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    <title>劣質科學 | 暗微幽光</title>
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    <description>劣質科學</description>
    <generator>Source Themes Academic (https://sourcethemes.com/academic/)</generator><language>zh-Hant</language><copyright>© 2017 Sau-Chin Chen</copyright><lastBuildDate>Thu, 03 Aug 2017 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>劣質科學</title>
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      <title>再等等，你確定這不是「雷」研究嗎？</title>
      <link>http://scchen.com/zh/post/text_2017008/text_2017008/</link>
      <pubDate>Thu, 03 Aug 2017 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;本文印證第一手劣質科學研究，確實會被不了解如何評估品質的科普作家，當成有價值的新知。本文提出的分析與建議，適用於任何內容及情節相似的科普案例，並非針對性批判讓我得知這件案例的科普作家知識能力。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;七月底準備出國開會之前，在RSS訂閱通知看到這一篇科普文章
&lt;a href=&#34;http://science-wj.blogspot.tw/2017/07/blog-post_26.html&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;“等等，你確定這不是假新聞嗎？”&lt;/a&gt;，介紹美國哥倫比亞大學商學院Johar Gita率領的團隊，發表在《美國國家科學院院刊》的
&lt;a href=&#34;http://www.pnas.org/content/114/23/5976.full&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;事實查核的心理學研究&lt;/a&gt;。看到介紹文章第二段之中的一句話”研究者以一系列八個實驗來告訴大家一件事”，勾起了我的好奇心，找來原始論文一讀。讀了沒多久，發現了三件事情，讓我決定寫這篇網誌呈現我的分析，提供中文科普作者與讀者另一個觀點：&lt;br&gt;
1. 這篇論文的責任編輯是Susan Fisk。&lt;br&gt;
2. 八個實驗的後七個是第一個實驗的概念性再現，一致的實驗方法是受試者瀏覽網頁新聞標題，察覺其他參與者的存在，便會降低進行事實查核的意願。但是多數實驗結果p值在0.05到0.01之間。&lt;br&gt;
3. 肉眼掃過前三項實驗的統計數據，便發現有瑕疵的自由度。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;超過一成的統計數據瑕疵&#34;&gt;超過一成的統計數據瑕疵&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;察覺第三件事情的當下，我立刻開啟
&lt;a href=&#34;http://statcheck.io/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;statcheck網頁&lt;/a&gt;，將全文pdf檔上傳，分析其中可能有錯的統計數據。下載輸出結果之後，發現statcheck從&lt;strong&gt;60項數據挑出9項錯誤&lt;/strong&gt; 。一篇論文有超過一成的統計錯誤有多嚴重？根據荷蘭蒂爾堡大學開發statcheck的團隊
&lt;a href=&#34;https://mbnuijten.files.wordpress.com/2013/01/nuijtenetal_2015_reportingerrorspsychology1.pdf&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;研究&lt;/a&gt;，1985到2013年頂尖心理學期刊出版的論文，數據出錯的比例約10%。哥大商學院用一篇論文馬上達成心理學家累積30年的成就，當然要仔細檢查真正的證據力到底有多高？為何出現這麼多錯誤的論文可以在影響係數名列前茅的《美國國家科學院院刊》發表？(註1)&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;整體結果缺乏證據力&#34;&gt;整體結果缺乏證據力&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;還好八項實驗的主要實驗變項的統計數據並未出錯。如果有錯，這篇論文一開始就不該被接受。也許是研究者的想法有新意，基本操作與測量並未有太大問題，才會獲得責任編輯的青睞。但是八項實驗結果一致，能代表這篇論文的論點獲得充分的證據支持嗎？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;為此，我把八項實驗的主要變項效果統計值與p值挑出來，進行p-Curve分析(註2)。