Data dredging
தரவு அகழாய்வு (தரவு உளவு பார்ப்பது அல்லது பி-ஹேக்கிங் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) என்பது புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கதாக முன்வைக்கக்கூடிய தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைக் கண்டறிய தரவு பகுப்பாய்வை தவறாகப் பயன்படுத்துவதாகும், இதனால் தவறான நேர்மறைகளின் அபாயத்தை வியத்தகு முறையில் அதிகரித்து குறைத்து மதிப்பிடுகிறது. தரவுகளில் பல புள்ளிவிவர சோதனைகளைச் செய்வதன் மூலமும், குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளுடன் திரும்பி வருபவர்களை மட்டுமே புகாரளிப்பதன் மூலமும் இது செய்யப்படுகிறது. தரவு அகழாய்வு செயல்முறை முழுமையான தேடல் மூலம் ஒரு ஒற்றை தரவு தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி பல கருதுகோள்களைச் சோதிப்பதை உள்ளடக்கியது-ஒருவேளை ஒரு தொடர்பைக் காட்டக்கூடிய மாறிகளின் சேர்க்கைகளுக்காகவும், ஒருவேளை வழக்குகளின் குழுக்கள் அல்லது அவதானிப்புகளுக்காகவும் அவற்றின் சராசரி அல்லது வேறு சில மாறிகளால் அவற்றின் முறிவுகளில் வேறுபாடுகளைக் காட்டுகின்றன. புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தின் வழக்கமான சோதனைகள், வாய்ப்பு மட்டுமே செயல்பாட்டில் இருந்தால் ஒரு குறிப்பிட்ட முடிவு எழும் நிகழ்தகவை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட வகையின் தவறான முடிவுகளின் சில அபாயங்களை அவசியம் ஏற்றுக்கொள்கின்றன (பூஜ்ய கருதுகோளை தவறாக நிராகரிப்பது). இந்த அளவிலான ஆபத்து முக்கியத்துவம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. அதிக எண்ணிக்கையிலான சோதனைகள் செய்யப்படும்போது, சில இந்த வகையின் தவறான முடிவுகளைத் தருகின்றன; எனவே சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கருதுகோள்களில் 5 சதவீதம் புள்ளிவிவர ரீதியாக 5 சதவீத முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாக (தவறாக) தெரிவிக்கப்படலாம், 1 சதவீதம் (தவறாக) 1 சதவீத முக்கியத்துவம் வாய்ந்த அளவில் புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கதாக இருக்கலாம், மற்றும் பல, தற்செயலாக மட்டும். போதுமான கருதுகோள்கள் சோதிக்கப்படும்போது, சில புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கவை என்று தெரிவிக்கப்படும் என்பது கிட்டத்தட்ட உறுதி (இது தவறாக இருந்தாலும்), ஏனெனில் எந்தவொரு அளவிலான சீரற்ற தன்மையுடன் கூடிய ஒவ்வொரு தரவுகளும் சில போலியான தொடர்புகளைக் கொண்டிருக்கக்கூடும் (எடுத்துக்காட்டாக). அவர்கள் எச்சரிக்கையாக இல்லாவிட்டால், தரவுச் சுரங்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் இந்த முடிவுகளால் எளிதில் தவறாக வழிநடத்தப்படலாம். சமூக அறிவியல் ஆராய்ச்சியில் இத்தகைய சிக்கல்களைக் கண்டுபிடிப்பதில் கவனம் செலுத்தி வரும் டேட்டா கோலாடா