生物与医学2010ncbi.nlm.nih.gov编辑精选
大多数已发表的研究发现都是错误的（2005）
Most Published Research Findings Are False (2005)
进阶 · 约 45 分钟读完前置知识：基础统计学、假设检验、流行病学研究设计
导读
这是 John Ioannidis 2005 年发表在 PLoS Medicine 上的著名论文，论证大多数已发表的研究发现其实是错误的。核心原因是统计功效不足、效应量偏小、研究数量众多、研究设计与分析自由度大等，导致阳性结果更可能是假阳性。论文提出，一项研究结果的可信度取决于研究设计、统计功效和领域内研究的数量等因素。
HN 关注点：HN 读者围绕科学可重复性危机、同行评审的实际作用以及出版制度改革（如研究前承诺发表）展开讨论，并补充了虚假科学会议/期刊和《自然》调查等相关资料。
后来怎么样
成为可重复性危机的标志性文献，推动预注册、复制研究及科研报告规范改革。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 2 补充 2
补充提出预注册出版改革方案：出版商应在研究前承诺发表，并将大部分资源用于复制研究。
我认为解决方案是让科学出版像科学本身一样运作。正如科学家做实验时并不知道结果会是什么，出版商也应在不知道结果的情况下承诺发表。出版商需要更早参与：科学家不应提交已完成的研究，而应在研究之前申请发表；如果主题对出版商有吸引力，双方都应承诺无论结果如何都在该期刊发表。此外，出版商应承诺只发表约 1/3 的新主题研究，另外 2/3 用于重现之前有趣的结果——不是死板重复，而是用不同（希望是更好的）方法批判性地检验相同假设。
kerkeslager查看英文原文
I think the solution to this is that science publication needs to be done like science itself. Just as scientists commit to doing experiments without knowing what the results of the experiments will be, publishers need to commit to publishing experiments without knowing what the results of the experiments will be. Publishers need to be involved earlier in the process. Instead of submitting a completed research finding, scientists should apply to publish research before doing it, and if the topic of research is interesting to the publisher, both scientist and publisher should commit to publish in that journal, no matter what the results are. Additionally, publishers should commit to publish only something like 1/3 research into new topics, with the other 2/3 being publishing attempt to reproduce previous interesting results. I don't mean a slavish repetition of existing experiments, but taking a critical eye toward testing the same hypotheses with different (hopefully better) methodology.
支持金融等领域存在先跑回归再挑模型（p 值操纵）的做法，足以使结果无效。
在统计学中，本应先建立统计模型再对数据跑回归。但我读过的不少论文（尤其是金融领域）似乎反着来：先对数据集跑回归，不断增减自变量，直到 t 值和标准误看起来顺眼；然后才构建线性模型、假设高斯-马尔可夫条件，有时再尝试解释变量间的因果关系。这显然是错误的，没人知道这些模型的最小二乘估计量分布是什么。我见过大量这种例子，足以让论文结果作废，即使他们最终提出的模型看起来还算合理。
vitaminj查看英文原文
In statistics, you're supposed to come up with a statistical model first before running regressions on the data. But quite a few papers I've read (especially in finance) seem to go the other way around, i.e. They run regressions on a data set, adding and subtracting independent variables until the t values and standard errors start looking good. Then they construct the linear model, assume the Gauss-Markov assumptions and sometimes (though not always) try to explain the causal relationship between the variables. This is obviously very wrong and nobody has any clue what the distribution of the least squares estimators to these models are. But I've seen plenty of examples of this, which is enough to void the results of the paper (even if the model they come up with is somewhat plausible).
补充同行评审只是最低质量检查，不保证正确性；未经评审的内容更应警惕。
大多数代码即使通过了所有测试也仍然有 bug。发表是坚持、合理性和最低质量检查的标志。同行评审能改进文章，但不保证正确性。这也正是为什么对未经同行评审的东西要格外小心——不是因为门槛高，而是因为门槛太低。
Certhas查看英文原文
Most code is buggy despite passing all tests. Publication is a sign of persistence, plausibility and a minimal quality check. Peer review improves articles, it does not guarantee correctness. That's also why one should be extremely careful about things that are not peer reviewed. Not because the bar is so high, but because it's so low.
支持提供《自然》调查作为实证支持：科学家普遍认可可重复性危机。
2016 年《自然》对 1500 名科学家的调查显示，广泛共识认为科学存在可重复性危机。
samuell查看英文原文
A nature survey from 2016 among 1500 scientists, revealing a widespread consensus that there exists a reproducibility crisis in science: https://www.nature.com/news/1-500-scientists-lift-the-lid-on-reproducibility-1.19970
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2010Hacker News 讨论帖89 分 · 40 评
- 2019Hacker News 讨论帖131 分 · 39 评
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