Quality of statistical reporting in developmental disability journals
Notice bibliographique
Résumé
Null hypothesis significance testing (NHST) dominates quantitative data analysis, but its use is controversial and has been heavily criticized. The American Psychological Association has advocated the reporting of effect sizes (ES), confidence intervals (CIs), and statistical power analysis to complement NHST results to provide a more comprehensive understanding of research findings. The aim of this paper is to carry out a sample survey of statistical reporting practices in two journals with the highest h5-index scores in the areas of developmental disability and rehabilitation. Using a checklist that includes critical recommendations by American Psychological Association, we examined 100 randomly selected articles out of 456 articles reporting inferential statistics in the year 2013 in the Journal of Autism and Developmental Disorders (JADD) and Research in Developmental Disabilities (RDD). The results showed that for both journals, ES were reported only half the time (JADD 59.3%; RDD 55.87%). These findings are similar to psychology journals, but are in stark contrast to ES reporting in educational journals (73%). Furthermore, a priori power and sample size determination (JADD 10%; RDD 6%), along with reporting and interpreting precision measures (CI: JADD 13.33%; RDD 16.67%), were the least reported metrics in these journals, but not dissimilar to journals in other disciplines. To advance the science in developmental disability and rehabilitation and to bridge the research-to-practice divide, reforms in statistical reporting, such as providing supplemental measures to NHST, are clearly needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,596 | 0,926 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».