வலைப்பதிவின் பின்னணியில் உள்ள மூன்று ஆராய்ச்சியாளர்களால் 2014 ஆம் ஆண்டு ஆய்வறிக்கையில் பி-ஹேக்கிங் (பி-மதிப்புகளைக் குறிக்கும் வகையில்) என்ற சொல் உருவாக்கப்பட்டது. தரவு அகழாய்வு என்பது பல ஒப்பீடுகள் சிக்கலை புறக்கணிப்பதற்கான ஒரு எடுத்துக்காட்டு. ஒரு வடிவம் என்னவென்றால், பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்ட மொத்த துணைக்குழு ஒப்பீடுகளின் எண்ணிக்கையை வாசகருக்கு எச்சரிக்காமல் துணைக்குழுக்கள் ஒப்பிடப்படுகின்றன. தரவுகளிலிருந்து முடிவுகளை எடுப்பது வழக்கமான புள்ளிவிவர கருதுகோள் சோதனை நடைமுறை அடிக்கடி நிகழ்தகவைப் பயன்படுத்தி ஒரு ஆராய்ச்சி கருதுகோளை உருவாக்குவதாகும், அதாவது "உயர் சமூக வகுப்புகளில் உள்ளவர்கள் நீண்ட காலம் வாழ்கிறார்கள்", பின்னர் பொருத்தமான தரவை சேகரிக்கிறார்கள். கடைசியாக, முடிவுகள் தற்செயலாக மட்டும் எவ்வளவு சாத்தியம் என்பதைப் பார்க்க ஒரு புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம் சோதனை மேற்கொள்ளப்படுகிறது (பூஜ்ய கருதுகோளுக்கு எதிரான சோதனை என்றும் அழைக்கப்படுகிறது). முறையான புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வில் ஒரு முக்கிய அம்சம் என்னவென்றால், கருதுகோளை உருவாக்குவதில் பயன்படுத்தப்படாத ஆதாரங்களுடன் (தரவு) ஒரு கருதுகோளை சோதிப்பதாகும். ஒவ்வொரு தரவுத் தொகுப்பும் முற்றிலும் தற்செயல் காரணமாக சில வடிவங்களைக் கொண்டிருப்பதால் இது முக்கியமானது. ஒரே புள்ளிவிவர மக்கள்தொகையிலிருந்து வேறுபட்ட தரவு தொகுப்பில் கருதுகோள் சோதிக்கப்படாவிட்டால், வாய்ப்பு மட்டுமே அத்தகைய வடிவங்களை உருவாக்கும் வாய்ப்பை மதிப்பிட முடியாது. எடுத்துக்காட்டாக, 2 தலைகள் மற்றும் 3 வால்களின் விளைவாக ஒரு நாணயத்தை ஐந்து முறை புரட்டுவது, நாணயம் 3/5 முதல் 2/5 வரை வால்களை விரும்புகிறது என்று கருதுவதற்கு வழிவகுக்கும். இந்த கருதுகோள் தற்போதுள்ள தரவுத் தொகுப்பில் சோதிக்கப்பட்டால், அது உறுதிப்படுத்தப்படுகிறது, ஆனால் உறுதிப்படுத்தல் அர்த்தமற்றது. வால் நிகழ்தகவு என்ன என்பதை முன்கூட்டியே ஒரு கருதுகோளை உருவாக்கி, பின்னர் கருதுகோள் நிராகரிக்கப்பட்டதா இல்லையா என்பதைப் பார்க்க நாணயத்தை பல்வேறு முறை வீசுவதே சரியான நடைமுறையாக இருந்திருக்கும். மூன்று வால்கள் மற்றும் இரண்டு தலைகளைக் கவனித்தால், மற்றொரு கருதுகோள், வால்கள் நிகழ்தகவு 3/5 ஆகும், ஆனால் அதை ஒரு புதிய நாணயம் வீசுவதன் மூலம் மட்டுமே சோதிக்க முடியும். தவறான நடைமுறையின் கீழ் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவம் முற்றிலும் போலியானது என்பதை உணர வேண்டியது அவசியம்-முக்கியத்துவம் வாய்ந்த சோதனைகள் தரவு அகழ்வாராய்ச்சியிலிருந்து பாதுகாக்காது. பிரதிநிதித்துவமற்ற தரவுகளால் பரிந்துரைக்கப்பட்ட கருதுகோள், நபர்களின் சீரற்ற மாதிரியின் ஆய்வில் ஆகஸ்ட் 7 ஆம் தேதி பிறந்த நாள் கொண்ட சரியாக