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Enregistrement W4284707938 · doi:10.31219/osf.io/7vy2f

Quantitative Political Science Research is Greatly Underpowered

2022· preprint· en· W4284707938 sur OpenAlexaff
Vincent Arel‐Bundock, Ryan C. Briggs, Hristos Doucouliagos, Marco Mendoza Aviña, T.D. Stanley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative Comparative Analysis Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean CommissionAmerican Political Science AssociationU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésStatistical powerPoliticsPower (physics)Statistical analysisStatistical hypothesis testingSurvey researchPsychologyPolitical scienceSocial scienceData scienceSociologyStatisticsComputer scienceApplied psychologyMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the statistical power of political science research by collating over 16,000 hypothesis tests from about 2,000 articles. Even with generous assumptions, the median analysis has about 10% power, and only about 1 in 10 tests have at least 80% power to detect the consensus effects reported in the literature. There is also substantial heterogeneity in tests across research areas, with some being characterized by high-power but most having very low power. To contextualize our findings, we survey political methodologists to assess their expectations about power levels. Most methodologists greatly overestimate the statistical power of political science research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,398
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,693
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3980,693
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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.

Tête enseignante Opus0,667
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,011 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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