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2018年6月24日星期日

缺乏群体对个人的普遍性对人类研究的威胁




我们都学到了一些东西,并在某个时候知道了一些东西,但是当从基于小组的研究统计数据/参数外推到个人时,我们常常会忘记这一点。

缺乏群体对个人的概括性对人类受试者的研究构成了威胁。 PNAS中的文章链接.

亚伦·费舍拉(Aaron J.Fishera),约翰·D·梅达利亚(John D.

抽象

仅对于遍历过程,基于组级别数据的推理才能推广到个人的经验或行为。由于人类的社会和心理过程通常具有个体可变且随时间变化的性质,因此它们不太可能是遍历遍历的。在本文中,采用重复测量设计的六项研究用于个体间差异和个体间变异的对称比较。我们的结果描述了非遍历数据在人类受试者研究中的潜在范围和影响。分析六个样本(共87个–94名参与者和每名参与者相等数量的评估)表明,在跨结构和数据收集范式的群体和个人之间的集中趋势估计(均值)方面有一定程度的一致性。但是,个体内期望值周围的差异是群体内期望值的2-4倍。这表明社会科学和医学领域的文献可能会高估汇总统计估计的准确性。这种观察可能对我们如何理解群体和个人相关之间的一致性以及领域之间结论的一般可概化性产生严重影响。研究人员应在社会科学和医学领域明确测试个体和群体过程的等效性。

重要性声明

当前的研究量化了小组数据能够描述单个参与者的程度。我们利用了密集的重复测量数据—跨许多人收集了很多次的数据—比较受试者内部和受试者之间计算的双变量相关性分布。由于社会科学和医学科学研究的绝大多数是跨学科的,因此我们旨在评估这种聚合如何反映其组成个体。我们提供的证据表明,从汇总数据得出的结论可能令人不精确。具体而言,个人的差异最多是小组的四倍。这些数据要求将重点放在特别和开放科学上,这可能会大大改变医学和行为科学中的最佳实践准则。



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