結果顯示這八項實驗結果並沒有達到最低標準的證據力，但也沒有刻意被灌水，正如以下圖表所示：&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;http://scchen.com/images/JMJ2017_p-curve.png&#34; alt=&#34;&#34;&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;http://scchen.com/images/JMJ2017_p-curve_statistics.JPG&#34; alt=&#34;&#34;&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;統計檢定力是指這些實驗讓其他人完整地重做一次，結果能成功重現的機率。學過基本統計應知道統計學家Cohen建議，穩定的研究結果應具備80%的統計檢定力。20%看似有點希望，但實際上50%的實驗結果就很難重現，所以從統計學的觀點，這篇論文的結論並不能成為有價值的科學知識。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;為何責任編輯會影響論文品質&#34;&gt;為何責任編輯會影響論文品質？&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;證據力如此低的論文得以發表，期刊編輯的角色絕對不可小覷。我之前介紹的
&lt;a href=&#34;http://scchen.com/Text/text_2017006/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;披薩門事件&lt;/a&gt;，曾提過&lt;strong&gt;方法學恐怖份子&lt;/strong&gt; 一詞得名於Susan Fisk的言論。先前在2014年，Susan Fisk也是同一本期刊備受爭議的
&lt;a href=&#34;http://www.pnas.org/content/111/24/8788.full&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;臉書研究&lt;/a&gt;責任編輯。這項臉書研究的爭議除了讓臉書使用者未事先知情，就參與研究的研究倫理瑕疵，研究方法是另一個被批評的重點。這項研究收集分析&lt;strong&gt;約15萬5千名&lt;/strong&gt; 臉書使用者的資料，得到的實驗結果效果量卻是超乎尋常的低(&lt;strong&gt;0.001&lt;/strong&gt;)。這種研究方法和結果就像為了找到蘊藏在中央山脈裡的一克拉鑽石，把整個中央山脈剷平。&lt;br&gt;
繼去年創造&lt;strong&gt;方法學恐怖份子&lt;/strong&gt; 一詞，Susan Fisk今年更在
&lt;a href=&#34;http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1745691617706506&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;《心理科學期刊》發表的文章&lt;/a&gt;，直接點名批判為首的兩名學者：哥倫比亞大學統計學教授Andrew Gelman、多倫多大學社會心理學家Ulrich Schimmack，批評他們訴諸情緒式批判，破壞科學討論的氣氛，妨礙她所相信的好科學發展。&lt;br&gt;
Susan Fisk今年發表的這篇文章提到她所謂的好科學發展，是建立在良性競爭的社群、嚴謹的研究態度、與彼此互信的討論風氣等三項基礎之上。然而，看看Susan Fisk負責編輯的臉書與事實查核研究，顯然都與&lt;strong&gt;嚴謹(Rigor)&lt;/strong&gt; 沾不上邊。被她所批評的學者所持的批判基調，其實是指出沒有穩定的研究結果，就沒有彼此互信的基礎，卻被Susan Fisk代表的一些學者視為人身攻擊的言論。這種不同陣營各說各話的狀況，在一時之間難以平息。然而，品質不良的研究仍然有冒出頭的空間，絕非科學社群與大眾之福。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;給中文科普作家的建議&#34;&gt;給中文科普作家的建議&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;科學文獻經過科普作家與記者的文字轉化，讓大眾得知有用又有趣的最新知識，對研究者與大眾是雙方受益的好事。然而需要妥善設計與嚴謹統計分析的研究，像是心理學，內部已有檢討反省多數研究是劣質操作結果的聲浪。在劣質科學研究尚待清理之際，筆者提出兩道給中文科普作家提昇專業的建議。&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;提昇科普作家的統計警覺&lt;/strong&gt; ：本文示範的statcheck與p-Curve分析，都是有電腦操作經驗者皆可操作的工具。但是要了解使用時機與解讀方法，就需要掌握一定程度的統計知識，我建議有心長期經營的科普作家，要不斷充實統計知識，提昇自已的察覺能力。國內各大學有開設科普課程的系所，更應鼓勵甚至要求學生，要有持續自學統計知識的能力(註3)。&lt;br&gt;
不久前有72位社會科學領域的資深學者，共同掛名
&lt;a href=&#34;https://osf.io/preprints/psyarxiv/mky9j/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;即將發表在自然期刊的論文&lt;/a&gt;，向相關領域同行倡議，此後將統計檢定的顯著水準設為&lt;strong&gt;0.005&lt;/strong&gt; ，其中一個目的就是防止像哥大商學院的這種研究，有冒出頭的機會。&lt;/p&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;選擇經同行評審的註冊研究，作為報導素材&lt;/strong&gt; ：我強調&lt;strong&gt;有同行評審&lt;/strong&gt; 的註冊研究，才是有起碼品質的科學研究。因為沒有同行評審就執行的註冊研究，還是有可能被不嚴謹的研究者利用，並被標準寬鬆的期刊編輯接受。實際案例如幾個月前
