Economania blog
A bruttó hazai termék a legmeghatározóbb gazdasági mutató, ennek ellenére korántsem ad teljes körű és objektív képet az országok termelékenységéről és a lakosság jólétéről. Vajon mennyire célravezető egy olyan mutatóra alapozni a nemzetgazdaságok teljesítményének mérését, amely számára a hadászati költekezés pozitív előjelű, a fizetés nélkül végzett házimunka azonban láthatatlan marad?
Do editors and reviewers have strong preferences for statistically significant estimation results? To understand the motivation and the extent and sources of p-hacking for the published papers, we need to unpack the editorial process, especially the roles of authors, editors, and reviewers.
A tudomány kérdéseinek megválaszolására sok esetben statisztikai módszereket veszünk igénybe. A statisztikai becslésekben azonban természetszerűleg előfordulnak hibák. Néha szándékoltan is.
Lassan két éve küzd a világ a koronavírus-járvánnyal, miközben a fejlett országok jelentős részében már egy éve rendelkezésre állnak vakcinák. Felvetődik a kérdés, vajon hogyan lehet arra sarkallni minél több állampolgárt, hogy vegye fel az oltást? Egy friss tanulmány szerint sehogy.
Credibility of empirical research is being increasingly questioned due to the concern over the misuse of data analysis for a statistically significant impact where the expected effect does not exist. Technically, this is often called “p-hacking.” However, for most researchers, this is more like a star war.
Időről időre napvilágot látnak olyan kutatási eredmények, melyek egyes vakcinák nemkívánatos mellékhatásait mutatják ki. Bár ezen eredmények precíz módszertannal elvégzett és dokumentált kutatásokból származnak, könnyen lehet, hogy a detektált hatások csak a véletlen műve.
Egy tavalyban publikált tanulmány szerint a jegybanki kutatók hajlamosabbak hatásosnak értékelni a mennyiségi lazítást, mint a nem jegybankiak. Egy idei kutatás viszont azt találta, hogy éppen a nem jegybanki publikációkban figyelhető meg a statisztikai tények torzítása, a jegybankoknál ezzel szemben nem.
Tudásunk korlátairól a kutatók és a tudományos folyóiratok mélyen hallgatnak. Mert azt hiszik, hogy a nemtudás nem tudás.
Megérthetjük-e a statisztikai becslések eredményeit, ha maguk a statisztikusok sem értik? Pedig fontos lenne.