ความเอนเอียงในการตีพิมพ์
ความเอนเอียงในการตีพิมพ์ (ผลงานวิจัย) (อังกฤษ: Publication bias) เป็นความเอนเอียง (bias) ในประเด็นว่า ผลงานวิจัยอะไรมีโอกาสมากกว่าที่จะได้รับการตีพิมพ์ ในบรรดางานทั้งหมดที่ได้ทำ ความเอนเอียงโดยธรรมชาติแล้วไม่ได้เป็นปัญหาทั้งหมด ยกตัวอย่างเช่น ความเอนเอียงในการที่จะไม่ตีพิมพ์เรื่องไม่จริงเป็นความเอนเอียงที่พึงปรารถนา แต่ความเอนเอียงที่เป็นปัญหาก็คือความโน้มน้าวที่นักวิจัย บรรณาธิการ และบริษัทผลิตยา มักจะมีความประพฤติกับผลงานทดลองที่เป็น "ผลบวก" (คือ แสดงว่าประเด็นการทดลองมีความสัมพันธ์กับผลอย่างมีนัยสำคัญ) แตกต่างจากงานทดลองที่เป็น "ผลลบ" (null result หรือผลว่าง คือ ประเด็นการทดลองไม่มีความสัมพันธ์กับผลอย่างมีนัยสำคัญ) หรือว่าไม่มีความชัดเจน ซึ่งนำไปสู่ความเอนเอียงที่ทำให้เกิดความเข้าใจผิดในเรื่องนั้น ที่มีในบรรดางานที่ได้รับการตีพิมพ์ทั้งหมด[1]
ความเอนเอียงนี้มักจะเป็นไปในทางการรายงานผลที่มีนัยสำคัญ แม้ว่าจริง ๆ แล้วงานทดลองที่แสดงนัยสำคัญไม่ได้มีคุณภาพการออกแบบการทดลองที่ดีกว่างานทดลองที่แสดงผลว่าง[2] คือ ได้เกิดการพบว่า ผลที่มีนัยสำคัญมีโอกาสที่จะได้รับการตีพิมพ์มากกว่าผลที่แสดงผลว่างมากกว่าถึง 3 เท่า[3] และก็มีการพบด้วยว่า เหตุผลสามัญที่สุดของการไม่ตีพิมพ์ผลงานก็คือผู้ทำงานวิจัยปฏิเสธที่จะเสนอผลงานเพื่อพิมพ์ (เพราะว่า ผู้ทำงานวิจัยหมดความสนใจในประเด็นนั้น หรือว่าคิดว่า ผู้อื่นจะไม่สนใจในผลว่าง หรือเหตุผลอื่น ๆ) ซึ่งเป็นข้อมูลที่แสดงถึงบทบาทของนักวิจัยในปรากฏการณ์ความเอนเอียงในการตีพิมพ์นี้[2]
เพื่อที่จะพยายามลดปัญหานี้ วารสารแพทย์ที่สำคัญบางวารสารเริ่มมีการกำหนดให้ลงทะเบียนงานทดลองก่อนที่จะเริ่มทำเพื่อว่า ผลที่ไม่แสดงความสัมพันธ์ของประเด็นงานวิจัยกับผลจะไม่ถูกกักไว้ไม่ให้พิมพ์ มีองค์กรการลงทะเบียนเช่นนี้หลายองค์กร แต่นักวิจัยมักจะไม่รู้จัก นอกจากนั้นแล้ว ความพยายามที่ผ่านมาที่จะระบุหางานทดลองที่ไม่ได้รับการพิมพ์ปรากฏว่า เป็นเรื่องที่ยากและมักจะไม่เพียงพอ อีกกลยุทธ์หนึ่งที่เสนอโดยผู้ทำการวิเคราะห์งานวิจัยต่าง ๆ ก็คือให้ระวังการใช้ผลงานทดลองทางคลินิกที่ไม่ใช่แบบสุ่ม (non-randomised) และมีตัวอย่างทางสถิติน้อย เพราะว่า เป็นงานที่มีความเสี่ยงสูงต่อข้อผิดพลาดและความเอนเอียง[2]
เนื้อหา
นิยาม[แก้]
ตามบทความที่พิมพ์บทหนึ่ง
![]() |
|
![]() |
"ความเอนเอียงในผลเชิงบวก" (Positive results bias) เป็นความเอนเอียงในการตีพิมพ์อย่างหนึ่ง ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อผู้ทำงานวิจัยมักจะเสนอ หรือบรรณาธิการมักจะรับ ผลเชิงบวกมากกว่าผลว่าง (คือผลที่แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์หรือไม่ชัดเจน)[5] คำที่ใช้อีกคำหนึ่งคือ "ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร" (file drawer effect) หมายถึงความโน้มน้าวที่ผู้ทำงานจะไม่ตีพิมพ์ผลงานที่แสดงผลลบหรือไม่ชัดเจน (คือเก็บไว้เฉย ๆ)[6]
