既存データセットの分析の透明性を高めるための推奨事項

二次データ分析、すなわち既存データの分析は、資源に富んだ心理学者にとって強力なツールを提供します。技術的な進歩により、ラボや大陸を越えてデータを共有し、大規模な既存データを掘り起こすことが可能になった今こそ、これがより真実となっています。しかし、二次データ分析は、新たなオープンサイエンスの prácticas の開発や、堅牢なデータ分析の分析手法の改善のための重要な領域として見落とされがちです。この記事では、研究者が二次データ分析を彼らの方法論的ツールボックスに組み込むために必要な知識を提供します。二次データ分析は探索的作業または確認的作業のいずれにも使用でき、相関的または実験的であり得ることを説明し、この種の研究の利点と欠点を強調します。透明性を高める実践が二次データ分析から得られる結果の解釈を改善し変更できる方法を説明し、報告された結果の堅牢性を改善するために使用できるアプローチについて議論します。最後に、科学のサブフィールドや機関が二次データ分析の利用を改善し促進できる方法を提案します。