Тайная наука полный набрасывание данных раскрыто

Тайная наука полного набрасывания данных раскрыта

От пиццы до темных сторон исследования. Изображение создано автором с помощью Dall·E 3.

Погрузитесь в мотивы и последствия P-взлома

Последний заголовок The New Yorker гласит, “Они изучали нечестность. Была ли их работа ложью?”. Что за история скрывается за этим? Поведенческий экономист Дэн Ариэли и поведенческий ученый Франческа Джино, оба признанные в своих областях, привлекают внимание к предполагаемым исследовательским злоупотреблениям. Грубо говоря, их обвиняют в подделке данных для достижения статистически значимых результатов.

К сожалению, такие случаи являются не редкостью. Научные исследования сталкиваются с обманом. Практика P-взлома – например, манипулирование данными, прекращение экспериментов после достижения значимого P-значения или сообщение только о значимых результатах – долго вызывала беспокойство. В этой статье мы рассмотрим, почему некоторые исследователи могут искушены подкорректировать свои результаты. Мы укажем на последствия и объясним, что можно сделать, чтобы предотвратить P-взлом в собственных экспериментах.

Но прежде чем мы перейдем к скандалам и секретам, давайте начнем с основ – краткого курса 101 по тестированию гипотез. Этот навык будет полезен, когда мы окунемся в мир P-взлома.

Тестирование гипотез 101

Давайте вкратце освежим основные понятия, которые нужно знать, чтобы полностью понять пост. Если вы знакомы с тестированием гипотез, включая P-значение, ошибки первого и второго рода и уровень значимости, можете пропустить эту часть.

Тестирование на лучшую пиццу

Давайте отправимся в Неаполь, знаменитый итальянский город, известный своей пиццей. Две пиццерии, Порт’Альба и Микеле, утверждают, что они делают лучшую пиццу в мире. Вы, любопытный кулинарный критик, решаете выяснить, какая пиццерия действительно заслуживает этого звания. Для этого вы решаете провести “Тест на лучшую пиццу” (который по сути является тестированием гипотез).

Ваше исследование начинается с двух гипотез:

  • Нулевая гипотеза (H0): Нет разницы во вкусе пиццы Порт’Альба и Микеле; любая обнаруженная разница обусловлена случайностью.
  • Альтернативная гипотеза (H1): Есть значительная разница во вкусе пиццы Порт’Альба и Микеле, что указывает на то, что одна из них лучше другой.