இரண்டு நபர்கள் உள்ளனர் என்று வைத்துக்கொள்வோம்ஃ மேரி மற்றும் ஜான். தரவு அகழாய்வில் ஈடுபட்டுள்ள ஒருவர் மேரிக்கும் ஜானுக்கும் இடையிலான கூடுதல் ஒற்றுமைகளைக் கண்டறிய முயற்சி செய்யலாம். இரண்டிற்கும் இடையில் நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான சாத்தியமான ஒற்றுமைகளைக் கடந்து செல்வதன் மூலம், ஒவ்வொன்றும் உண்மையாக இருப்பதற்கான குறைந்த நிகழ்தகவைக் கொண்டுள்ளன, ஒரு அசாதாரண ஒற்றுமையை கிட்டத்தட்ட நிச்சயமாக காணலாம். ஒருவேளை ஜான் மற்றும் மேரி மட்டுமே கல்லூரியில் மூன்று முறை சிறார்களை மாற்றியவர்கள். தரவு அகழாய்வு மூலம் பக்கச்சார்பான ஒரு கருதுகோள், "ஆகஸ்ட் 7 அன்று பிறந்தவர்களுக்கு கல்லூரியில் இரண்டு முறைக்கு மேல் சிறார்களை மாற்றுவதற்கான அதிக வாய்ப்பு உள்ளது". சூழலுக்கு வெளியே எடுக்கப்பட்ட தரவு அந்த தொடர்பை வலுவாக ஆதரிப்பதாகக் கருதப்படலாம், ஏனெனில் வேறு பிறந்தநாளைக் கொண்ட யாரும் கல்லூரியில் மூன்று முறை சிறார்களை மாற்றவில்லை. இருப்பினும், இது ஒரு போலியான கருதுகோள் என்றால், இந்த முடிவு பெரும்பாலும் இனப்பெருக்கம் செய்ய முடியாது; ஆகஸ்ட் 7 பிறந்தநாளைக் கொண்ட மற்றவர்கள் மைனர்களை மாற்றும் விகிதத்தைக் கொண்டிருக்கிறார்களா என்பதைச் சரிபார்க்க எந்த முயற்சியும் பெரும்பாலும் உடனடியாக முரண்பட்ட முடிவுகளைப் பெறும். முறையான சார்பு சார்பு என்பது பகுப்பாய்வில் ஒரு முறையான பிழையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, அதிக இருதய அபாயத்தில் உள்ள எச். ஐ. வி நோயாளிகளுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட எச். ஐ. வி சிகிச்சை, அபாகாவிர் மற்றும் குறைந்த ஆபத்துள்ள நோயாளிகளுக்கு பிற மருந்துகளுக்கு மருத்துவர்கள் உத்தரவிட்டனர், இது மற்ற சிகிச்சைகளுடன் ஒப்பிடும்போது அபாகாவிர் பற்றிய எளிய மதிப்பீட்டைத் தடுக்கிறது. இந்த சார்புக்கு சரிசெய்யாத ஒரு பகுப்பாய்வு அபாகாவருக்கு நியாயமற்ற முறையில் அபராதம் விதித்தது, ஏனெனில் அதன் நோயாளிகள் அதிக ஆபத்தில் இருந்ததால் அவர்களில் அதிகமானவர்களுக்கு மாரடைப்பு ஏற்பட்டது. இந்த பிரச்சனை மிகவும் கடுமையானதாக இருக்கலாம், எடுத்துக்காட்டாக, அவதானிப்பு ஆய்வில். காணாமல் போன காரணிகள், அளவிடப்படாத குழப்பங்கள் மற்றும் பின்தொடர்தல் இழப்பு ஆகியவையும் சார்புக்கு வழிவகுக்கும். குறிப்பிடத்தக்க p-மதிப்புகளைக் கொண்ட தாள்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், எதிர்மறை ஆய்வுகள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன, இது வெளியீட்டு சார்பு ஆகும். இது கோப்பு இழுப்பான் சார்பு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, ஏனெனில் குறைவான குறிப்பிடத்தக்க p-மதிப்பு முடிவுகள் கோப்பு இழுப்பறையில் விடப்பட்டு ஒருபோதும் வெளியிடப்படுவதில்லை. பல மாதிரிகள் தரவைப் பற்றிய அறிவின் மூலம் புள்ளிவிவர