science >> Wetenschap >  >> Biologie

10 soorten studievooroordelen

Een patiënt vult een vragenlijst en slaapdagboek in voordat hij een polysomnografie ondergaat in een slaapcentrum in Zwitserland. Met welke vooroordelen moeten wetenschappers rekening houden bij het uitvoeren van studies? AMELIE-BENOIST /BSIP/Getty Images

aritmie, een onregelmatig ritme van het hart, komt vaak voor tijdens en kort na een hartaanval en kan leiden tot een vroege dood. Dat is de reden waarom, toen anti-aritmie medicijnen beschikbaar kwamen in de vroege jaren 80, ze leken een grote levensreddende doorbraak [bron:Freedman].

Het probleem, Hoewel, was dat hoewel kleinschalige proeven aantoonden dat de medicijnen aritmie stopten, de medicijnen hebben niet echt levens gered. In plaats daarvan, zoals uit grootschalige studies bleek, patiënten die dergelijke behandelingen kregen, was een derde minder waarschijnlijk zal overleven. Onderzoekers hadden zich gericht op het stoppen van aritmie als een maatstaf voor de effectiviteit in plaats van op het probleem dat ze probeerden op te lossen. die sterfgevallen voorkwam [bronnen:Freedman, Hampton].

Waarom gingen de onderzoekers de fout in? Zoals David H. Freedman, de schrijver van het tijdschrift Discover, in een artikel uit 2010 uitlegde:de verkeerde conclusies over anti-aritmie medicijnen zijn een voorbeeld van iets dat de straatlantaarneffect . Het effect is genoemd naar de spreekwoordelijke dronkaard die uitlegt dat hij zijn portemonnee aan de overkant van de straat is kwijtgeraakt, maar hij zoekt er onder de straatlantaarn naar omdat het licht daar beter is. evenzo, in de wetenschap, er is een neiging om te kijken naar en meer gewicht te geven aan fenomenen die gemakkelijker te meten zijn - wat soms kan leiden tot een verkeerde conclusie.

Maar het straatlantaarneffect is slechts een van de vele soorten vooroordelen die wetenschappelijke studies kunnen besmetten en op een dwaalspoor kunnen brengen. Wetenschappers beschouwen vooroordelen als zo'n groot probleem dat in de afgelopen jaren, het is zelf een onderwerp van onderzoek geworden, waarin wetenschappers statistische analyse en andere methoden gebruiken om erachter te komen hoe vaak het voorkomt en waarom.

In dit artikel, we zullen kijken naar 10 van de vele soorten vooroordelen die de resultaten van wetenschappelijke en sociaalwetenschappelijke studies kunnen beïnvloeden, beginnend met een bekende.

Inhoud
  1. Voorkeur voor bevestiging
  2. Bemonsteringsbias
  3. Selectiebias
  4. Kanaliseringsbias
  5. Vraag-volgorde bias
  6. Interviewer bias
  7. Recall bias
  8. berusting bias
  9. Publicatiebias
  10. Vertekening bestandslade

10:Bevestigingsbias

Bevestigingsbias treedt op wanneer een onderzoeker de hypothese neemt waarmee hij of zij begint ("marihuana is gunstig / nadelig") en de onderzoeksmethodologie of -resultaten zodanig vormt dat deze veronderstelling wordt bevestigd, of het wel of niet terecht is. krisanapong detraphiphat/Getty Images

In 1903, een paar jaar na de ontdekking van röntgenstralen door Duitse onderzoekers, een Franse wetenschapper genaamd René Blondlot kondigde aan dat hij nog een andere voorheen onbekende vorm van straling had ontdekt - N-stralen. Ze konden alleen worden waargenomen met perifeer zicht, en gezien als een corona wanneer elektriciteit werd ontladen uit kristallen. Eventueel, Blondlots onderzoek werd weerlegd door een Amerikaanse wetenschapper, Robert Hout, die het lab van de Fransman bezocht en ontdekte dat Blondot nog steeds N-stralen observeerde, zelfs nadat Wood het kristal tijdens een van de experimenten in het geheim had verwijderd.

