Prerejestracja badania


Prerejestracja badania w encyklopedii

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Prerejstracja badania, prerejestracja planu badawczego, wstępna rejestracja projektu badania – w metodologii i wnioskowaniu statystycznym, zarejestrowanie planu zbierania i analizy danych przed realizacją konfirmacyjnego badania naukowego, w celu zagwarantowania jego zgodności z założeniami metodologicznymi[1][2][3][4][5][6].

Motywacja | edytuj kod

Wskaźniki jakości badań konfirmacyjnych, takie jak poziom istotności, zależą ściśle od przestrzegania określonych procedur metodologicznych – przede wszystkim, wykonania i opublikowania wyników nie mniej, i nie więcej niż zaplanowanej liczby testów hipotez i porównań, przy założonej z góry wielkości i randomizacji próby. Nieprzestrzeganie założeń modelu statystycznego pozwala osiągnąć nominalną istotność częściej niż dane do tego uprawniają – praktycznie zawsze, co niweczy jednak sens procedury, tj. kontrolę błędów pierwszego i drugiego rodzaju[7]. Takie postępowanie nazywa się ogólnie P-hackingiem, i jest ono zaniedbaniem lub oszustwem naukowym. Redakcje czasopism naukowych mogą dodatkowo pogłębiać zniekształcenie naukowego obrazu rzeczywistości przez tendencyjność publikacji: częstsze publikowanie istotnych statystycznie, sensacyjnych odkryć, i rzadkie publikowanie replikacji badań[8][9]. Zjawiska te można wykryć przy pomocy narzędzi statystycznych i meta-analitycznych[10][11].

W pierwszych dekadach XXI wieku ujawniono szereg tej postaci nadużyć[12][13], oraz stwierdzono, że wielu uznanych za prawdziwe wyników nie udaje się odtworzyć (tzw. kryzys replikacji)[14][15][16][17]. Według hiperbolicznego stwierdzenia Ioannidesa, ze względu na powszechność błędów metodologicznych jest możliwe, że większość opublikowanych rezultatów badań jest fałszywa (tj. PPV nauki może nie przekraczać 50%)[18].

Prerejestracja badań jest proponowaną metodą przeciwdziałania takim problemom, i środkiem zwiększenia wiarygodności badań[1][2][3][4][5][6]. Prerejestracja pozwala także badaczom na zastosowanie niekonwencjonalnych rozwiązań statystycznych, które bez tego zabezpieczenia mogłyby wzbudzić podejrzenia o P-hacking – np. jednostronnych testów hipotez lub innego krytycznego poziomu istotności niż 0,05[19].

Efekty | edytuj kod

Przegląd badań klinicznych opublikowanych w latach 1970–2012 w dziedzinie, która w roku 2000 przyjęła obowiązek rejestracji projektu badania, wskazuje że zmiana ta wpłynęła silnie pozytywnie na redukcję tendencyjności publikacji[20]. Podobnie, raport z 2018 r. wskazuje, że stosowanie badań rejestrowanych staje się w ostatnim czasie coraz popularniejsze, a publikacje tego typu znacznie częściej rzetelnie przedstawiają „nieistotne” statystycznie wyniki[21].

Z drugiej strony, analizy prerejestrowanych publikacji medycznych ogłoszone w 2019 r. w ramach projektu COMPare ujawniły, że 87% tekstów zawierało niewyjaśnione odstępstwa od zadeklarowanego planu badania, co powinno było zostać wykryte i poprawione w trakcie recenzji naukowej[22]; redakcje którym zwrócono na to uwagę reagowały – w ocenie uczestników projektu – zbyt często obronnie, nieprzyjaźnie i niekonstruktywnie[23].