சோதனைகளின் நிபந்தனையின் மற்றொரு அம்சத்தைப் பயன்படுத்தும்போது காணலாம் செயல்முறையின் ஒரு முக்கியமான படி, ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பிற மாறிகளை விளக்கும் ஒரு உறவில் எந்த கோவேரியேட்டுகளைச் சேர்க்க வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிப்பதாகும். புள்ளிவிவரங்கள் (படிப்படியான பின்னடைவைப் பார்க்கவும்) மற்றும் கணிசமான கருத்தாய்வுகள் இரண்டும் உள்ளன, அவை ஆசிரியர்கள் தங்கள் சில மாதிரிகளை மற்றவர்களை விட ஆதரிக்க வழிவகுக்கின்றன, மேலும் புள்ளிவிவர சோதனைகளின் தாராளமான பயன்பாடு உள்ளது. இருப்பினும், தரவுகளின் அடிப்படையில் ஒரு விளக்க உறவிலிருந்து ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறிகளை நிராகரிப்பது என்பது எதுவும் நடக்கவில்லை என்பது போல் உறவில் தக்கவைக்கப்பட்ட மாறிகளுக்கு நிலையான புள்ளிவிவர நடைமுறைகளை செல்லுபடியாகும் வகையில் பயன்படுத்த முடியாது என்பதாகும். வழக்கின் இயல்பில், தக்கவைக்கப்பட்ட மாறிகள் நிராகரிக்கப்பட்ட மாறிகள் தோல்வியடைந்த ஒருவித ஆரம்ப சோதனையில் (ஒருவேளை ஒரு துல்லியமற்ற உள்ளுணர்வு) தேர்ச்சி பெற வேண்டியிருந்தது. 1966 ஆம் ஆண்டில், செல்வின் மற்றும் ஸ்டூவர்ட் மாதிரியில் தக்கவைக்கப்பட்ட மாறிகளை வலையில் விழாத மீன்களுடன் ஒப்பிட்டனர்-அதாவது அவற்றின் விளைவுகள் வலையில் விழுவதை விட பெரியதாக இருக்கும். இது தக்கவைக்கப்பட்ட விளக்க மாதிரியில் அடுத்தடுத்த அனைத்து சோதனைகளின் செயல்திறனையும் மாற்றுவது மட்டுமல்லாமல், இது சார்பை அறிமுகப்படுத்தலாம் மற்றும் மதிப்பீட்டில் சராசரி சதுர பிழையை மாற்றலாம். வானிலை மற்றும் தொற்றுநோயியலில் எடுத்துக்காட்டுகள் வானிலை அறிவியலில், கருதுகோள்கள் பெரும்பாலும் தற்போதைய வானிலைத் தரவைப் பயன்படுத்தி வடிவமைக்கப்பட்டு எதிர்கால வானிலைத் தரவுகளுக்கு எதிராக சோதிக்கப்படுகின்றன, இது ஆழ் மனதில் கூட, எதிர்காலத் தரவு கருதுகோளின் உருவாக்கத்தை பாதிக்க முடியாது என்பதை உறுதி செய்கிறது. நிச்சயமாக, அத்தகைய ஒழுக்கம் புதிய தரவு வரும் வரை காத்திருக்க வேண்டும், வடிவமைக்கப்பட்ட கோட்பாட்டின் முன்கணிப்பு சக்தியை பூஜ்ய கருதுகோளுக்கு எதிராக காட்ட வேண்டும். வரவிருக்கும் வானிலை இன்னும் கிடைக்காததால், முன்கணிப்பு மாதிரியை கையில் உள்ள தரவுகளுடன் கையால் இணைத்ததாக ஆராய்ச்சியாளரை யாரும் குற்றம் சாட்ட முடியாது என்பதை இந்த செயல்முறை உறுதி செய்கிறது. மற்றொரு எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட நகரத்தில் புற்றுநோய் கொத்து இருப்பதாகத் தோன்றுகிறது, ஆனால் இது ஏன் அவ்வாறு இருக்கிறது என்பதற்கான உறுதியான கருதுகோள் இல்லை என்று பார்வையாளர்கள் குறிப்பிடுகிறார்கள் என்று வைத்துக்கொள்வோம். இருப்பினும், நகரம் மற்றும் அதைச் சுற்றியுள்ள பகுதிகளைப் பற்றிய ஏராளமான மக்கள்தொகைத் தரவுகளை