Maar daarna, er is iets vreemds gebeurd. Voor jaren, andere Franse wetenschappers bleven artikelen publiceren waarin ze hun waarnemingen van N-stralen beschrijven, alsof ze echt bestaan. Misschien uit nationalistische trots, Franse wetenschappers wilden N-stralen zien, en dat deden ze [bronnen:Lee, Simon].

Die N-ray-bevindingen waren een extreem voorbeeld van een van de eenvoudigste, meest algemeen erkende redenen waarom studies fout kunnen gaan - voorkeur voor bevestiging . Dat is wanneer een onderzoeker de hypothese neemt waarmee hij of zij begint ("marihuana is gunstig / nadelig") en de onderzoeksmethodologie of de analyse van de gegevens vormgeeft op een manier die het oorspronkelijke uitgangspunt bevestigt, of het echt gerechtvaardigd is [bron:Sarniak]. Leken zijn ook ten prooi aan bevestigingsbias. Als ze een zittende president van de VS steunen (of verachten), bijvoorbeeld, ze hebben de neiging om informatie te zoeken die hun mening bevestigt en negeren alles wat deze weerlegt.

9:Bemonsteringsbias

Dankzij een steekproefbias, de Literary Digest voorspelde ten onrechte dat Alf Landon (rechts) Franklin D. Roosevelt (links) zou verslaan bij de presidentsverkiezingen van 1936. Keystone Bekijk Bedrijf/FPG/Archieffoto's/Getty Images

Onderzoekers die meta-analyses van wetenschappelijk onderzoek hebben gedaan, hebben ontdekt dat vroege, kleinschalige onderzoeken - die vaak in ander werk worden geciteerd - overdrijven vaak hun resultaten [bron:Fanelli, et al.].

Dat kan gebeuren omdat bemonsteringsbias , waarin onderzoekers die kleine studies uitvoeren hun bevindingen baseren op een groep die niet noodzakelijk representatief is voor de grotere populatie. Universiteiten gebruiken vaak studenten voor hun studie, maar de bevindingen voor deze groep zijn niet noodzakelijkerwijs zichtbaar voor de bredere bevolking.

Het is een probleem dat wordt gezien in zowel medische studies als sociaalwetenschappelijk onderzoek. Bijvoorbeeld, als een politicologisch onderzoeker die attitudes over wapenbeheersing bestudeert, enquêtes doet in een gebied waar de meeste mensen Tweede Amendement-aanhangers zijn, dat zal de resultaten vertekenen op een manier die niet noodzakelijkerwijs de opvattingen van de grotere Amerikaanse bevolking weerspiegelt.

Maar steekproevenbias kan ook in grotere studies voorkomen. Een beroemd voorbeeld van steekproefbias deed zich voor tijdens de presidentiële campagne van 1936 in de VS, toen Literary Digest een e-mailenquête uitvoerde onder 2,4 miljoen mensen en - ten onrechte - voorspelde dat de Republikein Alf Landon de zittende democraat Franklin Roosevelt handig zou verslaan. Het probleem was dat het tijdschrift telefoongidsen gebruikte, registraties van chauffeurs en lidmaatschappen van countryclubs om mensen te vinden om te peilen - een methode die relatief welvarende kiezers bereikte (auto's en telefoons waren destijds luxeartikelen), in plaats van de armere onder wie Roosevelt populair was. De foutieve resultaten versnelden het einde van de publicatie [bron:Oxford Math Center].

