四川
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在实证研究中，数据并不会自己“说话”。变量如何定义、异常值如何处理、样本如何筛选、模型如何设定以及使用哪种检验标准，研究者都必须在一系列方法中做出选择。但问题在于，这些选择往往并不存在唯一答案。那么，当不同研究者面对同一数据和同一研究问题时，他们会不会因为分析路径不同而得出不同答案？
01 引言
02 研究设计
03 研究结果
但如果把标准提高到“所有再分析者都同意原结论”，通过数量显著下降：在100项复现研究中，只有34%能够做到所有再分析者都支持原研究结论。也就是说，真正能在不同分析者之间保持完全一致的研究，只占约三分之一。
04 结论与启示
多宇宙分析则不依赖于多个独立研究团队，而是主要由同一研究者或同一团队系统展开的稳健性方法。它的基本思想是：既然研究过程中往往存在许多看似合理的分析选择，例如变量如何定义、异常值如何处理、样本如何筛选、模型形式如何设定等等，那么研究者就不应只报告其中一条分析路径，而是应当把一系列合理路径都跑一遍，看看结论在多大范围内保持稳定。
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