அவர்கள் அணுகலாம், இதில் நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான வெவ்வேறு மாறிகளின் பரப்பளவு அளவீடுகள் உள்ளன, பெரும்பாலும் தொடர்பில்லாதவை. இந்த மாறிகள் அனைத்தும் புற்றுநோய் நிகழ்வு விகிதத்திலிருந்து சுயாதீனமாக இருந்தாலும், குறைந்தபட்சம் ஒரு மாறுபாடு அந்த பகுதி முழுவதும் உள்ள புற்றுநோய் விகிதத்துடன் கணிசமாக தொடர்புபடுத்தப்பட வாய்ப்புள்ளது. இது ஒரு கருதுகோளை பரிந்துரைக்கலாம் என்றாலும், அதே மாறிகளைப் பயன்படுத்தி மேலும் சோதனை செய்ய வேண்டும், ஆனால் வேறு இடத்திலிருந்து தரவு உறுதிப்படுத்த வேண்டும். 0. 1 இன் p-மதிப்பு, ஒரு நேரத்தில் 1 சதவீதம் குறைந்தபட்சம் அந்த தீவிர விளைவு தற்செயலாகப் பெறப்படும் என்பதைக் குறிக்கிறது என்பதைக் கவனியுங்கள்; நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான கருதுகோள்கள் (பரஸ்பர ஒப்பீட்டளவில் தொடர்பில்லாத சுயாதீன மாறிகளுடன்) சோதிக்கப்பட்டால், பல பூஜ்ய கருதுகோள்களுக்கு 0.01 க்கும் குறைவான p-மதிப்பைப் பெற வாய்ப்புள்ளது. சமூகவியலில் பி-வளைவைத் தட்டச்சு செய்வதற்கான மற்றொரு வழி பாலினத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதாகும். சைமன்சோன் மற்றும் பலர் நடத்திய பகுப்பாய்வு. அல். ப்ரூன்ஸ் மற்றும் இயோனிடிஸ் (2016) நடத்திய ஒரு ஆய்வில், ப்ரூன்ஸ் மற்றும் அயோனிடிஸ் பாலினக் கட்டுப்பாட்டைக் கைவிட்டபோது, இது டி-மதிப்பை 9.29 முதல் 0.88 வரை குறைத்தது, இது ஒரு காரணமற்ற விளைவைக் காட்டுகிறது, அங்கு ஒரு காரணமான ஒன்று முன்பு பதிவு செய்யப்பட்டது (3). இது ஒரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்பாகும், ஏனெனில் t-மதிப்புகள் p-மதிப்புகளுக்கு நேர்மாறான விகிதாசாரத்தில் உள்ளன, அதாவது அதிக t-மதிப்புகள் (2.8 க்கு மேல்) குறைந்த p-மதிப்புகளைக் குறிக்கின்றன. பாலினத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம், ஒருவர் டி-மதிப்பை செயற்கை முறையில் உயர்த்தலாம், இதனால் பி-மதிப்பையும் செயற்கை முறையில் குறைக்கலாம். ஊடகங்களில் தோற்றம் ஒரு உதாரணம் சாக்லேட் எடை இழப்பு மோசடி ஆய்வு பத்திரிகையாளர் ஜான் போஹன்னன் நடத்தியது, அவர் ஒரு கிஸ்மோடோ கட்டுரையில் பகிரங்கமாக விளக்கினார், இந்த ஆய்வு வேண்டுமென்றே ஒரு சமூக பரிசோதனையாக மோசடியாக நடத்தப்பட்டது. இந்த ஆய்வு 2015 ஆம் ஆண்டில் பல ஊடகங்களில் பரவலாக இருந்தது, ஒவ்வொரு நாளும் ஒரு சாக்லேட் பட்டை சாப்பிடுவது அவர்களின் சிறந்த தீர்ப்புக்கு எதிராக எடை இழக்க வழிவகுக்கும் என்ற கூற்றை பலர் நம்பினர். இந்த ஆய்வு உணவு மற்றும் சுகாதார நிறுவனத்தில் வெளியிடப்பட்டது. போஹன்னனின் கூற்றுப்படி, p-மதிப்பை 0.05 க்கும் குறைவாகக் குறைக்க, சோதனை முக்கியமானதாக இருக்கும்போது 18 வெவ்வேறு மாறிகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது முக்கியம். தீர்வுகள் தரவுகளில் வடிவங்களைத் தேடுவது நியாயமானது என்றாலும், ஒரு