8:Selectiebias

U kunt selectiebias hebben als u niet voor alle variabelen in uw onderzoek controleert. Morsa-afbeeldingen/Getty Images

Hoe bepalen wetenschappers of een nieuw medicijn een bepaalde ziekte zal genezen of helpen? Meestal met een onderzoek waarbij twee groepen mensen betrokken zijn. Bijvoorbeeld, als de wetenschappers de effectiviteit van een nieuw antihistaminicum op mensen met allergieën bestuderen, ze zouden de proefmedicatie aan de ene groep patiënten geven en een placebo (suikerpil) aan de andere groep, genaamd de controlegroep . Geen van beide groepen wordt verondersteld te weten of ze de medicatie hebben gekregen en de deelnemers aan de studie worden willekeurig toegewezen aan elke groep.

Dit wordt een gerandomiseerde dubbelblinde placebo-controlestudie en wordt beschouwd als de gouden standaard van klinische onderzoeken. "Dubbelblind" verwijst naar het feit dat noch de wetenschappers, noch de deelnemers weten welke allergiepatiënten zich in welke groep bevinden totdat het experiment voorbij is.

Er zijn verschillende redenen om dit te doen, maar één is om te vermijden selectiebias . Stel dat u wilt onderzoeken of mensen die 's nachts werken meer kans hebben op hoofdpijn. Dus, je rekruteert een groep mensen die 's nachts werken, en een andere groep die overdag werkt, en vergelijk ze dan. Uw resultaten laten zien dat de mensen die 's nachts werken meer kans hebben op pijnlijke slapen.

Maar dat betekent niet noodzakelijk dat nachtwerk de oorzaak is, omdat het kan zijn dat mensen die 's nachts werken, armer zijn, meer ongezonde voeding of meer stress hebben. Dergelijke factoren kunnen uw resultaten vertekenen, tenzij je ervoor kunt zorgen dat de twee groepen op alle andere manieren vergelijkbaar zijn, behalve hun schema's [bronnen:Instituut voor Werk en Gezondheid, CIRT].

7:Kanaliseringsbias

In een onderzoek, een handchirurg zou eerder de jongere kiezen, gezondere patiënten om een ​​operatie te ondergaan en de oudere patiënten erbuiten te laten, wat de resultaten zou kunnen vertekenen of de operatie voor iedereen succesvol is. Dit wordt channeling bias genoemd. Cultura RM Exclusive/KaPe Schmidt/Getty Images

Kanaliseringsbias treedt op wanneer de prognose of de mate van ziekte van een patiënt van invloed is op de groep waarin hij of zij in een onderzoek wordt geplaatst. Het is een bijzonder probleem bij niet-gerandomiseerde medische onderzoeken, die waarin artsen selecteren welke patiënten het medicijn of de chirurgische procedure zullen krijgen die zal worden geëvalueerd.

Het is niet moeilijk om erachter te komen waarom het gebeurt, omdat artsen, ten slotte, over het algemeen de mensen willen helpen die ze behandelen, en zijn getraind om de risico's af te wegen tegen de beloningen voor een behandeling.

Laten we eens kijken naar een hypothetisch voorbeeld van een onderzoek dat bedoeld is om de effectiviteit van een bepaalde chirurgische ingreep aan de hand te evalueren. Chirurgen zijn misschien eerder geneigd om jongere, gezondere patiënten om de operatie te krijgen, omdat ze later een lager risico op complicaties hebben, en meer behoefte aan een volledige handfunctie.

Beurtelings, het is minder waarschijnlijk dat ze het uitvoeren bij oudere patiënten die hogere postoperatieve risico's lopen en niet dezelfde mate van handfunctie hoeven te hebben omdat ze niet meer werken. Als onderzoekers niet oppassen, de groep die in het onderzoek geopereerd wordt, zal bestaan ​​uit jongere patiënten, en de groep die dat niet doet, zullen voornamelijk oudere zijn. Dat zou een heel ander resultaat kunnen opleveren dan wanneer de twee groepen verder identiek waren [bron:Pannucci en Wilkins].

