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Beats Biblionetz - Begriffe

Schubladenproblemfile drawer problem

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iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconSynonyme

Schubladenproblem, file drawer problem

iconDefinitionen

Als file drawer problem (Schubladenproblem) wird die Gefahr bezeichnet, dass Studien mit nicht signifikanten Ergebnissen eher in der Schublade landen statt publiziert zu werden. Umgekehrt werden Studien mit signifikanten Ergebnissen eher publiziert. Dies wirkt sich ungünstig auf die Verfügbarkeit von Studien zu einer bestimmten Fragenstellung aus, so dass Meta-Analysen eher die Studien mit als signifikant angesehenen Resultaten umfassen als die als nicht signifikant bezeichneteten Resultate. Dies kann zu einer Verzerrung der Metastudie führen.
erfasst im Biblionetz am 31.03.2013
Paul D. EllisA reporting bias and the file drawer problem are opposite sides of the same coin. Consider a researcher who conducts a study and collects data examining four separate effects. Two of the results turn out to be statistically significant while the other two do not achieve statistical significance. A reporting bias arises when the researcher reports only the statistically significant results (Hedges 1988). The researcher’s decision to file away the nonsignificant results, while understandable, creates a file drawer problem (Rosenthal 1979). The problem is that evidence which is relevant to the meta-analytic estimation of effect sizes has been kept out of the public domain. Reviews that exclude these unreported and filed away results are likely to be biased.
Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Minimizing bias in meta-analysis auf Seite 117

iconBemerkungen

Paul D. EllisIn their survey of members of the American Psychological Association, Coursol and Wagner (1986) found that the decision to submit a paper for publication was significantly related to the outcome achieved in study.
Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Minimizing bias in meta-analysis auf Seite 117
Paul D. EllisAt best the file drawer problem will lead to some inflation in mean estimates. At worst, it will lead to Type I errors. This could happen when the null hypothesis of no effect happens to be true and the majority of studies which have reached this conclusion have gone unreported or have been filed away rather than published. Statistically there will be a small minority of studies that confuse sampling variability with natural variation in the population (that is, their authors report an effect where none exists), and these are much more likely to be submitted for publication.
Von Paul D. Ellis im Buch The Essential Guide to Effect Sizes (2010) im Text Minimizing bias in meta-analysis auf Seite 118

iconVerwandte Objeke

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Verwandte Begriffe
(Cozitation)
GIGO-Argumentgarbage in - garbage out argument, apple-and-oranges-Problemapple-and-oranges-problem, Publikationsbiaspublication bias, Effektstärkeeffect size, Metaanalysemeta-analysis

iconStatistisches Begriffsnetz Dies ist eine graphische Darstellung derjenigen Begriffe, die häufig gleichzeitig mit dem Hauptbegriff erwähnt werden (Cozitation).

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iconZitationsgraph

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Verweise auf Schubladenproblem 11
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