Abstract
Originalsprog | Engelsk |
---|---|
Udgivelsessted | Oslo |
Udgiver | Norges Bank |
Antal sider | 56 |
ISBN (Elektronisk) | 9788283792102 |
DOI | |
Status | Udgivet - 2022 |
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Oslo: Norges Bank, 2022.
Publikation: Working paper › Forskning
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PY - 2022
Y1 - 2022
N2 - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants.
AB - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants.
KW - Non-standard errors
KW - Multi-analyst approach
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KW - Non-standard errors
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M3 - Working paper
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