6:Vraag-volgorde bias

Een onderzoeker vraagt ​​twee vrouwen naar hun mening over de oprichting van een staatsgezondheidsdienst in Engeland in de jaren veertig. De volgordevragen die worden gesteld, kunnen de ontvangen antwoorden beïnvloeden. Hulton-Deutsch Collection/CORBIS/Corbis via Getty Images

De volgorde waarin vragen in een enquête of onderzoek worden gesteld, kan van invloed zijn op de antwoorden die worden gegeven. Dat komt omdat het menselijk brein de neiging heeft om informatie in patronen te ordenen. De eerdere vragen — in het bijzonder degenen die net voor een bepaalde vraag komen - kunnen informatie bevatten die proefpersonen als context gebruiken bij het formuleren van hun volgende antwoorden, of hun gedachten beïnvloeden, gevoelens en houdingen. Dat effect heet priming [bronnen:Pew, Sarniak].

Pew Research gaf dit voorbeeld uit een peiling van december 2008:"Toen mensen werd gevraagd 'Al met al, ben je tevreden of ontevreden met de gang van zaken in dit land vandaag?' onmiddellijk nadat hem werd gevraagd 'Kunnen jullie de manier waarop George W. Bush zijn werk als president uitvoert goed of afkeuren?'; 88 procent zei ontevreden te zijn, vergeleken met slechts 78 procent zonder de context van de eerdere vraag."

Een ander voorbeeld van het vraag-volgorde-biaseffect komt uit de General Social Survey, een grote langetermijnstudie van de Amerikaanse houding. 1984, GSS-deelnemers werd gevraagd om de drie belangrijkste eigenschappen van een kind te identificeren, en kreeg een kaart met een lijst van kwaliteiten. Toen 'eerlijk' hoog op de lijst stond, het werd gekozen door 66 procent van de respondenten. Maar toen het einde naderde, slechts 48 procent van de mensen koos het als een van hun top drie. Een soortgelijk patroon werd gezien met andere kwaliteiten [bron:Henning].

5:Interviewerbias

Interviewerbias kan optreden in medische onderzoeken wanneer de interviewer de gezondheidstoestand van de proefpersoon kent voordat hij haar ondervraagt. GARO/Getty Images

Niet alleen moeten onderzoekers voorzichtig zijn met wie ze kiezen om in groepen in studies te zijn, maar ze moeten zich ook zorgen maken over hoe ze vragen, registreren en interpreteren van de gegevens die ze van deze onderwerpen krijgen. Vooringenomenheid van de interviewer , zoals dit probleem wordt genoemd, is meer een probleem in medische studies wanneer de interviewer de gezondheidstoestand van de proefpersoon kent voordat hij of haar wordt ondervraagd.

Een artikel in een medisch tijdschrift uit 2010 over het identificeren en vermijden van vooroordelen citeert het hypothetische voorbeeld van een onderzoek dat probeert de risicofactoren voor de ziekte van Buerger te identificeren, een zeldzame aandoening waarbij slagaders en aders in de armen en benen gezwollen en ontstoken raken. Als de interviewer al weet dat een proefpersoon de ziekte heeft, hij of zij zal waarschijnlijk intensiever zoeken naar bekende risicofactoren, zoals roken. Dus, de interviewer kan mensen in de risicogroep vragen, "Weet je zeker dat je nog nooit hebt gerookt? Nooit? Zelfs niet één keer?" - terwijl je patiënten in de controlegroep niet aan dit soort vragen onderwerpt [bron:Pannucci en Wilkins].

Een interviewer kan ook foutieve resultaten in een onderzoek veroorzaken door proefpersonen non-verbale signalen te geven bij het stellen van vragen, zoals met gebaren of gezichtsuitdrukkingen, of tone of voice [bron:Delgado, et al.].

