Malgré les efforts importants mais éclatants des individus "gotcha" pour révéler les pratiques des journaux prédateurs , une menace plus grande et plus fondamentale se profile dans l'ombre de la recherche en sciences sociales ( bien qu'il y ait certainement de multiples problèmes que les chercheurs doivent résoudre ). Pour aller droit au but, selon une opinion, il se peut que nous ne puissions pas faire confiance aux coefficients de corrélation dérivés d'échantillons inférieurs à 250 .
Il serait difficile de trouver un test plus fiable pour déduire la présence, la direction et la force de l'association entre les mesures en sciences sociales que le coefficient de corrélation fiable. Cependant, il ne serait pas difficile de trouver des rapports examinés par des pairs faisant de fortes affirmations sur la relation entre deux constructions basées sur des coefficients de corrélation calculés à partir de données avec moins de 250 cas.
Compte tenu de la crise actuelle de réplication à laquelle sont confrontées les sciences sociales (voir le deuxième lien ci-dessus), comment devrions-nous considérer ce rapport concernant la stabilisation des coefficients de corrélation uniquement sur de grands échantillons (au moins selon certaines normes de domaine des sciences sociales)? Est-ce une autre fissure dans le mur de la recherche en sciences sociales évaluée par des pairs, ou est-ce une question relativement banale qui a été exagérée dans sa présentation?
Comme il n'y a probablement pas une seule réponse correcte à cette question, j'espère plutôt générer un fil de discussion où les ressources sur cette question pourront être partagées, réfléchies et débattues (poliment et respectueusement bien sûr).
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Réponses:
Bien sûr, l'ajout d'un intervalle de confiance et l'utilisation de tests significatifs ne résoudront pas trop de problèmes (comme les mauvais plans d'échantillonnage, la considération omise des facteurs de confusion, etc.). Mais c'est essentiellement gratuit. Je suppose que même SPSS est capable de les calculer!
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Comme le note Michael M , la fiabilité des corrélations signalées - ou de toute autre estimation - peut être évaluée à l'aide d'intervalles de confiance. Dans une certaine mesure, c'est. Les IC seront trop étroits si les modèles étaient sélectionnés après la collecte des données, ce qui, selon moi, se produit environ 95% du temps dans les sciences sociales (ce que je dirai honnêtement est une supposition complète de la mienne).
Le remède est double:
Nous parlons d'une " reproductibilité crise de ". Ainsi, les réplications échouées nous informent que l'effet d'origine n'était probablement qu'un bruit aléatoire. Nous devons faire (et financer, rédiger, soumettre et accepter) plus de réplications. Les études de réplication gagnent lentement en respectabilité, et c'est une bonne chose.
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