ส่วน "ความเอนเอียงในการรายงานผล" (outcome reporting bias) เกิดขึ้นเมื่อมีการวัดผลหลายอย่างในการทดลอง แต่มีการรายงานถึงผลโดยเลือกขึ้นอยู่กับการแสดงนัยสำคัญหรือทิศทางของผลนั้น มีคำบัญญัติภาษาอังกฤษที่สัมพันธ์กันก็คือ HARKing (Hypothesizing [การตั้งสมมติฐาน] After [หลังจาก] Results [ผล] are Known [ปรากฏแล้ว] ซึ่งเป็นกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่รัดกุมยกเว้นในบางกรณีที่เลี่ยงไม่ได้)[7][8]
ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร[แก้]
ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร (file drawer effect) หรือปัญหาลิ้นชักเก็บเอกสาร ก็คือว่า อาจมีงานวิจัยต่าง ๆ เกี่ยวกับประเด็นหนึ่ง ๆ ที่ทำแล้วแต่ไม่มีการรายงาน และงานที่ทำแล้วไม่ได้รายงานรวม ๆ กันแล้วอาจจะแสดงผลที่แตกต่างจากงานที่มีการรายงาน กรณีแบบสุด ๆ อย่างหนึ่งก็คือกรณีที่สมมติฐานว่าง (null hypothesis) ของประเด็นที่ศึกษาเป็นความจริง ซึ่งก็คือความสัมพันธ์ (ระหว่างประเด็นที่ศึกษากับผลที่ต้องการ) ไม่มีจริง ๆ แต่ว่า งานวิจัย 5% ที่แสดงผลมีนัยสำคัญโดยเป็นความบังเอิญทางสถิติกลับเกิดการตีพิมพ์ ในขณะที่งานวิจัย 95% ที่แสดงผลว่างกลับถูกเก็บไว้ในลิ้นชักเอกสารของนักวิจัย แม้แต่การมีผลงานวิจัยในลิ้นชักเพียงแค่จำนวนน้อยก็สามารถที่จะมีผลเป็นความเอนเอียงโดยนัยสำคัญ[9] คำว่า "file drawer problem" (ปัญหาลิ้นชักเก็บเอกสาร) เป็นคำที่บัญญัติขึ้นโดยนักจิตวิทยารอเบิรต์ โรเซ็นธัล ในปี ค.ศ. 1979[6]
ผลของความเอนเอียงต่องานวิเคราะห์งานวิจัย[แก้]
ผลของความเอนเอียงนี้ก็คือว่า งานที่มีการตีพิมพ์อาจจะไม่เป็นตัวแทนที่ดีของงานวิจัยทั้งหมดที่ได้กระทำ และความเอนเอียงนี้อาจทำงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) และงาน systematic review[10] ที่วิเคราะห์ผลงานวิจัยจำนวนมากให้ผิดเพี้ยน ซึ่งเป็นวิธีสองอย่างที่การแพทย์อาศัยหลักฐาน (evidence-based medicine) เป็นต้นใช้ในการแสดงเหตุผลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ปัญหานี้อาจมีนัยสำคัญโดยเฉพาะเมื่องานวิจัยได้รับทุนจากองค์กรที่ต้องการได้ผลที่เป็นบวกเพราะเหตุผลประโยชน์ทางการเงินและเหตุสนับสนุนคตินิยม
จริงอย่างนั้น งานวิจัยในปี ค.ศ. 2013 แสดงว่า ผลงานทดลองทางคลินิกที่แสดงผลมีนัยสำคัญทางสถิติของวิธีการรักษาที่เป็นประเด็น และผลงานวิจัยโดยสังเกตการณ์ที่แสดงผลที่อาจมีนัยสำคัญทางสถิติ มีความน่าจะเป็นที่จะรับรวมเข้าในงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analyse) ที่พิมพ์ในวารสารการแพทย์ทั่วไปที่สำคัญ สูงกว่างานวิจัยที่แสดงผลเป็นอื่น ๆ[11]
