模拟实验评估生物医学研究可重复性干预措施的效果：喜忧参半的结果

《BMC Biology》：Efficacy of statistical and design interventions for improving reproducibility in biomedical research

　　在过去二十年中，生物医学研究中已发表成果的重复实验失败引发了所谓的"可重复性危机"。针对改进可重复性，研究者在推断统计和实验设计层面提出了若干干预措施，包括：通过增大样本量来提高统计功效，重新界定统计显著性的阈值，聚焦于最小重要差异，为研究间变异添加惩罚项，以及整合多个研究中心的数据。我们利用模拟实验来评估这些干预措施对可重复性指标的影响。人工数据集是通过对基于已发表生物医学研究（即真实世界数据集）的设定参数分布进行重复抽样而创建的。可重复性指标包括：获得阳性结果的可能性、获得一致推断结论的可能性，以及捕获真实效应量的概率。研究结果喜忧参半：部分提出的干预措施能够改善可重复性，而另一些则对可重复性产生了不利影响。值得注意的是，这些干预措施对可重复性的不同方面产生了不同的影响。