Key points are not available for this paper at this time.
يتضمن الكثير من العلوم التجريبية تقييم تفسيرات بديلة للبيانات التي تم الحصول عليها. على سبيل المثال، بالنظر إلى بعض الافتراضات الأساسية لاختبار إحصائي، تشير النتيجة "المهمة" عمومًا إلى عدم احتمالية وجود تأثير صفري (صفر) في السكان الذين ينتجون بيانات الدراسة التي تم الحصول عليها. ومع ذلك، تتساءل الأعمال المنهجية المتعلقة بإصدارات مختلفة من اختراق p (أي استخدام استراتيجيات تحليل مختلفة حتى يتم إنتاج نتيجة "مهمة") عما إذا كانت القيم p المهمة قد تعكس غالبًا نتائج زائفة. في الحقيقة، أظهرت المحاكاة الأولية للدراسات الفردية أن إمكانية إيجاد نتائج "مهمة" ولكن زائفة قد تكون أعلى بكثير من القيمة الاسمية .05 عند اتخاذ مرونة تحليلات متنوعة. في العديد من السياقات، ومع ذلك، فإن المقالات البحثية تقرير دراسات متعددة باستخدام طرق متسقة عبر الدراسات، حيث تقيد تلك الطرق المتسقة المرونة المستخدمة لإنتاج معدلات نتائج زائفة عالية لمحاكاة الدراسات الفردية. وبالتالي، قمنا بإجراء محاكاة لمجموعات الدراسات. تظهر هذه المحاكاة أن الطرق المتسقة عبر الدراسات (أي، متسقة من حيث المقاييس التي يتم تحليلها، والشروط التي يتم تضمينها، وما إذا كانت وكيف يتم تضمين المتغيرات التابعة) تقلل بشكل كبير من إمكانية ممارسة البحث المرنة (اختراق p) لإنتاج مجموعات متسقة من النتائج المهمة عبر الدراسات. ليكون لاختراق p فرص معتدلة جدًا للمجموعات المتسقة من الدراسات، سيتطلب (أ) كمية كبيرة من الانتقائية في تقارير الدراسة و(ب) إصدارات صارمة (ومتعمدة تمامًا) من اختراق p. مع عدم وجود أكثر من تقارير انتقائية معتدلة وطرق متسقة عبر الدراسات، لا يوفر اختراق p تفسيرًا معقولًا للنتائج التجريبية المتسقة عبر الدراسات، خاصة مع زيادة حجم مجموعة الدراسات المبلغ عنها. بالإضافة إلى ذلك، تظهر المحاكاة أن اختراق p يمكن أن ينتج معدلات عالية من النتائج الزائفة للدراسات الفردية مع عينات كبيرة جدًا. بالمقابل، فإن سلسلة من الدراسات المنهجية المتسقة (حتى مع عينات أصغر بكثير) تكون أقل عرضة لأشكال اختراق p التي تم فحصها في المحاكاة.
درس ويجنر وآخرون (الخميس) هذا السؤال.