ดังนั้น ผู้ที่ทำงานวิเคราะห์งานวิจัยและงาน systematic review[10]ต้องออกแบบวิธีเลือกงานวิจัยที่จะรวมเข้าในการวิเคราะห์โดยเผื่อความเอนเอียงเช่นนี้ วิธีหนึ่งที่ใช้ในการลดระดับความเอนเอียงนี้ก็คือ ต้องตรวจหาผลงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์อย่างถี่ถ้วน และใช้เทคนิคการวิเคราะห์ เช่น Begg's funnel plot หรือ Egger's plot เพื่อแสดงค่าของความเอนเอียงในการตีพิมพ์ที่อาจจะมี การทดสอบความเอนเอียงแบบนี้ตั้งอยู่บนทฤษฎีว่า งานวิจัยที่มีตัวอย่างทางสถิติน้อย (และมี variance คือค่าแปรปรวนสูง) จะเสี่ยงต่อควาเอนเอียงนี้ ในขณะที่งานวิจัยที่มีตัวอย่างมากจะไม่สามารถหลีกเลี่ยงการรับรู้โดยสาธารณชนและมีโอกาสสูงที่จะได้รับตีพิมพ์ไม่ว่าผลจะมีนัยสำคัญหรือไม่ และดังนั้น เมื่อวาดกราฟใช้ค่าประเมินทั่วไปร่วมกับค่าแปรปรวน (variance ซึ่งแสดงขนาดตัวอย่าง) มักจะเป็นรูปกรวยที่สมดุลเมื่อไม่มีความเอนเอียงนี้ ในขณะที่รูปกรวยที่ไม่สมดุล อาจจะแสดงความมีอยู่ของความเอนเอียงในการตีพิมพ์
และโดยขยายเทคนิค funnel plot ดังที่กล่าวในวรรคที่แล้ว มีการเสนอวิธี "trim and fill" เพื่อใช้ในการอนุมานว่า มีงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์ซ่อนเร้นอยู่ดังที่กำหนดได้โดยใช้ funnel plot แล้วแก้ค่าวิเคราะห์งานวิจัยให้ถูกต้อง โดยประเมินค่าที่มาจากงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์ เพื่อจะได้ค่าประเมินที่ไม่มีความเอนเอียง
นอกจากนั้นแล้วยังมีแบบเลือกงานวิจัย (selection model) ต่าง ๆ ซึ่งสามารถใช้ประเมินฟังก์ชันที่บอกความน่าจะเป็นที่งานวิจัยหนึ่ง ๆ จะได้รับเลือกให้อยู่ในงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) ตามระดับผลต่าง ๆ กัน แบบการเลือกงานวิจัยยังสามารถใช้เป็นวิธีวิเคราะห์งานวิจัยเมื่อมีความเอนเอียงในการตีพิมพ์
อย่างไรก็ดี เนื่องจากว่าวิธีตรวจสอบความเอนเอียงในการตีพิมพ์ทั้งหมดมีกำลังต่ำ (low power) และอาศัยข้อสันนิษฐานที่มีกำลังแต่ตรวจสอบไม่ได้ ผลลบที่ได้จากการตรวจสอบไม่ได้ยืนยันความถูกต้องของค่าสรุปต่าง ๆ จากงานวิเคราะห์งานวิจัย[12]
ตัวอย่างต่าง ๆ[แก้]
ยาแก้ซึมเศร้า Reboxetine เป็นตัวอย่างของความเอนเอียงของการทดลองทางคลินิก ยานี้ได้รับอนุมัติว่าได้ผลในการรักษาความซึมเศร้าในประเทศยุโรปหลายประเทศรวมทั้งประเทศอังกฤษในปี ค.ศ. 2001 ต่อมาในปี ค.ศ. 2010 จึงมีการพบโดยงานวิเคราะห์งานวิจัยว่า ยานี้จริง ๆ ไม่ได้ผล แต่ดูเหมือนได้ผลเพราะเหตุแห่งความเอนเอียงในการตีพิมพ์ในการทดลองเบื้องต้นที่พิมพ์โดยบริษัทผลิตยาไฟเซอร์ ต่อมาในปี ค.ศ. 2011 งานวิเคราะห์งานวิจัยของข้อมูลเดิมกลับพบข้อบกพร่องในงานวิเคราะห์งานวิจัยในปี ค.ศ. 2010 และเสนอว่า ยาได้ผลสำหรับกรณีซึมเศร้าที่รุนแรง เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นว่า ไม่ว่า Reboxetine จะมีผลหรือไม่มีก็ตาม แต่ว่า ผลการทดลองดั้งเดิมของไฟเซอร์แสดงความเอนเอียงในการตีพิมพ์ที่ชัดเจน (ดูตัวอย่างอื่น ๆ เกี่ยวกับยาที่ให้โดยเบ็น โกลแด็กเกอร์[13] และปีเตอร์ วิล์มเฮิร์สต[14])