4:Recall bias

Een man helpt een kind met autisme te schilderen in Abidjan, Ivoorkust. Ouders van kinderen met autisme herinneren zich eerder dat hun kind was ingeënt voordat het tekenen van autisme vertoonde en leggen een verband, zelfs indien onjuist -- een voorbeeld van recall-bias SIA KAMBOU/AFP/Getty Images

In onderzoeken waarin mensen worden ondervraagd over iets dat in het verleden is gebeurd, hun herinneringen kunnen worden beïnvloed door de huidige realiteit. Herinnering vooroordeel , zoals dit fenomeen bekend is, kan een groot probleem zijn wanneer onderzoekers onderzoeken welke factoren kunnen hebben geleid tot een gezondheidstoestand, en interviews zijn de belangrijkste bron van informatie. Bijvoorbeeld, aangezien er een wijdverbreide - hoewel niet onderbouwde - overtuiging is dat autisme op de een of andere manier wordt veroorzaakt door het mazelen-bof-rubella (MMR) -vaccin, ouders van kinderen in het autismespectrum herinneren zich eerder dat hun kind werd ingeënt voordat het tekenen van autisme vertoonde, en trek een verband tussen de twee gebeurtenissen [bron:Pannucci en Wilkins].

evenzo, moeders van kinderen met aangeboren afwijkingen herinneren zich wellicht eerder de medicijnen die ze tijdens de zwangerschap hebben gebruikt dan moeders van volledig bekwame kinderen. Een studie toonde ook aan dat piloten die wisten dat ze waren blootgesteld aan het herbicide Agent Orange, een grotere neiging hadden om huiduitslag te onthouden die ze in het jaar na blootstelling hadden ervaren [bron:Boston College].

3:berusting bias

Mensen willen aardig gevonden worden, dus als je iets vraagt ​​over een controversieel onderwerp, de vragen moeten zo worden opgesteld dat het suggereert dat alle antwoorden acceptabel zijn. asiseeit/Getty Images

Dit is een ander vooroordeel dat kan optreden bij sociaalwetenschappelijke enquêtes. Mensen willen meegaand zijn, zodat ze eerder bevestigend antwoorden op een vraag met "ja/nee" of "mee eens/oneens" - vooral als ze lager zijn opgeleid of minder informatie hebben. Een manier om deze vooringenomenheid te omzeilen, is door deelnemers te vragen tussen twee uitspraken te kiezen ( het gedwongen keuzeformaat ) in plaats van dat ze het met één stelling eens of oneens zijn. De twee uitspraken zouden twee verschillende opvattingen over een onderwerp geven.

En behalve dat het aangenaam is, respondenten willen ook als sympathiek worden gezien. "Onderzoek heeft aangetoond dat respondenten alcohol- en drugsgebruik onderschatten, belastingontduiking en raciale vooroordelen; ze kunnen ook het kerkbezoek overdrijven, liefdadigheidsbijdragen en de kans dat ze zullen stemmen bij een verkiezing, " merkt Pew Research op. Daarom, de vragen moeten zo worden geformuleerd dat de deelnemers een "uit" krijgen om minder dan gewenst gedrag toe te geven. Dus, een vraag over stemmen zou kunnen worden geformuleerd als:"Bij de presidentsverkiezingen van 2012 tussen Barack Obama en Mitt Romney, kwamen er dingen naar voren die u ervan weerhielden te stemmen, of heb je toevallig gestemd?"

2:Publicatiebias

Tijdschriften hebben een voorkeur voor positieve uitkomsten in studies, die kunnen belemmeren of andere soorten studies worden gepubliceerd. Epoxydude/Getty Images

Een veelvoorkomend type vooringenomenheid komt voort uit een ongemakkelijke realiteit in de wetenschappelijke cultuur. Onderzoekers hebben een continue behoefte om artikelen in tijdschriften te publiceren, om hun reputatie te behouden en op te klimmen in de academische wereld. Die publish-or-perish-mentaliteit kan invloed hebben op de uitkomsten van hypothesen, want zoals een criticus opmerkt, de academische wereld neigt naar een voorkeur voor statistisch significante, "positieve" resultaten [bron:van Hilten].

