Являются ли большинство опубликованных корреляций в социальных науках ненадежными и что с этим делать? [закрыто]

Несмотря на важные, но отвратительные попытки отдельных людей «разобраться» в хищнических журналах , большая и более фундаментальная угроза вырисовывается в тени исследований в области социальных наук ( хотя, безусловно, существует множество проблем, которые исследователи должны решить ). Чтобы перейти непосредственно к точке зрения, согласно одной точке зрения, мы не можем доверять коэффициентам корреляции, полученным из выборок, меньших 250 .

Можно было бы с трудом найти тест, на который больше полагались бы, чтобы вывести наличие, направление и силу связи между мерами в социальной науке, чем надежный коэффициент корреляции. Тем не менее, не составит труда найти рецензируемые отчеты , в которых будут содержаться серьезные утверждения о связи между двумя конструкциями на основе коэффициентов корреляции, рассчитанных на основе данных менее чем 250 случаев.

Учитывая текущий кризис репликации, стоящий перед общественными науками (см. Вторую ссылку выше), как мы должны рассматривать этот отчет относительно стабилизации коэффициентов корреляции только в больших выборках (по крайней мере, по некоторым полевым стандартам социальных наук)? Это еще одна трещина в стене рецензируемых исследований в области социальных наук, или это относительно тривиальный вопрос, который был раздут в его презентации?

Поскольку, скорее всего, нет единственно правильного ответа на этот вопрос, я надеюсь вместо этого создать поток, где ресурсы по этому вопросу могут быть разделены, вдумчиво рассмотрены и обсуждены (конечно, вежливо и с уважением).

$\rho$$L = 0.3$$\rho \ne 0$$|\rho| > L$$\rho$$L$$-L$

Конечно, простое добавление доверительного интервала и использование значимых тестов не решит слишком много проблем (например, неправильные схемы выборки, пропущенные факторы и т.д.). Но это в основном бесплатно. Я предполагаю, что даже SPSS может рассчитать их!

Как отмечает Майкл М. , достоверность сообщаемых корреляций - или любой другой оценки - может быть оценена с использованием доверительных интервалов. В некоторой степени это так. КИ будут слишком узкими, если модели будут выбраны после сбора данных, что, по моим оценкам, происходит в 95% случаев в социальных науках (что я честно скажу - мое полное предположение).

Лекарство имеет два аспекта:

• Мы говорим о « кризисе воспроизводимости ». Таким образом, неудачные репликации сообщают нам, что первоначальный эффект, вероятно, был просто случайным шумом. Нам нужно сделать (и финансировать, и написать, и представить, и принять) больше копий. Исследования репликации постепенно набирают респектабельность, и это хорошо.

• $n$