गलत अनुसंधान निष्कर्षों के साथ मनोविज्ञान का परिचय

एक डच मनोचिकित्सक के मामले में, जो कम से कम एक दशक तक पूरे कपड़े से बाहर प्रयोग किए गए थे, मनोवैज्ञानिक अनुसंधान की रिपोर्टिंग में प्रणालीगत खामियों पर एक स्पॉटलाइट चमक रहा है।

एक जांच समिति के मुताबिक नीदरलैंड्स में एक प्रसिद्ध और व्यापक रूप से प्रकाशित मनोचिकित्सक, डायडेरिक स्टेपल, नियमित रूप से ग़लत साबित हुआ और पूरे प्रयोगों का निर्माण किया।

लेकिन न्यूयॉर्क टाइम्स के बेनेडिक्ट केरी के अनुसार, यह घोटाला "एक क्षेत्र में शर्मिंदगी की एक स्ट्रिंग में सिर्फ एक है, जो आलोचक और सांख्यिकीविदों का कहना है कि इसे ओवरहाल करने की आवश्यकता है कि यह शोध के परिणामों के साथ कैसे व्यवहार करता है":

हाल के वर्षों में, मनोवैज्ञानिकों ने रेस पूर्वाग्रहों, मस्तिष्क इमेजिंग और यहां तक ​​कि एक विस्तृत समझ के आधार पर निष्कर्ष पाया है जो जांच के लिए खड़े नहीं हुए हैं …।

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डॉ। स्टेपल इतने लंबे समय तक काम करने में सक्षम थे, समिति ने बड़े पैमाने पर कहा, क्योंकि वह "डेटा का स्वामी" था, केवल एकमात्र व्यक्ति जो इकट्ठा किए गए प्रयोगात्मक सबूत (या गढ़े हुए) को देखा था। एम्स्टर्डम विश्वविद्यालय में एक मनोवैज्ञानिक जेलेट एम। विशर्ट्स ने कहा, यह मनोविज्ञान में एक व्यापक समस्या है। हाल के एक सर्वेक्षण में, डच अनुसंधान मनोवैज्ञानिकों के दो तिहाई कहते हैं कि वे दूसरे शोधकर्ताओं को देखने के लिए उनके कच्चे आंकड़े उपलब्ध नहीं कराते हैं। "यह क्षेत्र में स्थापित नैतिक नियमों का उल्लंघन है," डा। विशर्ट्स ने कहा।

इस साल प्रकाशित होने वाले 2,000 से अधिक अमेरिकन मनोवैज्ञानिकों के सर्वेक्षण में, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के लेस्ली जॉन और दो सहयोगियों ने पाया कि 70 प्रतिशत ने डेटा को रिपोर्ट करने में कुछ कोनों को काटने के लिए अज्ञात रूप से स्वीकार किया था। एक तिहाई के बारे में उन्होंने कहा कि उन्होंने शुरुआत से भविष्यवाणी की थी, और लगभग 1 प्रतिशत ने डेटा को गलत साबित करने का भरोसा किया था।

इसके अलावा आम एक स्व-सेवात्मक सांख्यिकीय स्लपापपन है इस साल प्रकाशित एक विश्लेषण में, एम्स्टर्डम विश्वविद्यालय के डॉ। विक्रर्ट्स और मारजन बेकर ने सांख्यिकीय त्रुटियों के लिए 281 मनोविज्ञान पत्रों का यादृच्छिक नमूना खोजा। उन्होंने पाया कि उच्च अंत पत्रिकाओं में लगभग आधे पत्रों में कुछ सांख्यिकीय त्रुटि थी, और लगभग 15 प्रतिशत सभी पेपरों में कम से कम एक त्रुटि हुई थी, जो एक रिपोर्ट में बदल गई- लगभग हमेशा लेखकों की अवधारणा के विरोध में …।

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फॉरेंसिक निहितार्थ

हालांकि गलत और गढ़े हुए निष्कर्ष मनोविज्ञान के क्षेत्र को मूर्खतापूर्ण दिखते हैं, वे फोरेंसिक संदर्भों में संभावित रूप से अधिक गंभीर प्रभाव डालते हैं, जहां दांव में छह आंकड़े का भुगतान या स्वतंत्रता के अत्यधिक वंचितता शामिल हो सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एफएमआरआई मस्तिष्क-स्कैन के अध्ययन के आधार पर दावों को अदालत में आपराधिक और सिविल संदर्भों में बढ़ता जा रहा है। फिर भी, 2009 के एक विश्लेषण में पाया गया कि प्रमुख वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित इस तरह के लगभग आधे अध्ययन इतने "गंभीर रूप से दोषपूर्ण" थे कि वे जादू विज्ञान की तरह "माना नहीं जाना चाहिए।"

इसी तरह, शोधकर्ता जे सिंह और उनके सहयोगियों ने पाया है कि भविष्य में हिंसक कौन होगा, भविष्यवाणी करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले उपकरणों की प्रभावकारिता दिखाने के लिए मेटा-विश्लेषण का प्रावधान है, जिसमें अध्ययन से जुड़े शोध प्रक्रियाओं का पर्याप्त रूप से वर्णन करने में विफलता सहित, ओवरलैपिंग नमूनों की जांच करने में विफलता शामिल है या प्रकाशन पूर्वाग्रह, नमूना विविधता के उलझन की जांच में विफलता, और भविष्यवाणी की सटीकता को मापने के लिए, एक समस्याग्रस्त सांख्यिकीय तकनीक का उपयोग, कर्व (एयूसी) के तहत क्षेत्र।

विशेष रूप से मेरे लिए परेशान एक नया अध्ययन है कि शोधकर्ताओं ने अपने डेटा को साझा करने की इच्छाओं को सीधे सबूतों की ताकत और सांख्यिकीय परिणामों की रिपोर्टिंग की गुणवत्ता के साथ सहसंबंधित किया है। (विश्लेषण प्लस एक पत्रिका से ऑनलाइन उपलब्ध है।)

मैंने सेक्स अपमानजनक जोखिम मूल्यांकन के क्षेत्र में कई शोधकर्ताओं के बारे में सुना है जो दूसरे शोधकर्ताओं द्वारा पुन: विश्लेषण के लिए अपने डेटा को प्राप्त करने के लिए दृढ़तापूर्वक प्रयासों का विरोध करते हैं। जैसा कि डॉ। विक्रर्ट्स, एम्स्टर्डम के मनोचिकित्सक विश्वविद्यालय ने बताया, यह नैतिक नियमों का उल्लंघन है। सबसे महत्वपूर्ण बात, यह हमारे लिए इन शोधकर्ताओं के दावों की विश्वसनीयता और वैधता के बारे में आश्वस्त होना असंभव बनाता है। इसके बावजूद, संभावित अविश्वसनीय उपकरण – इनमें से कुछ भी प्रकाशित नहीं हुए – को नियमित रूप से अदालत में पेश किया जाता है ताकि भविष्य खतरनाकता स्थापित हो सके।

आलोचकों का कहना है कि क्षेत्र में व्यापक समस्याएं अनिवार्य सुधारों की ज़रूरत का समर्थन करती हैं, जिसमें नीतियों की आवश्यकता होती है, जिसमें शोधकर्ता अपने डेटा को दूसरों के निरीक्षण और विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराते हैं। यह सुधार सामान्य रूप में मनोविज्ञान की विश्वसनीयता के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन फॉरेंसिक मनोविज्ञान में बिल्कुल आवश्यक है।