Inderdaad, meta-analyses laten zien dat tijdschriften veel vaker studies publiceren die een statistisch significant positief resultaat rapporteren dan tijdschriften die dat niet doen. publicatie bias is op sommige gebieden sterker dan andere; een studie uit 2010 wees uit dat papers in de sociale wetenschappen 2,3 keer meer kans hebben om positieve resultaten te laten zien dan papers in de natuurwetenschappen [bron:Fanelli].

Zoals Ian Roberts, hoogleraar epidemiologie en volksgezondheid aan de London School of Hygiene and Tropical Medicine, opgemerkt in een essay uit 2015, klinische onderzoeken die aantonen dat een behandeling werkt, worden veel vaker gepubliceerd dan onderzoeken die aantonen dat het geen voordeel of zelfs schadelijk is.

1:Vertekening bestandslade

Aan de andere kant, wetenschappers kunnen negatieve of neutrale bevindingen uit klinische onderzoeken naar een dossierlade verwijzen. zwartrood/Getty Images

In sommige opzichten, dit is de keerzijde van publicatiebias. Negatieve resultaten van een onderzoek worden in een metaforische dossierlade geschoven in plaats van gepubliceerd. Critici zien het als een bijzonder probleem als het gaat om onderzoek naar nieuwe medicijnen, die tegenwoordig vaak worden gesponsord door de bedrijven die ze hebben ontwikkeld [bron:Pannucci en Wilkins].

Bestand-lade bias aanzienlijk kan zijn. Een studie gepubliceerd in het New England Journal of Medicine in 2008 vergeleek de resultaten van gepubliceerde onderzoeken naar antidepressiva met gegevens van een onderzoeksregister van de Amerikaanse Food and Drug Administration met niet-gepubliceerde informatie. Het bleek dat 94 procent van de gepubliceerde onderzoeken drugs met positieve effecten rapporteerde. Maar toen de niet-gepubliceerde studies werden opgenomen, het aantal met positieve resultaten daalde tot 51 procent [bron:Turner, et al.].

In een poging om meer informatie in het publieke domein te krijgen, Het congres nam in 2007 een wet aan die onderzoekers verplicht om de resultaten van veel menselijke studies van experimentele behandelingen te rapporteren aan ClinicalTrials.gov. in 2016, de Amerikaanse Food and Drug Administration heeft de regels aangescherpt, een grondigere rapportage van klinische proeven vereisen, inclusief medicijnen en apparaten die zijn bestudeerd maar nooit op de markt zijn gebracht [bron:Piller].

Maar sommige critici maken zich zorgen dat de wetten niet veel tanden zullen hebben, omdat er geen toename is in het handhavingspersoneel.

Veel meer informatie

Notitie van de auteur:10 soorten studievooroordelen

Deze opdracht was interessant voor mij, omdat ik in de loop der jaren vaak artikelen heb moeten schrijven op basis van wetenschappelijk onderzoek. journalisten, I denk, moeten de verleiding weerstaan ​​om aan te nemen dat de laatst gepubliceerde studie het definitieve woord over elk onderwerp moet zijn.

gerelateerde artikelen

  • 10 tips om feiten van fictie te onderscheiden
  • 10 volledig voor de hand liggende onderzoeksstudies
  • 10 onderzoeken die compleet bizarre dingen met elkaar verbinden
  • 10 tekenen dat studeren nep is
  • Hoe wetenschappelijke peer review werkt