ในสังคมศาสตร์ งานวิจัยหนึ่งตรวจสอบงานวิจัยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการทำประโยชน์ให้กับสังคมกับผลกำไรของบริษัทต่าง ๆ แล้วพบว่า "ในวารสารทางเศรษฐกิจ การเงิน และการบัญชี ค่าสหสัมพันธ์โดยเฉลี่ย (ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างการทำประโยชน์ให้กับสังคมกับผลกำไรของบริษัท) มีค่าแค่ครึ่งหนึ่งของค่าที่พบในวารสารเกี่ยวกับการบริหารปัญหาสังคม จริยธรรมธุรกิจ หรือธุรกิจและสังคม"[15] คือ วารสารเกี่ยวกับปัญหาสังคมและศีลธรรมทางธุรกิจแสดงว่า บริษัทยิ่งได้กำไรเท่าไรก็ทำประโยชน์ให้กับสังคมมากเท่านั้น ในระดับที่ต่ำกว่าวารสารธุรกิจโดยทั่ว ๆ ไป (ซึ่งอาจจะแสดงถึงการมีความเอนเอียงในการตีพิมพ์)
งานวิจัยเกี่ยวกับเรื่องเหนือธรรมชาติ (paranormal) มักจะได้คำวิจารณ์ว่ามีความเอนเอียงในการตีพิมพ์ ตัวอย่างหนึ่งในปี ค.ศ. 2011 ก็คือบทความโดยแดริว เบอร์น ซึ่งแสดงหลักฐานเกี่ยวกับการเห็นอนาคตในระยะสั้น แต่ว่า ผลลบของนักวิจัยที่พยายามทำซ้ำงานทดลองนี้กลับไม่ได้รับพิมพ์ในวารสารที่พิมพ์ผลงานวิจัยดั้งเดิมที่แสดงผลบวก[16]
งานวิจัยหนึ่ง[17] เปรียบเทียบงานวิจัยของจีนและที่ไม่ใช่ของจีนเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างยีนและโรค แล้วพบว่า "งานวิจัยของจีนโดยทั่ว ๆ ไปรายงานความสัมพันธ์ระหว่างยีนกับโรคในระดับที่สูงกว่า และผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติบ่อยครั้งกว่า"[18] คำอธิบายผลนี้อย่างหนึ่งก็คือความเอนเอียงในการตีพิมพ์
ระดับความเสี่ยง[แก้]
ตาม ศ. John Ioannidis ผลงานวิจัยโดยทั่ว ๆ ไป มีโอกาสที่จะไม่เป็นจริงถ้ามีเหตุต่าง ๆ เหล่านี้ คือ[19]
- มีงานวิจัยที่ทำในภาคสนามน้อยกว่า
- ขนาด (หรือระดับ) ผลที่ได้มีน้อยกว่า
- ความสัมพันธ์ที่สามารถทดสอบได้มีเป็นจำนวนมากและมีการเลือกความสัมพันธุ์ที่จะตรวจสอบล่วงหน้าน้อย
- มีความยืดหยุ่นในระดับสูงของการออกแบบ คำนิยาม ผล และวิธีการวิเคราะห์
- มีผลประโยชน์ทางการเงินและในเรื่องอื่น ๆ เข้ามาเกี่ยวข้อง
- มีทีมต่าง ๆ ในวงการวิทยาศาสตร์นั้น ๆ ที่กำลังเสาะหาผลที่มีนัยสำคัญมากกว่า
ศ. Ioannidis ยืนยันว่า "ผลงานวิจัยที่พิมพ์บ่อยครั้งอาจจะเป็นเพียงแค่ค่าวัดที่แม่นยำของความคิดเอนเอียงที่มีอยู่ทั่วไป"
การแก้ไข[แก้]
วิธีแก้ไขที่ ศ. Ioannidis เสนอรวมทั้ง
- งานวิจัยที่ใช้เทคนิคที่มีประสิทธิภาพดีกว่า รวมทั้ง
- งานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) ที่มีระดับความเอนเอียงต่ำ
- งานวิจัยมีตัวอย่างทางสถิติมากที่สามารถจะแสดงผลที่ชัดเจน ใช้เพื่อทดสอบไอเดียสำคัญทั่วไปด้วย