வடிவம் துஷ்பிரயோகத்திற்கு ஆளாகும் வரை அதே தரவுகளுக்கு முக்கியத்துவம் அல்லது கருதுகோள் சோதனையின் புள்ளிவிவரச் சோதனையைப் பயன்படுத்துதல். தரவு அகழ்வாராய்ச்சியைத் தவிர்க்கும் போது கருதுகோள்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு வழி சீரற்ற மாதிரி சோதனைகளை நடத்துவதாகும். ஆராய்ச்சியாளர் ஒரு தரவுத் தொகுப்பைச் சேகரித்து, பின்னர் அதை தோராயமாக ஏ மற்றும் பி என்ற இரண்டு துணைக்குழுக்களாகப் பிரிக்கிறார். ஒரே ஒரு துணைக்குழு-சொல்லுங்கள், துணைக்குழு ஏ-கருதுகோள்களை உருவாக்குவதற்கு பரிசோதிக்கப்படுகிறது. ஒரு கருதுகோள் வடிவமைக்கப்பட்டவுடன், அது கருதுகோளை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படாத B துணைக்குழுவில் சோதிக்கப்பட வேண்டும். அத்தகைய கருதுகோளை B ஆதரிக்கும் இடங்களில் மட்டுமே கருதுகோள் செல்லுபடியாகும் என்று நம்புவது நியாயமானது. (இது ஒரு எளிய வகை குறுக்கு சரிபார்ப்பு மற்றும் பெரும்பாலும் பயிற்சி-சோதனை அல்லது பிளவு-பாதி சரிபார்ப்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது. தரவு அகழ்வாராய்ச்சிக்கான மற்றொரு தீர்வு, ஆய்வின் போது நடத்தப்பட்ட அனைத்து முக்கிய சோதனைகளின் எண்ணிக்கையையும் பதிவுசெய்து, ஒருவரின் முக்கியத்துவத்திற்கான அளவுகோலை (ஆல்பா) இந்த எண்ணால் வகுப்பது; இது பான்ஃபெரோனி திருத்தம். இருப்பினும், இது மிகவும் பழமைவாத அளவீடு ஆகும். ஒரு குடும்பம் வாரியாக 0.05 ஆல்ஃபா, 1,000 முக்கியத்துவ சோதனைகளுக்கு 1,000 ஆல் வகுக்கப்படுகிறது, இது 0.00005 இன் மிகவும் கடுமையான ஒரு கருதுகோள் ஆல்பாவை அளிக்கிறது. மாறுபாட்டைப் பகுப்பாய்வு செய்வதிலும், அடிப்படை செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கிய பின்னடைவுகளுக்கு ஒரே நேரத்தில் நம்பிக்கைப் பட்டைகளை உருவாக்குவதிலும் குறிப்பாக பயனுள்ள முறைகள் ஷெஃப்பின் முறையாகும், மேலும் ஆராய்ச்சியாளருக்கு ஜோடி வாரியாக ஒப்பீடுகள் மட்டுமே இருந்தால், டுகி முறை. பெஞ்சமினி மற்றும் ஹோச்பெர்க்கின் தவறான கண்டுபிடிப்பு விகிதத்தைப் பயன்படுத்துவது மிகவும் அதிநவீன அணுகுமுறையாகும், இது பல கருதுகோள் சோதனைகளைக் கட்டுப்படுத்துவதற்கான பிரபலமான முறையாக மாறியுள்ளது. எந்த அணுகுமுறையும் நடைமுறைக்குரியதாக இல்லாதபோது, உறுதிப்படுத்தக்கூடிய தரவு பகுப்பாய்வுகளுக்கும் ஆய்வுக்குரிய பகுப்பாய்வுகளுக்கும் இடையே ஒரு தெளிவான வேறுபாட்டை ஒருவர் செய்ய முடியும். புள்ளிவிவர அனுமானம் முந்தையவருக்கு மட்டுமே பொருத்தமானது. இறுதியில், ஒரு சோதனையின் புள்ளிவிவர முக்கியத்துவமும் ஒரு கண்டுபிடிப்பின் புள்ளிவிவர நம்பிக்கையும் தரவுகளின் கூட்டு பண்புகள் மற்றும் தரவை ஆராய பயன்படுத்தப்படும் முறை ஆகும். எனவே, ஒரு குறிப்பிட்ட நிகழ்வுக்கு 20 இல் 19 முறை 20 சதவீதம் ± 2 சதவீதம் நிகழ்தகவு இருப்பதாக யாராவது சொன்னால், 20 சதவீத மதிப்பீட்டைப் பெற