqolada, qaysi maqolalar takrorlanishi ehtimoli ko'proq bo'lgan ba'zi maslahatlar berilgan. Juda muhim natijalarga olib kelgan tadqiqotlar (p = .01 dan kam) .05 darajasida deyarli ahamiyatli bo'lmaganlarga qaraganda ko'payishi mumkin.

"Haqiqatan ham bo'lmagan effektlar haqida xabar berish fanning ishonchini pasaytiradi", deydi Texas A&M statistika bo'limini boshqaruvchi Nature Human Behavior taklifining hammuallifi Valen Jonson . "Kashfiyot qilgan deb da'vo qilishdan oldin, fan bu yuqori standartlarni qabul qilishi juda muhim."

Boshqa joyda, tadqiqotchilar statistik ahamiyatga ega bo'lgan "epidemiya" ning dalillarini topadilar. "Siz nashr etilgan maqolada o'qigan deyarli hamma narsa statistik jihatdan muhim natijaga ega", deydi Ioannidis. ".05 dan past bo'lgan bu p-qiymatlarning aksariyati haqiqiy ta'sirga mos kelmaydi."

Uzoq vaqt davomida olimlar p

2013 yilgi PNAS maqolasida, Jonson tadqiqotchilar odatda qabul qiladigan taxminni sinab ko'rish uchun yanada ilg'or statistik usullardan foydalangan. Uning tahlili shuni ko'rsatdiki, unday emas. "Darhaqiqat, p-qiymati .05 bo'lsa, nol gipotezaning haqiqiyligi 25 % dan 30 % gacha",-dedi Jonson.

Esingizda bo'lsin: p-qiymati tadqiqotchilarga ularning natijalari kamdan-kam uchrashiga ishontirishi kerak. Yigirma besh foiz kam emas.

Bularning barchasi haqida o'ylashning boshqa usuli uchun, keling, savolni aylantiraylik: Nol gipotezani rost deb qabul qilish o'rniga, eksperimental gipotezani rost deb hisoblasak nima bo'ladi?

Olimlar va statistiklar shuni ko'rsatdiki, agar eksperimental gipotezalar rost bo'lsa, tadqiqotlar .05 atrofida p-qiymatlarini chiqarishni davom ettirishi juda kam uchraydi. Ko'pincha, agar rost bo'lsa, p qiymati pastroq bo'lishi kerak.

Psixologiya fanlari nomzodi Kristoffer Magnusson juda ajoyib interaktiv kalkulyatorni ishlab chiqdi, u guruhlar orasidagi har qanday haqiqiy farq uchun p-qiymatlar diapazonini olish ehtimolini baholaydi. Men uni quyidagi stsenariyni yaratish uchun ishlatganman.

Aytaylik, ikki guruh o'rtasidagi haqiqiy farq yarim standart og'ishning yarmiga teng bo'lgan tadqiqot bor. (Ha, bu gapirishning bema'nilik usuli. Lekin buni o'ylab ko'ring: bu shuni anglatadiki, eksperimental guruhdagilarning 69 foizi natijalarni nazorat guruhining o'rtacha ko'rsatkichidan yuqori ko'rsatadi. Tadqiqotchilar buni "o'rta ta'sir" effekti deb atashadi. .) Aytaylik, tajriba guruhi va nazorat guruhida har biri 50 kishi bor.

Bu stsenariyda siz faqat .03 va .05 oralig'ida 7,62 foiz atrofida p qiymatini olishingiz mumkin.

Agar siz ushbu tajribani qayta-qayta o'tkazgan bo'lsangiz, aslida siz juda past sonli p-qiymatlarni ko'rasiz. Buni quyidagi jadval ko'rsatadi. X o'qi-bu o'ziga xos p-qiymatlar va y o'qi-bu tajribani takrorlaydigan chastotadir. Qarang. P.

Va siz ushbu jadvaldan ko'rasiz: Ha, agar siz eksperimental gipoteza rost bo'lsa .05 dan katta p-qiymatini olishingiz mumkin. Bu tez -tez sodir bo'lmasligi kerak. Bunday holda, barcha p-qiymatlarning 9,84 foizi .05 va .1 oralig'ida bo'lishi kerak.

Bu o'ziga xos, taxminiy stsenariy. Ammo, umuman olganda, nashr etilgan adabiyotlarda juda ko'p p-qiymatlari bu taqsimotga to'g'ri kelmasa, g'alati. Albatta, bir savol bo'yicha bir nechta tadqiqotlar .05 qiymatiga ega bo'lishi kerak. Ammo ko'pchilik past raqamlarni topishi kerak.

Statistik ahamiyatga ega bo'lgan ta'rifni o'zgartirish tadqiqotchilarni yanada qat'iy usullarni qo'llashga undashi mumkin

Qog'oz himoya qilayotgan eng katta o'zgarish ritorikadir: Hozirgi vaqtda .05 darajasiga mos keladigan natijalar "taklif" deb nomlanadi va .005 ning qattiqroq standartiga yetganlar statistik ahamiyatga ega deb nomlanadi.

