Słownik
P-hacking
P-hacking – to praktyka polegająca na wielokrotnym modyfikowaniu sposobu analizy danych lub selekcji wyników w taki sposób, aby zwiększyć szansę uzyskania istotności statystycznej. Może obejmować m.in. testowanie wielu wariantów modeli, usuwanie wybranych obserwacji, zmianę kryteriów analizy lub wielokrotne wykonywanie testów statystycznych aż do uzyskania wyniku p < 0,05.
P-hacking zwiększa ryzyko uzyskania wyników fałszywie dodatnich, czyli popełnienia błędu I rodzaju. Problem ten może wynikać z presji publikacyjnej, koncentracji na wynikach istotnych statystycznie oraz braku przejrzystości w raportowaniu wszystkich wykonanych analiz.Jednym z głównych sposobów ograniczania p-hackingu jest prerejestracja badań, czyli wcześniejsze określenie hipotez, planu analizy i kryteriów decyzyjnych. Prerejestracja stanowi jeden z elementów ruchu Open Science, promującego transparentność metod, danych i wyników badań.
Kluczowe znaczenie ma odróżnianie analiz zaplanowanych z góry od analiz eksploracyjnych wykonywanych po obejrzeniu danych. P-hacking można również próbować identyfikować na poziomie literatury naukowej za pomocą metod metaanalitycznych, np. analizując rozkład wartości p lub asymetrię wyników publikowanych badań. Takie metody mogą wskazywać na podejrzane wzorce, ale same w sobie nie stanowią jednoznacznego dowodu wystąpienia p-hackingu.
