• Saturday April 20,2019

Fangbetrug: Simonsohn sagt

Alle sprachen über den Psychologen Uri Simonsohn und seine Rolle beim Sturz zweier wissenschaftlicher Betrüger.

Als die Geschichte zum ersten Mal ausbrach, waren die Methoden, die Simonsohn benutzte, um die zwielichtigen Daten zu entdecken, geheimnisvoll - was nur das Summen erhöhte. Das Papier, das den Ansatz enthüllt, ist jetzt online und muss gelesen werden. Es ist nicht oft eine Statistikzeitung, die die schreckliche Bahnfreude bietet, wenn zwei betrügerische Karrieren zu einem wohlverdienten Ende kommen.

Das Beunruhigende an dem Artikel ist jedoch, dass er eigentlich nicht viel Neues enthält. Simonsohn benutzte Statistiken, um Daten in veröffentlichten Papieren zu finden, die tatsächlich zu gut waren, um wahr zu sein. Er folgte dann scheinbar zwielichtigen Fällen mit ein paar weiteren Statistiken und verwendete Simulationen, wie reale Daten aussehen sollten, um zu überprüfen, ob sie tatsächlich erfunden waren. Eine einfache Idee im Nachhinein, die noch nie ausprobiert wurde. Ich glaube nicht, dass es eine einzige „Simonsohn-Methode“ gibt, vielmehr verwendet der Artikel mehrere Techniken, die jeweils auf die jeweiligen Daten zugeschnitten sind.

Aber es hätte nicht dazu kommen sollen. Jemand hätte erkennen müssen, dass die Daten zweifelhaft aussahen.

Nehmen Sie diese Tabelle von einer von Simonsohns Eroberungen, einer Zeitung, die bald zurückgezogen werden sollte , von Lawrence J Sanna et al.

Wir wissen jetzt, dass die Daten aus den Studien 2, 3 und 4 alle zusammengestellt wurden. In jeder Studie wurden drei Bedingungen verglichen, und diese Daten sind unklar, da die Standardabweichungen der drei Ergebnissätze für jede Studie nahezu identisch waren. Die Wahrscheinlichkeit, dass dies passiert, ist sehr gering und es deutet an, dass jemand die Daten (ungeschickt) zusammengestellt hat.

Ich werde sagen, dass diese Daten offensichtlich verdächtig sind, zumindest für jeden, der mit echten Daten gearbeitet hat. Vielleicht sagen Sie, dass Rückblick 20/20 ist, aber Simonsohn brauchte kein Rückblick und die Statistiken, die er benutzte, waren nichts Besonderes. Ich sage nicht, dass er, um seine Leistungen zu schmälern, viel Anerkennung verdient. Aber andere Leute verdienen Schuld.

Wer dieses Peer-Review durchgegangen hat, hätte nämlich feststellen müssen, dass diese Daten ungewöhnlich aussahen - und sie hätten keine speziellen statistischen Hilfsmittel dafür benötigen.

Simonsohn fordert, dass Zeitschriften verlangen, dass die Rohdaten für alle veröffentlichten Arbeiten zur Verfügung gestellt werden, mit der Begründung. Das ist eine großartige Idee - und nicht nur, weil sie dazu beitragen würde, schlechte Wissenschaft zu fangen: Sie würde die richtige Forschung und den unendlichen Unterricht erleichtern. Simonsohn brauchte jedoch keine Rohdaten, um diese Betrugsfälle zu erkennen - er überprüfte die Rohergebnisse nur, um den Verdacht anhand der veröffentlichten Daten zu bestätigen .

Die Überprüfung der Gültigkeit der Daten ist Aufgabe der Peer-Reviewer, die den Ball fallen lassen. Stattdessen musste Simonsohn seinen eigenen privaten Kreuzzug gegen Betrug durchführen.

ein bisschen wie Batman. Batman ist großartig, aber der Punkt in Bezug auf Batman ist, dass er nur gebraucht wird, weil die Polizei es nicht schafft oder nicht alleine bewältigen kann. Er ist kein Superheld, er ist nur ein Typ mit dem Willen.

Gutachter sind die Polizei der Wissenschaft, aber allzu oft schlafen sie bei der Arbeit. Nicht nur in der Psychologie. Retraction Watch bietet eine Vielzahl von Beispielen für veröffentlichte Ergebnisse in der Biologie, die gefälscht wurden, oft auf komische Art und Weise und für jeden, der aufmerksam ist, offensichtlich gewesen sein sollte.

Peer-Reviewer sind in der Regel anonym. Ich frage mich, ob eine Politik der retrospektiven Benennung und Benachteiligung der Rezensenten, wenn sich herausstellt, dass ein Artikel betrügerisch ist, sie motivieren könnte.

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