"Jurnallar, har doimgidek, zaif (va, albatta, nol) natijalarni e'lon qila oladilar", deydi Simine Vazire, ijtimoiy psixologiya va shaxsiyat fanini tahrir qiladigan (lekin jurnal nomidan gapirmasa ham) . Umid qilamanki, tilni o'zgartirish "yangiliklar" kabi so'zlarni chetlab o'tishi mumkin bo'lgan press -relizlar va yangiliklar haqidagi xabarlarga to'g'ri keladi.

O'zgarish, deydi Vazire, "mualliflar kuchli da'vo qilishdan oldin kuchliroq natijalarga muhtoj bo'lishi kerak. Hammasi shu."

Ilm-fan tarixchilari doimo p-qiymatini ixtiro qilgan Buyuk Britaniyaning statistik mutaxassisi Ronald Fisher hech qachon ilmiy dalillarga yakuniy so'z bo'lishni xohlamaganini tezda ta'kidlaydilar. Fisher uchun "statistik ahamiyatga ega" gipoteza keyingi tekshiruvga loyiqligini bildirgan. Kaliforniya universitetining xulq -atvori iqtisodchisi va taklifning bosh muallifi Daniel Benjamin: "Qaysidir ma'noda, biz uning statistik ahamiyati nimani anglatishi haqidagi asl tasavvuriga qaytishni taklif qilamiz", deydi.

Agar laboratoriyalar "statistik jihatdan muhim" natijalarni e'lon qilmoqchi bo'lsalar, bu ancha qiyin bo'ladi.

Aniqroq aytganda, laboratoriyalar o'qish ishtirokchilari sonini 70 foizga ko'paytirishi kerak. "O'zgarish uchun olti barobar kuchli dalil kerak", deydi Benjamin.

Dalil yukining oshishi-taklif mualliflari umid qiladiki, laboratoriyalar ilm-fan islohotchilari taklif qilayotgan boshqa ma'lumotlarni, masalan, ma'lumotlar almashish va o'z ishlari haqida uzoqroq o'ylashni o'zlashtirishga undaydi. Ehtimol, ularning birinchi tajribasi bu yangi chegaraga etib bormaydi. Ammo ikkinchi tajriba bo'lishi mumkin. Yuqori chegara laboratoriyalarni nashrga yuborishdan oldin o'z ishlarini takrorlashga undaydi.

(Eslatma: bor bo'lgan ". Statistik muhim" allaqachon bir qattiq ta'rifi foydalanish ilmiy fanlar zamonaviy genetika, bir poda foydalanadi kam .00000005 P-qadriyatlarni tadqiq va astrofizika, shuningdek, ahamiyatga molik astronomik darajasini talab qiladi.)

P

erhui1979 / Getty Creative Images

Taklifda tanqidchilar bor. Ulardan biri - Gollandiyaning Eyndxoven texnologiya universiteti psixologi Daniel Lakens, o'nlab mualliflar bilan rad javobi qog'ozini tashkil qilgan.

Uning aytishicha, muhim taklif ilmiy taraqqiyotni bo'g'ib qo'yishi mumkin.

"Yaxshi metafora - bu mashinani haydash va maksimal tezlikni o'rnatish", deydi Lakens. "Siz o'z mamlakatingizda maksimal tezlikni soatiga 20 milga o'rnatishingiz mumkin va hech kim o'lmaydi. Siz kimnidir ursangiz, u o'lmaydi. Demak, bu juda yaxshi, to'g'rimi? Lekin biz buni qilmaymiz. Biz maksimal tezlikni biroz yuqoriroq qilib qo'yamiz, chunki biz haqiqatan ham bir joyga tezroq etib boramiz. . Ilm -fan uchun ham xuddi shunday ”.

Ideal holda, deydi Lakens, gipotezani isbotlash uchun zarur bo'lgan statistik ahamiyat darajasi gipotezaning qanchalik g'alati ekanligiga bog'liq.

Ha, siz aqliy telepatiya mumkin deb da'vo qiladigan tadqiqotda juda past p qiymatiga ega bo'lishni xohlaysiz. Lekin sizga eskirgan g'oya uchun bunday qattiq mezonlar kerakmi? Yuqori standartlar byudjeti past yosh doktorantlarga to'sqinlik qilishi mumkin.

Yana, emas .05 bir p-qiymati , albatta, tajriba degani yolg'on musbat bo'ladi. Yaxshi tadqiqotchi haqiqatni qanday ta'qib qilishni biladi.

Taklifning yana bir tanqidiy tomoni: bu ilmiy jamoalarni p-qadriyatlarga bog'lab turadi, ular yuqoridagi bo'limlarda muhokama qilinganidek, gipotezaning mohiyati haqida sizga ko'p narsa aytmaydi.

Ilm -fanni baholashda yaxshiroq, nozik yondashuvlar mavjud.

