BROADCASTS.com

I veckans avsnitt av Tyngre Tr\xe4ningssnack l\xe4gger vi fokus p\xe5 den vetenskapliga metoden och hur vi tar reda p\xe5 om n\xe5gonting verkligen \xe4r sant. Till v\xe5r hj\xe4lp av vi professor Anna Dreber Almenberg som de senaste \xe5ren bland annat varit inblandad i flera av de stora replikationsprojekten d\xe4r forskare f\xf6rs\xf6kt att upprepa resultaten fr\xe5n tidigare studier och funnit att m\xe5nga av dem inte verkar h\xe5lla f\xf6r granskning.

Du f\xe5r \xe4ven h\xf6ra mycket kring det s\xe5 kallade p-v\xe4rdet och statistisk signifikans. Vad detta v\xe4rde verkligen betyder och hur forskares medvetet eller omedvetet kan p\xe5verka sina resultat s\xe5 att n\xe5gonting som har ett signifikant p-v\xe4rde \xe4nd\xe5 har stor sannolikhet att vara ett felaktigt resultat.

Dessutom f\xe5r du \xe4ven h\xf6ra om en del av de \xe5tg\xe4rder som redan har inf\xf6rts f\xf6r att f\xf6rs\xf6ka f\xf6rb\xe4ttra forskningen och \xe4ven en del kring p\xe5g\xe5ende diskussioner \xf6ver hur man ska g\xe5 vidare n\xe4r det g\xe4ller p-v\xe4rden och f\xf6r att f\xf6rs\xf6ka f\xf6rm\xe5 forskare att bli b\xe4ttre p\xe5 att tolka sina egna och andras resultat.

P\xe5 Tyngre Tr\xe4ningssnacks instagram kan du hitta bilder relaterat till detta (och tidigare) avsnitt.

H\xe5lltider

• 00:00:00 Gudiol har b\xf6rjat cykla p\xe5 en trainer
• 00:02:34 Veckans g\xe4st, Anna Dreber Almenberg
• 00:03:30 Vad inneb\xe4r egentligen nationalekonomi?
• 00:07:32 V\xe4xande intresse kring vad det inneb\xe4r att testa en hypotes
• 00:08:17 Varf\xf6r Anna b\xf6rjade arbeta med olika replikationsprojekt
• 00:10:43 Annas tidiga studier som hon nu inser \xe4r skr\xe4p
• 00:14:27 Forskningen p\xe5 power posing och en p\xe5hittad effekt
• 00:16:30 En st\xf6rre studie som totalt misslyckades med att hitta n\xe5gon effekt
• 00:18:39 M\xe5nga f\xf6rs\xf6ker r\xe4dda resultatet genom att hitta p\xe5 nya f\xf6rklaringar och undantag
• 00:20:50 Hur bra \xe4r forskare p\xe5 att avg\xf6ra vilka studier som troligen st\xe4mmer och vilka som troligen \xe4r fel?
• 00:25:35 Forskare blir ofta lite f\xf6rblindande av statistisk signifikans
• 00:28:51 Anv\xe4ndandet av prognosmarknad f\xf6r att f\xf6rs\xf6ka f\xf6ruts\xe4ga utfallet i studierna
• 00:33:11 Forskare \xe4r ganska bra p\xe5 att f\xf6ruts\xe4ga resultat i studier, varf\xf6r publiceras d\xe5 s\xe5 mycket som \xe4r fel?
• 00:35:57 Betydelsen av sociala medier f\xf6r att sprida information om s\xe4mre studier
• 00:39:11 Vilken feedback har Anna mfl f\xe5tt p\xe5 deras arbete?
• 00:40:22 Bra forskare som producerar meningsl\xf6sa p-v\xe4rden d\xe5 de inte vet b\xe4ttre
• 00:41:44 Varf\xf6r studien om power posing troligen blev s\xe5 fel f\xf6rsta g\xe5ngen
• 00:43:08 Hur forskares frihet att justera datan kan dra fram m\xe5nga felaktiga resultat
• 00:46:45 \xc4r det en bra id\xe9 att justera f\xf6r multipla signifikanstest?
• 00:48:04 Explorativa studier som grund f\xf6r att sen utf\xf6ra f\xf6rregistrerade studier
• 00:49:57 S\xe4mre studier som troligen inte kan replikeras g\xe4ller troligen alla forskningsomr\xe5den
• 00:51:23 Vad betyder ett signifikanstest och p-v\xe4rden
• 00:55:25 Registerd reports - studier som redan \xe4r klara f\xf6r publikation innan de \xe4r genomf\xf6rda
• 00:57:38 F\xf6rregistrering \xe4r bra men tyv\xe4rr f\xf6ljs det upp f\xf6r d\xe5ligt av tidskrifterna och peer-review
• 01:00:02 \xc4r det en generationsfr\xe5ga kring hur folk reagerar p\xe5 det h\xe4r?
• 01:02:13 Ska man undvika att h\xe4nga ut och kritisera enskilda studier som d\xe5liga?
• 01:06:40 Forskare g\xf6r mycket fel sj\xe4lva och ska inte bara kritisera media n\xe4r det blir fel d\xe4r
• 01:08:26 Ska man strunta i p-v\xe4rden eller vad kan man g\xf6ra ist\xe4llet
• 01:13:08 Ska man \xe4ndra signifikansv\xe4rdet till p<0,005?
• 01:16:55 Resultat blir mer sv\xe5rtolkade utan p-v\xe4rden och risken \xe4r att s\xe4mre resultat blir publicerade ist\xe4llet f\xf6r b\xe4ttre
• 01:18:24 Typ n fel och typ s fel
• 01:21:54 Kan man bara strunta i forskning n\xe4r allt \xe4nd\xe5 \xe4r fel?
• 01:24:19 Skulle du kunna anv\xe4nda forskares genomsnittliga gissningar f\xf6r att ta fram r\xe5d i framtiden?