&lt;a href=&#34;https://www.researchgate.net/publication/313358593_Self-Control_Generosity_and_Honesty_Depend_on_Exposure_to_Pictures_of_the_Opposite_Sex_in_Men_but_not_Women&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;台灣學者發表在演化心理學期刊的研究&lt;/a&gt;，研究內容涉及兩性對女性身體的性衝動差異，雖有自主再現的註冊實驗，但是未經同行評審，研究成果招致
&lt;a href=&#34;https://www.facebook.com/TheProfessorIsIn/posts/1414464418600101#&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;國內外一致的負評&lt;/a&gt;。&lt;br&gt;
有同行評審的註冊研究很好辦識，在論文doi指向的網頁，有看到下面這個圖示便是：&lt;/p&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;p&gt;&lt;img src=&#34;http://scchen.com/images/prereg-badge.png&#34; alt=&#34;&#34;&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;em&gt;註1&lt;/em&gt; :除了自行上傳pdf檔到statcheck網頁，讀者可
&lt;a href=&#34;https://drive.google.com/open?id=0B9mHtmglofDCOFFCOVhyUGFQODg&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;點此下載&lt;/a&gt;分析結果。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;em&gt;註2&lt;/em&gt; :p-curve的解讀請見
&lt;a href=&#34;http://scchen.com/Text/text_2016005e01/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;我之前的文章&lt;/a&gt;。讀者可
&lt;a href=&#34;http://shinyapps.org/apps/p-checker/?syntax=%23%27%20%40title%20Analyze%20the%20main%20effect%20%28flagged%20rate%29%20of%20JMJ2017%20%40%20PNAS%0A%23%27%20%40subtitle%20by%20Sau-Chin%20Chen%0A%23%27%20%40details%20Article%20title%3A%20Perceived%20social%20presence%20reduces%20fact-checking.%20Download%20the%20full%20paper%20through%20the%20below%20url%3A%0A%23%27%20%40url%20http%3A%2F%2Fwww.pnas.org%2Fcontent%2F114%2F23%2F5976%0A%0AHeadlines%3A%20F%281%2C173%29%20%3D%205.01%3B%20p%20%3D%200.03%0AAmbiguity%3A%20F%281%2C213%29%20%3D%205.94%3B%20p%20%3D%200.02%0ACongresspeople%3A%20F%282%2C162%29%20%3D%203.18%3B%20p%20%3D%200.04%0ASocial%20media%3A%20F%281%2C367%29%20%3D%206.38%3B%20p%20%3D%200.01%0ACo-attention%3A%20F%282%2C305%29%20%3D%204.83%3B%20p%20%3D%200.01%0ACandidates%3A%20F%282%2C284%29%20%3D%203.82%3B%20p%20%3D%200.02%0AAccountability%3A%20F%282%2C327%29%20%3D%203.92%3B%20p%20%3D%200.02%0AVigilance%3A%20F%281%2C381%29%20%3D%2011.7%3B%20p%20%3D%200.001&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;點此連結&lt;/a&gt;，看到我輸入p-Curve的數據，並能按鈕到p-Curve.com，見到和本文呈現一模一樣的圖表。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;em&gt;註3&lt;/em&gt; :個人推薦的自學課程是Coursera的
&lt;a href=&#34;https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;Improving your statistical inferences&lt;/a&gt;。我與課程講師Daniel Lakens約定的
&lt;a href=&#34;https://osf.io/7b6k4/&#34; target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;&gt;影片字幕中譯&lt;/a&gt;已完成95%。全部完成時，我會撰寫專文介紹這門課程。&lt;/p&gt;
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