  • Ta'sir hajmiga e'tibor qaratish (aralashuv qanchalik katta farq qiladi va amalda mazmunli bo'ladimi?)
  • Ishonch oraliqlari (har qanday javobga asoslangan shubhalar diapazoni nima?)
  • Natija yangi tadqiqot bo'ladimi yoki replikatsiya bo'ladimi (ko'p laboratoriyalar ko'rib chiqqan nazariyaga bir oz ko'proq e'tibor bering)
  • Tadqiqot dizayni oldindan ro'yxatga olinganmi yoki yo'qmi (mualliflar testdan keyingi natijalarini o'zgartira olmasligi uchun) va asosiy ma'lumotlarga erkin kirish mumkin (shuning uchun hamma matematikani tekshirishi mumkin)
  • Shuningdek, Bayes tahlillari kabi muqobil statistik usullar mavjud, ular tadqiqot natijalarini to'g'ridan -to'g'ri baholaydi

Ioannidis tan oladi: "statistik ahamiyatga ega bo'lish, faqat tadqiqotning ma'nosi, ahamiyati, klinik ahamiyati, foydasi haqida ko'p narsani anglatmaydi".

Ideal holda, deydi u, olimlar null-gipoteza testlariga tayanmaslik uchun o'zlarini qayta o'qitadilar. Lekin biz ideal dunyoda yashamaymiz. Haqiqiy dunyoda p-qiymatlari har qanday olim foydalanishi mumkin bo'lgan tez va oson vositadir. Va bizning haqiqiy dunyomizda, p-qiymatlari hali nashr qilinadigan narsalarni aniqlashda katta ahamiyatga ega.

Ioannidisning aytishicha, "bu millionlab odamlarga og'ir statistikani o'rgatishning hojati yo'q". "Va u ishlaydi. Bu yordam beradi. ”

Statistik ahamiyatni qayta aniqlash replikatsiya muammosining ideal echimi emas. Bu odamlarni ideal echimni qabul qilishga undaydigan yechim.

Garchi men gaplashgan hech kim buni to'g'ridan -to'g'ri aytmagan bo'lsa -da, ba'zi olimlar buni homiylik deb bilsalar, ajablanmayman. Nega ular ilg'or statistikani o'rgana olmadilar? Yoki natijalarni baholashning yanada nozik usulini qadrlaysizmi?

Haqiqiy muammo statistik ahamiyatga ega emas; Bu ilm -fan madaniyati bilan bog'liq

Men taklif qilgan mualliflar taklifiga tanqid bor: statistik ahamiyatga ega bo'lgan ta'rifni o'zgartirish haqiqiy muammoni hal qilmaydi. Haqiqiy muammo esa ilm -fan madaniyati.

2016 yilda Vox 200 dan ortiq olimlarga so'rov yubordi: "Agar siz bugungi kunda ilm -fan qanday ishlashi haqida bir narsani o'zgartira olsangiz, nima bo'lar edi va nima uchun?" Javoblardagi aniq mavzulardan biri: fan institutlari muvaffaqiyatsizlikni mukofotlashda yaxshiroq bo'lishi kerak.

Bir yosh olim bizga shunday dedi: "Men bilgan savollar statistik ahamiyatga ega bo'lishini va muhim savollar berishdan uzilib qolganimni his qilyapman".

Ilm -fanning eng katta muammosi statistik ahamiyatga ega emas. Bu madaniyat. U o'zini yirtiq his qilardi, chunki yosh olimlarga ish topish uchun nashrlar kerak edi. Status -kvo ostida, nashrlarni olish uchun sizga statistik jihatdan muhim natijalar kerak. Faqat statistik ahamiyatga ega bo'lish replikatsiya inqiroziga olib kelmadi. Ilm -fan institutlari uning xatti -harakatlarini rag'batlantirdi.

Shuni yodda tutingki, bu hammasi taklif, munozaraga sabab bo'ladigan narsa. Bilishimcha, jurnallar o'z tahririyat standartlarini bir kechada o'zgartirishga shoshilmayaptilar.

Bu munozarani davom ettiradi.

Ammo, agar "taklifiy" natijalarni e'lon qilish hali ham qiyin bo'lsa va "taklifli" natijalarga pul ajratish qiyin bo'lsa, fan institutlari o'z saboqlarini olmagan bo'lishadi. Ha, ko'p narsa faqat tilni o'zgartirish haqida. Lekin biz "taklif" va "null" so'zlarini muhim qilishimiz kerak.

"O'rtacha" muvaffaqiyatsizliklar "ijobiy tadqiqotlardan ko'ra qimmatroq", deydi Ioannidis.

Ilmiy muassasalar va jurnallar buni bilishadi. Ular har doimgidek harakat qilishmaydi.

Millionlab odamlar yangiliklarda nima bo'layotganini tushunish uchun Vox -ga murojaat qilishadi. Bizning vazifamiz hech qachon hozirgidan ko'ra muhimroq bo'lmagan: tushunish orqali kuch berish. O'quvchilarimizning moliyaviy hissalari bizning resurslarni talab qiladigan ishimizni qo'llab-quvvatlashning muhim qismidir va jurnalistikamizni hamma uchun bepul saqlashga yordam beradi. Iltimos, bugun Vox -ga atigi 3 dollardan o'z hissangizni qo'shing.