Meer geweldige links

  • American Association for the Advancement of Science
  • Scientific American:meest populaire wetenschappelijke studies van 2016

bronnen

  • Athanasio, Thanos, et al. "Belangrijke onderwerpen in chirurgisch onderzoek en methodologie." Pagina 32. Springer, 2010. (10 september, 2017) http://bit.ly/2vZ9rsn
  • Bostoncollege. "Differentiële verkeerde classificatie van blootstelling." Bu.edu. (10 september, 2017) http://bit.ly/2vYFIQo
  • Burgemeester, Sandra. "Bias in onderzoek." Familymed.uthscsa.edu. (9 sept. 2017) http://bit.ly/2xXMRhl
  • Centrum voor Innovatie in Onderzoek en Onderwijs. "Bronnen van fouten en vooringenomenheid." Cirt.gcu.edu. (8 september, 2017) http://bit.ly/2xXsLne
  • Cochrane-methoden. "Beoordeling van risico op vooringenomenheid in opgenomen onderzoeken." Cochrane.org. (9 sept. 2017) http://bit.ly/2xXyl8W
  • delgado, M., et al. "Vooroordeel." Tijdschrift voor epidemiologie en gezondheid. Augustus 2004. (10 sept. 2017) http://bit.ly/2vYAtQO
  • Duseck, Jennie. "Studies van wetenschappelijke vooringenomenheid gericht op de juiste problemen." Med.stanford.edu. 20 maart, 2017. (9 september 2017) http://stan.md/2xXcCyh
  • Dwan, Kerrie, et al. "Systematische beoordeling van het empirische bewijs van studiepublicatiebias en uitkomstrapportagebias - een bijgewerkte recensie." PLUS EEN. 5 juli 2013. (9 september 2017) http://bit.ly/2xX2a9J
  • Enserink, Martin. "De meeste dieronderzoeken kunnen belangrijke vooroordelen niet vermijden." Wetenschap. 13 okt. 2015. (9 september 2017) http://bit.ly/2xWwhy6
  • Fanelli, Daniël. "Vergroot de druk om te publiceren de vooringenomenheid van wetenschappers? Een empirische ondersteuning van gegevens uit de VS." PLUS EEN. 21 april 2010. (7 september, 2017) http://bit.ly/2xXgvD1
  • Fanelli, Daniël. ""Positieve" resultaten verhogen de hiërarchie van de wetenschappen." PLUS EEN. 7 april 2010. (7 september, 2017) http://bit.ly/2xYmLKR
  • Fanelli, Daniël; Costa's, Rodrigo; en Ioannidis, John PA "Meta-beoordeling van vooringenomenheid in de wetenschap." PNAS. 20 maart, 2017. (7 september, 2017) http://www.pnas.org/content/114/14/3714
  • vrijgezel, David H. "Waarom wetenschappelijke studies zo vaak verkeerd zijn:het straatverlichtingseffect." Ontdekken. 10 december 2010. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYJTJ4
  • Hampton, John. "Therapeutische mode en publicatiebias:het geval van anti-aritmica bij een hartaanval." JLL-bulletin. 2015. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xXUN1L
  • Henning, Jeffrey. "Orderbias is een grotere bron van fouten dan je denkt." ResearchAccess.com. 1 aug. 2014. (10 september, 2017) http://bit.ly/2vZdWDb
  • Instituut voor Arbeid &Gezondheid. "Wat onderzoekers bedoelen met... selectiebias." Iwh.op.ca. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYlxzk
  • Kicinski, Michal. "Publicatiebias in recente meta-analyses." PLUS EEN. 27 november 2013. (9 september 2017) http://bit.ly/2xWKr29
  • Krishna, R.; Maithreyi, R.; Surapaneni, KM "Onderzoeksbias:een recensie voor medische studenten." Tijdschrift voor klinisch en diagnostisch onderzoek. 5 april 2010. (9 september 2017). http://bit.ly/2xWJiYp
  • Lee, Chris. "Bevestigingsbias in de wetenschap:hoe het te vermijden." ArsTechniek. 13 juli 2010. (9 september 2017) http://bit.ly/2xYNmHO