- มาตรฐานงายวิจัยที่สูงขึ้นรวมทั้ง
- การลงทะเบียนวิธีการทดลองล่วงหน้าสำหรับงานทดลองแบบสุ่ม
- การลงทะเบียนข้อมูลที่เก็บมาจากภาคสนาม หรือการแบ่งใช้ข้อมูลที่เก็บผ่านระบบเครือข่าย (ในงานภาคสนามบางอย่างที่นักวิจัยต้องการจะสร้างสมมติฐานอาศัยข้อมูลที่เก็บ)
- โดยทำตามแบบงานทดลองแบบสุ่มมีกลุ่มควบคุม (randomized controlled trial) คือให้มีหลักในการออกแบบและทำตามกฎระเบียบวิธีการทดลอง (ที่ได้ออกแบบไว้ล่วงหน้า)
- พิจารณาก่อนที่จะทำการทดลองว่า โอกาสมีเท่าไรในการได้ผลบวกหรือผลลบเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่เป็นประเด็น
- ให้ประเมินความน่าจะเป็นของ false positive report (ผลที่แสดงว่าบวกโดยไม่ตรงกับความจริง) อย่างมีหลักเกณฑ์ โดยอาศัยพลังทางสถิติของวิธีการทดลอง[20]
- ให้ทำซ้ำการทดลอง (ถ้าถูกต้องตามจรรยาบรรณ) เพื่อเช็คผลการทดลองที่เป็นแบบฉบับ (คือมีผู้ให้ความสนใจหรือเป็นที่เชื่อถือมาก) โดยทำงานวิจัยที่มีตัวอย่างทางสถิติมาก ออกแบบให้มีความเอนเอียงน้อยที่สุด
การลงทะเบียนงานทดลอง[แก้]
ในเดือนกันยายน ปี ค.ศ. 2004 บรรณาธิการของวารสารการแพทย์สำคัญ ๆ (รวมทั้งวารสารการแพทย์นิวอิงแลนด์, The Lancet, Annals of Internal Medicine และ Journal of the American Medical Association) ได้ประกาศว่า จะไม่พิมพ์ผลงานวิจัยเกี่ยวกับยาที่สนับสนุนโดยบริษัทผลิตยา ยกเว้นถ้างานวิจัยมีการลงทะเบียนกับฐานข้อมูลสาธารณะตั้งแต่ต้น[21] นอกจากนั้นแล้ว วารสารบางวารสารเช่น Trials ยังสนับสนุนนักวิจัยให้พิมพ์วิธีการทดลอง (study protocol) ในวารสาร[22]
ดูเพิ่ม[แก้]
เชิงอรรถและอ้างอิง[แก้]
- ↑ PMID 20181324 (PubMed)
Citation will be completed automatically in a few minutes. Jump the queue or expand by hand - ↑ 2.0 2.1 2.2 Easterbrook, P. J.; Berlin, J. A.; Gopalan, R.; Matthews, D. R. (1991). "Publication bias in clinical research". Lancet 337 (8746): 867–872. doi:10.1016/0140-6736(91)90201-Y. PMID 1672966.
- ↑ Dickersin, K.; Chan, S.; Chalmers, T. C.; et al. (1987). "Publication bias and clinical trials". Controlled Clinical Trials 8 (4): 343–353. doi:10.1016/0197-2456(87)90155-3.
- ↑ K. Dickersin (March 1990). "The existence of publication bias and risk factors for its occurrence". JAMA 263 (10): 1385–1359. doi:10.1001/jama.263.10.1385. PMID 2406472.
- ↑ D.L. Sackett (1979). "Bias in analytic research". Journal of Chronic Diseases 32 (1–2): 51–63. doi:10.1016/0021-9681(79)90012-2. PMID 447779.
- ↑ 6.0 6.1 Robert Rosenthal (May 1979). "The file drawer problem and tolerance for null results". Psychological Bulletin 86 (3): 638–641. doi:10.1037/0033-2909.86.3.638.
