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摘要

在统计学中,样本是从数据生成过程(DGP)中的人群中抽取的。标准误差衡量总体参数估计的不确定性。在科学中,证据的产生是为了在证据生成过程(EGP)中检验假设。我们声称研究人员之间的EGP差异增加了不确定性——非标准误差(NSE)。我们通过让164个团队在相同的数据上测试相同的假设来研究NSE。NSE规模很大,但对于更具重现性或更高评级的研究来说,规模较小。添加对等审查阶段可以减少NSE。我们进一步发现,参与者低估了这种不确定性。

建议引用

  • Menkveld、Albert J.&Dreber、Anna&Holzmeister、Felix&Huber、Juergen&Johannesson、Magnus&Kirchler、Michael&Neusüß、Sebastian&Razen、Michael&Weitzel、Utz&Abad-Diaz、David&Abudy、Menac,2024年。"非标准错误,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档123002,伦敦政治经济学院图书馆。
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    引用人:

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      • MilošFišar、Ben Greiner、Christoph Huber、Elena Katok、Ali I Ozkes和The Management Science Reproductivity Collaboration,2024年。"管理科学中的再现性,"打印后哈尔-04370984,哈尔。
      • Fišar、Miloš&Greiner、Ben&Huber、Christoph&Katok、Elena&Ozkes、Ali&Collaboration、管理科学再现性,2023年。"管理科学中的再现性,"OSF预打印mydzv,开放科学中心。
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    8. 克里斯托夫·佩里根(Christophe Pérignon)、奥利维尔·阿克曼索伊(Olivier Akmansoy)、克里斯托夫·赫尔林(Christopher Hurlin)、安娜·德雷伯(Anna Dreber)、费利克斯·霍尔兹梅斯特(Felix Holzmeister)、尤根·胡贝尔(Juergen Huber)、马格努斯·约翰内森(Magnus Johanne。"实证结果的再现性:来自1000次金融测试的证据,"工作文件hal-03810013,哈尔。

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      • 亨廷顿·克莱恩(Huntington-Klein)、尼克与阿里纳斯(Nick&Arenas)、安德烈与比姆(Andreu&Beam)、艾米丽与贝托尼(Emily&Bertoni)、马可与布隆(Marco&Bloem)、杰弗里·R&伯里(Jeffrey R.&Burli)、普拉哈德与陈(Pralhad&Chen)、奈宾与格雷科(Naibin&Greico)、保罗。"应用微观经济学中隐性研究者决策的影响,"GLO讨论论文系列537,全球劳工组织(GLO)。
      • 亨廷顿·克莱恩(Huntington-Klein)、尼克与阿里纳斯(Nick&Arenas)、安德烈与比姆(Andreu&Beam)、艾米丽·A·贝托尼(Emily A.&Bertoni)、马可与布隆(Marco&Bloem)、杰弗里·R·伯里(Jeffrey R.&Burli)、普拉哈德与陈(Pralhad&Chen)、奈宾与格雷科(Naibin&Greico)、保罗与埃克佩(Paul&Ekpe)、戈德温与普加奇(Godwin&Pugatch)、托德与萨维德拉(Todd&Saavedra)、马丁与斯托普尼特(Martin&Stopnit),2020年。"应用微观经济学中隐性研究者决策的影响,"IZA讨论文件13233,劳动经济学研究所(IZA)。
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      • MilošFišar、Ben Greiner、Christoph Huber、Elena Katok、Ali I Ozkes和The Management Science Reproductivity Collaboration,2024年。"管理科学中的再现性,"打印后哈尔-04370984,哈尔。
      • Fišar、Miloš&Greiner、Ben&Huber、Christoph&Katok、Elena&Ozkes、Ali&Collaboration、管理科学再现性,2023年。"管理科学中的再现性,"OSF预打印mydzv,开放科学中心。
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      • 卡纳瓦里(Canavari)、毛里齐奥(Maurizio)和德里丘提斯(Drichoutis)、安德烈亚斯(Andreas C.)和卢斯克(Lusk)、杰森(Jayson L.)和奈加(Nayga)、鲁道夫(Rodolfo),2018年。"如何进行实验性拍卖:最新进展综述,"MPRA纸89715,德国慕尼黑大学图书馆。
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