பயன்படுத்தப்படும் அதே முறையால் நிகழ்வின் நிகழ்தகவு மதிப்பிடப்பட்டால், முடிவு 18 சதவீதம் முதல் 22 சதவீதம் வரை நிகழ்தகவு 0.95 உடன் இருக்கும். தரவை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் முறையைப் பொருட்படுத்தாமல், பார்ப்பதன் மூலம் மட்டுமே புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தின் உரிமைகோரலைச் செய்ய முடியாது. கல்வி இதழ்கள் பெருகிய முறையில் பதிவு செய்யப்பட்ட அறிக்கை வடிவத்திற்கு மாறுகின்றன, இது தரவு அகழாய்வு போன்ற மிகவும் தீவிரமான சிக்கல்களை எதிர்ப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது மற்றும் கோட்பாடு-சோதனை ஆராய்ச்சியை மிகவும் நம்பத்தகாததாக மாற்றியுள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, நேச்சர் ஹ்யூமன் பிஹேவியர் பதிவு செய்யப்பட்ட அறிக்கை வடிவமைப்பை ஏற்றுக்கொண்டது, ஏனெனில் இது "ஆராய்ச்சியின் முடிவுகளிலிருந்து ஆராய்ச்சிக்கு வழிகாட்டும் கேள்விகளுக்கும் அவற்றுக்கு பதிலளிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் முறைகளுக்கும் முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது". ஐரோப்பிய ஜர்னல் ஆஃப் பர்சனாலிட்டி இந்த வடிவமைப்பை பின்வருமாறு வரையறுக்கிறதுஃ "ஒரு பதிவு செய்யப்பட்ட அறிக்கையில், ஆசிரியர்கள் தத்துவார்த்த மற்றும் அனுபவ பின்னணி, ஆராய்ச்சி கேள்விகள்/கருதுகோள்கள் மற்றும் முன்னோடி தரவு (கிடைத்தால்) ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு ஆய்வு முன்மொழிவை உருவாக்குகிறார்கள். சமர்ப்பிக்கப்பட்டவுடன், இந்த முன்மொழிவு தரவு சேகரிப்புக்கு முன் மதிப்பாய்வு செய்யப்படும், மேலும் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டால், இந்த சக மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட நடைமுறையின் விளைவாக வரும் கட்டுரை வெளியிடப்படும், ஆய்வு முடிவுகளைப் பொருட்படுத்தாமல் ". திறந்த அறிவியல் அணுகுமுறையைப் போலவே முறைகள் மற்றும் முடிவுகளையும் பொதுவில் கிடைக்கச் செய்யலாம், இது தரவு அகழாய்வு நடைபெறுவதை இன்னும் கடினமாக்குகிறது. கார்டன் ஆஃப் ஃபோர்க்கிங் பாதைகள் பல ஆராய்ச்சியாளர்களின் சுதந்திரத்தின் அளவுகள் குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு வெளிப்புற இணைப்புகள் தரவு-ஸ்னோப்பிங் சார்பு பற்றிய ஒரு நூலியல் போலியான தொடர்புகள், நம்பமுடியாத தொடர்புகளின் எடுத்துக்காட்டுகளின் தொகுப்பு வீடியோவை "நியூரோஸ்கெப்டிக்" மூலம் பி-ஹேக்கிங் விளக்கும் வீடியோ, டிஸ்கவர் இதழில் ஒரு பதிவர் படிப்படியாக விலகிச் செல்லுங்கள், பெரிய தரவுகளின் இதழில் ஒரு கட்டுரை படிப்படியான பின்னடைவை விமர்சிக்கிறது சார்பு அறிவாற்றல் சார்புகள் அறிவியல் தவறான நடத்தை சோதனைகள் புள்ளிவிவர கருதுகோள் வடிவமைப்பு சோதனை நெறிமுறை சர்ச்சைக்குரிய ஆராய்ச்சி நடைமுறைகளின் தவறாகப் பயன்படுத்துதல்