Meta-Analytic Methods to Detect Publication Bias in Behavior Science Research
Meta-Analytic Methods to Detect Publication Bias in Behavior Science Research
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检测行为科学研究中发表偏差的荟萃分析方法
DOI：
10.1007/s40614-021-00303-0
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发表时间：
2022
影响因子：
2
通讯作者：
Tincani, Matt
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dowdy, Art;Hantula, Donald A.;Travers, Jason C.;Tincani, Matt
发表偏差是一个在一系列科学领域中备受关注的问题。虽然行为科学领域的文献较少，但有必要探索评估发表偏差的可行方法，特别是基于单案例实验设计逻辑的研究。尽管发表偏倚通常是通过检查已发表研究和灰色研究的元分析效应大小之间的差异来检测的，但在特定研究语料库中识别灰色研究的程度存在一些挑战。在这篇文章中，我们描述了几种元分析技术，用于检查出版时的偏倚和灰色文献，以及当灰色文献不可访问时的替代元分析技术。虽然大多数这些方法主要应用于群体设计研究的荟萃分析，但我们的目的是为行为科学家提供初步指导，他们可能会使用或采用这些技术来评估发表偏倚。我们提供样本数据集和R脚本供统计分析遵循，希望对发表偏差和相应技术的更多理解将帮助研究人员了解这在行为科学研究中是一个问题的程度。
Publication bias is an issue of great concern across a range of scientific fields. Although less documented in the behavior science fields, there is a need to explore viable methods for evaluating publication bias, in particular for studies based on single-case experimental design logic. Although publication bias is often detected by examining differences between meta-analytic effect sizes for published and grey studies, difficulties identifying the extent of grey studies within a particular research corpus present several challenges. We describe in this article several meta-analytic techniques for examining publication bias when published and grey literature are available as well as alternative meta-analytic techniques when grey literature is inaccessible. Although the majority of these methods have primarily been applied to meta-analyses of group design studies, our aim is to provide preliminary guidance for behavior scientists who might use or adapt these techniques for evaluating publication bias. We provide sample data sets and R scripts to follow along with the statistical analysis in hope that an increased understanding of publication bias and respective techniques will help researchers understand the extent to which it is a problem in behavior science research.
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