  • Mc Cook, Alison. "Wat leidt tot vooringenomenheid in de wetenschappelijke literatuur? Nieuwe studie probeert antwoord te geven." Retractionwatch.com. 20 maart, 2017. (9 september 2017) http://bit.ly/2xXBqGi
  • Mullane, Kevin en Willems, Michaël. "Bias in research:eerder regel dan uitzondering?" Elsevier.com. 17 september 2013. (9 september 2017) http://bit.ly/2xXci2n
  • Oxford Math Center. "Beroemde statistische blunders in de geschiedenis." Oxfordmathcenter.edu. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYi1VE
  • Pannucci, Christoffel J., en Wilkins, Edwin G. "Vooringenomenheid in onderzoek identificeren en vermijden." Plastische reconstructieve chirurgie. aug. 2010. (9 sept. 2017) http://bit.ly/2xWIbbt
  • Penningen, Rik. "Laat uw eigen mening niet in uw enquête sluipen:4 manieren om vooroordelen van onderzoekers te vermijden." Surveymonkey.com. 1 januari 2015. (9 september 2017) http://bit.ly/2xWBTbP
  • Pew onderzoekscentrum. "Vragenlijst ontwerp." Pewresearch.org. (9 sept. 2017) http://pewrsr.ch/2vYk0vD
  • Piller, Karel. "Nieuwe federale regels zijn gericht op jammerlijke openbare rapportage van klinische onderzoeksresultaten." Statnews.com. 16 september 2016. (9 september 2017) http://bit.ly/2xYpCU5
  • Robert, jan. "Het intrekken van wetenschappelijke artikelen wegens fraude of vooringenomenheid is slechts het topje van de ijsberg." Het gesprek. 11 juni 2015. (9 september 2017) http://bit.ly/2xWTkZD
  • Sarniak, Rebekka. "9 soorten onderzoeksbias en hoe ze te vermijden." Quirks.com. Augustus 2015. (9 sept. 2017) http://bit.ly/2vWV8EQ
  • Schupak, Amanda. "Hoe vaak worden wetenschappelijke studies ingetrokken?" CBS-nieuws. 26 mei 2015. (9 september 2017) http://cbsn.ws/2xXO8F9
  • Shuttleworth, Martijn. "Onderzoeksbias." Explorable.com. 5 februari 2009. (9 september 2017) http://bit.ly/2xXzDRk
  • Simon, Mat. "Fantastisch verkeerd:de denkbeeldige straling die de wetenschap schokte en haar 'ontdekker' verpestte." Wired. 3 september 2014. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYwHUS
  • die, Michael E. "Werken antidepressiva echt? Een gids voor clinici om het bewijsmateriaal te evalueren." Actuele psychiatrierapporten. December 2008. (9 sept. 2017) http://bit.ly/2xWWUD5
  • Turner, Erik H., et al. "Selectieve publicatie van proeven met antidepressiva en de invloed ervan op de schijnbare werkzaamheid." New England Journal of Medicine. 17 januari, 2008. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYsGzx
  • van Hilten, Lucy Goodchild. "Waarom het tijd is om onderzoeksmislukkingen te publiceren." Elsevier.com. 5 mei, 2015. (10 september, 2017) http://bit.ly/2xYyLfr
  • Whoriskey, Pieter. "Naarmate de invloed van de geneesmiddelenindustrie op onderzoek toeneemt, dat geldt ook voor het potentieel voor vooringenomenheid. "Washington Post. 24 november, 2012. (9 september 2017)

Meer >

Meer >

Hoofdlijnen

  1. Saoedi-Arabische rotskunst toont riemen op prehistorische honden
  2. Wat doet ethanol in een DNA-extractie?
  3. Maak kennis met Cheddar Man:Your New Stone Age Crush
  4. Wat is er nodig voor de glycolyse?
  5. Welke organel moet aanwezig zijn in grote aantallen in spiercellen?
  6. Waar ontwikkelt een Zygote in planten zich in?
  7. Kan glucose door het celmembraan diffunderen door eenvoudige diffusie?
  8. Is Algae een Decomposer, Scavenger of Producer?
  9. Feiten over lipiden

Wetenschap