anomaly-detection – ¿Métodos para detectar errores publicados sin datos brutos?

Pregunta:

Me interesan las formas de detectar errores en artículos publicados sin analizar los datos sin procesar. Por ejemplo, la prueba GRIM [1]. Aquí hay otro similar del blog de uno de los autores de GRIM. No conozco otros.

Buscar inconsistencias en las estadísticas reportadas parece atractivo, porque buscar entre los datos sin procesar es difícil y, a veces, los datos no están disponibles. Probablemente también sea más fácil de automatizar.

Editar: Ley de Benford , crédito a DJohnson. ¿Cualquier otro?


[1] Brown et al., Una técnica simple detecta numerosas anomalías en el informe de resultados en psicología, psicología social y ciencias de la personalidad (2016)

Respuesta:

Simplemente puede solicitar los datos si cree que hay un error. Si dicen que no, eso me preocuparía, aunque me cuesta creer que la gente falsifique los resultados deliberadamente (bueno, algunos lo harán, pero creo que será raro).

Leave a Comment

Your email address will not be published.

Scroll to Top

istanbul avukat

-

web tasarım