Analiza statystyczna jest kluczowym elementem badań naukowych. Jednak nawet drobne błędy w tym obszarze mogą podważyć wiarygodność wyników i prowadzić do odrzucenia pracy przez recenzentów. Poniżej przedstawiamy siedem najczęstszych błędów statystycznych oraz praktyczne wskazówki, jak ich unikać.​

1. P-hacking (Manipulowanie Wartościami P)

P-hacking polega na wielokrotnym testowaniu różnych metod analizy lub selektywnym raportowaniu wyników w celu uzyskania istotności statystycznej. Takie podejście prowadzi do fałszywie pozytywnych wyników i obniża wartość badania.​

Jak unikać:

  • Przed rozpoczęciem analizy określ plan analizy statystycznej i trzymaj się go konsekwentnie.​
  • Unikaj wielokrotnego testowania tych samych danych bez odpowiednich korekt.​

2. Selektywne Raportowanie Wyników (Cherry-picking)

Publikowanie tylko tych wyników, które potwierdzają hipotezę badawczą, przy jednoczesnym pomijaniu niekorzystnych danych, zniekształca rzeczywisty obraz badanego zjawiska.​

Jak unikać:

  • Raportuj wszystkie wyniki, niezależnie od ich zgodności z hipotezą.​
  • Przedstaw pełny obraz danych, aby umożliwić innym badaczom pełną ocenę Twojej pracy.​

3. Błąd Selekcji Próby

Niewłaściwy dobór próby może prowadzić do wyników, które nie są reprezentatywne dla populacji generalnej.​

Jak unikać:

  • Stosuj odpowiednie metody doboru próby, takie jak losowanie warstwowe czy próba losowa.​
  • Upewnij się, że próba jest wystarczająco duża i reprezentatywna.​

4. Błąd Pomiaru

Niedokładne narzędzia pomiarowe lub błędy w procedurze zbierania danych mogą prowadzić do błędnych wyników.​

Jak unikać:

  • Kalibruj i testuj narzędzia pomiarowe przed rozpoczęciem badań.​
  • Szkol personel w zakresie prawidłowych procedur pomiarowych.​

5. Nieprawidłowa Analiza Danych

Stosowanie niewłaściwych testów statystycznych lub błędna interpretacja wyników może prowadzić do fałszywych wniosków.​

Jak unikać:

  • Konsultuj się ze specjalistami od statystyki przy wyborze metod analizy.​
  • Upewnij się, że spełnione są założenia wybranych testów statystycznych.​

6. Brak Korekty na Wielokrotne Porównania

Przeprowadzanie wielu testów statystycznych zwiększa ryzyko popełnienia błędu I rodzaju (fałszywie pozytywnego).​

Jak unikać:

  • Stosuj korekty, takie jak metoda Bonferroniego, aby kontrolować poziom błędu.​
  • Bądź świadomy wpływu wielokrotnych porównań na wyniki analizy.​

7. Błąd Interpretacji Wyników

Niewłaściwa interpretacja wartości p lub współczynników korelacji może prowadzić do błędnych wniosków.​

Jak unikać:

  • Pamiętaj, że niska wartość p wskazuje na istotność statystyczną, ale niekoniecznie na istotność praktyczną.​
  • Unikaj wyciągania wniosków o związku przyczynowo-skutkowym na podstawie samej korelacji.​

Unikanie powyższych błędów zwiększa wiarygodność Twojej pracy naukowej i szanse na jej akceptację w środowisku akademickim.​

Statystyka może wynieść Twoją pracę naukową na wyższy poziom – albo ją pogrążyć. Nawet dobrze zaprojektowane badanie może zostać odrzucone, jeśli zawiera podstawowe błędy w analizie danych. Recenzenci patrzą na to uważnie. Ten post pokazuje siedem najczęstszych błędów statystycznych, które podważają wiarygodność badań, i daje konkretne wskazówki, jak ich unikać.