- ↑ เป็นการเล่นคำของศัพท์ว่า hark ซึ่งแปลว่า ให้ความใส่ใจอย่างใกล้ชิด
- ↑ N.L. Kerr (1998). "HARKing: Hypothesizing After the Results are Known". Personality and Social Psychology Review 2 (3): 196–217. doi:10.1207/s15327957pspr0203_4. PMID 15647155.
- ↑ Jeffrey D. Scargle (2000). "Publication bias: the "file-drawer problem" in scientific inference". Journal of Scientific Exploration 14 (2): 94–106.
- ↑ 10.0 10.1 systematic review เป็นงานปริทัศน์เอกสารที่ตีพิมพ์เกี่ยวกับประเด็นปัญหางานวิจัยหนึ่ง ๆ ที่พยายามที่จะระบุ ประเมิน เลือก และสังเคราะห์หลักฐานงานวิจัยมีคุณภาพสูงที่เกี่ยวข้องกับประเด็นปัญหานั้น ๆ systematic review ของการวิจัยเชิงทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (randomized controlled trial) เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการแพทย์อาศัยหลักฐาน (evidence-based medicine) จาก "What is EBM?". Centre for Evidence Based Medicine. 2009-11-20. สืบค้นเมื่อ 2011-06-17.
- ↑ Kicinski, Michal (November 2013). "Publication bias in recent meta-analyses" (PDF). PLOS ONE. สืบค้นเมื่อ 22 สิงหาคม 2557.
- ↑ Sutton AJ, Song F, Gilbody SM, Abrams KR (2000) Modelling publication bias in meta-analysis: a review. Stat Methods Med Res 9:421-445.
- ↑ Goldacre 2012.
- ↑ Wilmshurst 2007.
- ↑ Marc Orlitzky. "Institutional Logics in the Study of Organizations: The Social Construction of the Relationship between Corporate Social and Financial Performance" (PDF).
- ↑ "Backwards step on looking into the future". The Guardian. 23 April 2011.
- ↑ Zhenglun Pan, Thomas A. Trikalinos, Fotini K. Kavvoura, Joseph Lau, John P.A. Ioannidis, "Local literature bias in genetic epidemiology: An empirical evaluation of the Chinese literature". PLoS Medicine, 2 (12) :e334, 2005 December.
- ↑ Jin Ling Tang, "Selection Bias in Meta-Analyses of Gene-Disease Associations", PLoS Medicine, 2 (12) :e409, 2005 December.
- ↑ Ioannidis J (2005). "Why most published research findings are false". PLoS Med 2 (8): e124. doi:10.1371/journal.pmed.0020124. PMC 1182327. PMID 16060722.
- ↑ Wacholder, S.; Chanock, S; Garcia-Closas, M; El Ghormli, L; Rothman, N (March 2004). "Assessing the Probability That a Positive Report is False: An Approach for Molecular Epidemiology Studies". JNCI 96 (6): 434–42. doi:10.1093/jnci/djh075. PMID 15026468.
- ↑ The Washington Post (2004-09-10). "Medical journal editors take hard line on drug research". smh.com.au. สืบค้นเมื่อ 2008-02-03.
- ↑ "Instructions for Trials authors — Study protocol". 2009-02-15.
แหล่งข้อมูลอื่น[แก้]
- Goldacre, Ben (2012). What doctors don't know about the drugs they prescribe [เรื่องที่คุณหมอไม่รู้เกี่ยวกับยาที่สั่งให้ค้นไข้ (มีคำบรรยายภาษาไทย)] (MP4). TED. สืบค้นเมื่อ 4 กันยายน 2557.
- "[[เว็บไซต์]]สำหรับลงทะเบียน[[การทดลองทางคลินิก]]ที่ทำในประเทศสหรัฐอเมริกาและประเทศอื่น ๆ ทั่วโลก". National Library of Medicine, Bethesda. Wikilink embedded in URL title (help)
- Lehrer, Jonah (2010-12-13). "The Truth Wears Off: Is there something wrong with the scientific method?". The New Yorker.
- Wilmshurst, Peter (2007). "Dishonesty in Medical Research" (PDF).
- Skeptic's Dictionary: positive outcome bias.
- Skeptic's Dictionary: file-drawer effect.
- Journal of Negative Results in Biomedicine
- The All Results Journals
- Journal of Articles in Support of the Null Hypothesis
- Article on 'the decline effect' and the role of publication bias in that
- Psychfiledrawer.org: Archive for replication attempts in experimental psychology