Przypisy | edytuj kod

  1. a b DaniëlD. Lakens DaniëlD., Ellen R.K.E.R.K. Evers Ellen R.K.E.R.K., Sailing From the Seas of Chaos Into the Corridor of Stability, „Perspectives on Psychological Science”, 9 (3), 2014, s. 278–292, DOI10.1177/1745691614528520 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  2. a b Jens B.J.B. Asendorpf Jens B.J.B. i inni, Recommendations for Increasing Replicability in Psychology, „European Journal of Personality”, 27 (2), 2013, s. 108–119, DOI10.1002/per.1919, ISSN 1099-0984 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  3. a b Eric-JanE.J. Wagenmakers Eric-JanE.J. i inni, An Agenda for Purely Confirmatory Research, „Perspectives on Psychological Science”, 7 (6), 2012, s. 632–638, DOI10.1177/1745691612463078 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  4. a b Brian A.B.A. Nosek Brian A.B.A., DaniëlD. Lakens DaniëlD., Registered Reports, „Social Psychology”, 45 (3), 2014, s. 137–141, DOI10.1027/1864-9335/a000192, ISSN 1864-9335 [dostęp 2017-02-09] .1 stycznia
  5. a b BudziczB. Łukasz BudziczB., Dyskusja „po Stapelu” wokół rzetelności badań i publikacji w psychologii, „Roczniki Psychologiczne”, 18 (1), 2015, ISSN 1507-7888 [dostęp 2017-02-09]  (pol.).1 stycznia
  6. a b Jerzy MarianJ.M. Brzeziński Jerzy MarianJ.M., Czy warto (trzeba) dyskutować o różnych aspektach uprawiania psychologii w Polsce?, „Roczniki Psychologiczne”, 17 (3), 2014, ISSN 1507-7888 [dostęp 2017-02-09]  (pol.).1 stycznia
  7. Joseph P.J.P. Simmons Joseph P.J.P., Leif D.L.D. Nelson Leif D.L.D., UriU. Simonsohn UriU., False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant, Rochester, NY , 23 maja 2011 [dostęp 2017-02-09] .
  8. K.K. Dickersin K.K. i inni, Publication bias and clinical trials, „Controlled Clinical Trials”, 8 (4), 1987, s. 343–353, DOI10.1016/0197-2456(87)90155-3 [dostęp 2017-02-09] .
  9. Matthew C.M.C. Makel Matthew C.M.C., Jonathan A.J.A. Plucker Jonathan A.J.A., BoydB. Hegarty BoydB., Replications in Psychology Research, „Perspectives on Psychological Science”, 7 (6), 2012, s. 537–542, DOI10.1177/1745691612460688 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  10. MatthiasM. Egger MatthiasM. i inni, Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test, „British Medical Journal”, 315 (7109), 1997, s. 629–634, DOI10.1136/bmj.315.7109.629, ISSN 0959-8138, PMID9310563 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  11. UriU. Simonsohn UriU., Joseph P.J.P. Simmons Joseph P.J.P., Leif D.L.D. Nelson Leif D.L.D., Better P-Curves: Making P-Curve Analysis More Robust to Errors, Fraud, and Ambitious P-Hacking, A Reply to Ulrich and Miller, Rochester, NY , 10 lipca 2015 [dostęp 2017-02-09] .
  12. UriU. Simonsohn UriU., Just Post It: The Lesson from Two Cases of Fabricated Data Detected by Statistics Alone, Rochester, NY , 29 stycznia 2013 [dostęp 2017-02-09] .
  13. Joseph P.J.P. Simmons Joseph P.J.P., UriU. Simonsohn UriU., Power Posing: P-Curving the Evidence, Rochester, NY , 26 września 2016 [dostęp 2017-02-09] .
  14. Open Science Collaboration, Estimating the reproducibility of psychological science, „Science”, 349 (6251), 2015, aac4716, DOI10.1126/science.aac4716, ISSN 0036-8075, PMID26315443 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  15. MonyaM. Baker MonyaM., 1,500 scientists lift the lid on reproducibility, „Nature”, 533 (7604), 2016, s. 452–454, DOI10.1038/533452a [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  16. AndrewA. Gelman AndrewA., EricE. Loken EricE., The Statistical Crisis in Science, „American Scientist”, 102 (6), DOI10.1511/2014.111.460 [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  17. ReginaR. Nuzzo ReginaR., How scientists fool themselves – and how they can stop, „Nature”, 526 (7572), 2015, s. 182–185, DOI10.1038/526182a [dostęp 2017-02-09]  (ang.).
  18. John P.A.J.P.A. Ioannidis John P.A.J.P.A., Why Most Published Research Findings Are False, „PLOS Medicine”, 2 (8), 2005, e124, DOI10.1371/journal.pmed.0020124, ISSN 1549-1676, PMID16060722, PMCIDPMC1182327 [dostęp 2017-02-09] .
  19. Jelte M.J.M. Wicherts Jelte M.J.M. i inni, Degrees of Freedom in Planning, Running, Analyzing, and Reporting Psychological Studies: A Checklist to Avoid p-Hacking, „Frontiers in Psychology”, 7, 2016, DOI10.3389/fpsyg.2016.01832, ISSN 1664-1078, PMID27933012, PMCIDPMC5122713 [dostęp 2017-02-09] .
  20. Robert M.R.M. Kaplan Robert M.R.M., Veronica L.V.L. Irvin Veronica L.V.L., Likelihood of Null Effects of Large NHLBI Clinical Trials Has Increased over Time, „PLOS ONE”, 10 (8), 2015, e0132382, DOI10.1371/journal.pone.0132382, ISSN 1932-6203, PMID26244868, PMCIDPMC4526697 [dostęp 2017-02-09] .
  21. John P.A.J.P.A. Ioannidis John P.A.J.P.A., Tom E.T.E. Hardwicke Tom E.T.E., Mapping the universe of registered reports, „Nature Human Behaviour”, 2 (11), 2018, s. 793–796, DOI10.1038/s41562-018-0444-y, ISSN 2397-3374 [dostęp 2019-03-05]  (ang.).
  22. BenB. Goldacre BenB. i inni, COMPare: a prospective cohort study correcting and monitoring 58 misreported trials in real time, „Trials”, 20 (1), 2019, s. 118, DOI10.1186/s13063-019-3173-2, ISSN 1745-6215, PMID30760329, PMCIDPMC6375128 [dostęp 2019-03-05] .
  23. BenB. Goldacre BenB. i inni, COMPare: Qualitative analysis of researchers’ responses to critical correspondence on a cohort of 58 misreported trials, „Trials”, 20 (1), 2019, s. 124, DOI10.1186/s13063-019-3172-3, ISSN 1745-6215, PMID30760328, PMCIDPMC6374909 [dostęp 2019-03-05] .
Na podstawie artykułu: "Prerejestracja badania" pochodzącego z Wikipedii
OryginałEdytujHistoria i autorzy