社会科学で発表されたほとんどの相関関係は信頼できないものであり、それに対して何をすべきか？[閉まっている]

略奪的なジャーナルの実践を明らかにするための個人による「ごちゃまぜ」的な取り組みの重要であるにもかかわらず、社会科学研究の影には、より大きく、より根本的な脅威が迫っています（ただし、研究者が対処する必要のある複数の問題があります）。簡単に言うと、ある見解によると、250より小さいサンプルから導出された相関係数を信頼できない場合があります。

信頼できる相関係数よりも、社会科学の測定値間の関係の存在、方向、および強さを推測するために依存するテストを見つけることは困難です。ただし、250ケース未満のデータから計算された相関係数に基づいて2つの構造間の関係について強い主張をしている査読済みレポートを見つけるのは難しくありません。

社会科学が直面している現在の複製危機（上記の2番目のリンクを参照）を考慮して、相関係数の安定化に関するこのレポートを（少なくとも一部の社会科学分野の基準によって）大きなサンプルでのみどのように表示する必要がありますか？ピアレビューされた社会科学研究の壁の別の亀裂ですか、それとも、そのプレゼンテーションで誇張されてきた比較的些細な問題ですか？

この質問に対する正解は1つではない可能性が高いので、代わりに、この質問に関するリソースを共有し、慎重に検討し、議論することができるスレッドを生成したいと思います（もちろん、丁寧に、そして丁重に）。

$\rho$$L = 0.3$$\rho \ne 0$$|\rho| > L$$\rho$$L$$-L$

もちろん、信頼区間を追加し、意味のあるテストを使用するだけでは、あまり多くの問題（悪いサンプリング設計、交絡因子の考慮の省略など）は解決されません。しかし、それは基本的に無料です。SPSSでも計算できると思います！

マイケル・M・ノート、報告された相関関係の信頼性-または任意の他の推定の-信頼区間を用いて評価することができます。ある程度までです。データ収集後にモデルが選択された場合、CIは狭すぎます。これは、社会科学の時間の約95％で発生すると推定しています（正直に言うと、これは私の推測です）。

対策は2つあります。

• 私たちは「複製可能性の危機」について話している。したがって、レプリケーションの失敗は、元の効果がおそらく単なるランダムノイズであったことを示しています。さらに複製を行う（そして資金を出し、書き、提出し、受け入れる）必要があります。複製研究はゆっくりと尊敬を集めてきており、それは良いことです。

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