心理科學領域中下列哪些行為常被稱為p hacking

在心理科學領域中,p hacking(p值操縱)是指研究者通過多種方式操縱數據或分析方法,以獲得統計上顯著的p值(通常小於0.05)的行為。這種行為被認為是不科學的,因為它可能導致虛假的結果。以下是一些常見的p hacking行為:

  1. 多重比較:在沒有校正的情況下進行大量統計檢驗,直到找到顯著的結果。例如,測試多個變量或條件,直到發現某個顯著的關聯。

  2. 選擇性報告:只報告顯著的結果,而忽略不顯著的結果。這可能導致對研究結果的誤導性解釋。

  3. 數據挖掘:在沒有明確假設的情況下,對數據進行大量探索性分析,直到找到顯著的模式或關聯。

  4. 刪除異常值:在沒有合理依據的情況下,刪除或調整數據中的異常值,以改善統計顯著性。

  5. 更改測量指標:在分析過程中更改測量指標或結果變量,直到獲得顯著的結果。例如,將連續變量轉換為分類變量,或選擇不同的量表。

  6. 停止數據收集:在數據收集過程中,根據初步結果決定是否繼續收集數據。例如,當看到顯著的趨勢時停止收集數據,以避免稀釋顯著性。

  7. 選擇性分析:在分析數據時,選擇性地使用不同的統計方法或模型,直到獲得顯著的結果。

這些行為雖然可能增加發表顯著結果的機會,但卻損害了研究的科學性和可信度。近年來,心理科學領域越來越重視研究透明度和可重複性,以減少p hacking的發生。

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