Data dredging
ডেটা ড্রেজিং (ডেটা স্নুপিং বা পি-হ্যাকিং নামেও পরিচিত) হল পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ হিসাবে উপস্থাপিত হতে পারে এমন ডেটার নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণের অপব্যবহার, এইভাবে নাটকীয়ভাবে মিথ্যা পজিটিভের ঝুঁকি বৃদ্ধি এবং হ্রাস করে। তথ্যের উপর অনেক পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা করে এবং শুধুমাত্র উল্লেখযোগ্য ফলাফল নিয়ে ফিরে আসা ব্যক্তিদের রিপোর্ট করে এটি করা হয়। ডেটা ড্রেজিং প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে সম্পূর্ণ অনুসন্ধানের মাধ্যমে একটি একক ডেটা সেট ব্যবহার করে একাধিক অনুমান পরীক্ষা করা-সম্ভবত এমন ভেরিয়েবলের সংমিশ্রণের জন্য যা একটি পারস্পরিক সম্পর্ক দেখাতে পারে, এবং সম্ভবত এমন ক্ষেত্রে বা পর্যবেক্ষণের জন্য যা তাদের গড়ের মধ্যে পার্থক্য দেখায় বা অন্য কোনও পরিবর্তনশীল দ্বারা তাদের ভাঙ্গন দেখায়। পরিসংখ্যানগত গুরুত্বের প্রচলিত পরীক্ষাগুলি এই সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে যে একটি নির্দিষ্ট ফলাফল উদ্ভূত হবে যদি শুধুমাত্র সুযোগ কাজ করে এবং অগত্যা একটি নির্দিষ্ট ধরনের ভুল সিদ্ধান্তের কিছু ঝুঁকি গ্রহণ করে (নাল হাইপোথিসিসের ভুল প্রত্যাখ্যান)। ঝুঁকির এই স্তরকে তাৎপর্য বলা হয়। যখন প্রচুর সংখ্যক পরীক্ষা করা হয়, তখন কিছু কিছু এই ধরনের ভুল ফলাফল তৈরি করে; তাই এলোমেলোভাবে নির্বাচিত অনুমানের 5 শতাংশ (ভুলভাবে) 5 শতাংশ তাৎপর্যপূর্ণ স্তরে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে রিপোর্ট করা যেতে পারে, 1 শতাংশ (ভুলভাবে) 1 শতাংশ তাৎপর্যপূর্ণ স্তরে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে রিপোর্ট করা যেতে পারে, এবং তাই, শুধুমাত্র কাকতালীয়ভাবে। যখন পর্যাপ্ত অনুমান পরীক্ষা করা হয়, তখন এটি কার্যত নিশ্চিত যে কিছু পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ বলে রিপোর্ট করা হবে (যদিও এটি বিভ্রান্তিকর), যেহেতু যে কোনও মাত্রার এলোমেলোতা সহ প্রায় প্রতিটি ডেটা সেট (উদাহরণস্বরূপ) কিছু জাল সম্পর্ক ধারণ করতে পারে। যদি তারা সতর্ক না হন, তবে ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে গবেষকরা সহজেই এই ফলাফলগুলি দ্বারা বিভ্রান্ত হতে পারেন। পি-হ্যাকিং শব্দটি (পি-মানগুলির প্রসঙ্গে) 2014 সালের একটি গবেষণাপত্রে ডেটা কোলাডা ব্লগের পিছনে থাকা তিনজন গবেষক তৈরি করেছিলেন, যা সামাজিক বিজ্ঞানের গবেষণায় এই জাতীয় সমস্যাগুলি উন্মোচন করার দিকে মনোনিবেশ করে আসছে। একাধিক তুলনা সমস্যা উপেক্ষা করার একটি উদাহরণ হল ডেটা ড্রেজিং। একটি রূপ হল যখন পাঠককে মোট উপগোষ্ঠীর তুলনা সম্পর্কে সতর্ক না করে উপগোষ্ঠীগুলির তুলনা করা হয়। প্রকার তথ্য থেকে উপসংহার টানা প্রচলিত পরিসংখ্যানগত অনুমান পরীক্ষার পদ্ধতিটি ঘন ঘন সম্ভাব্যতা ব্যবহার করে একটি গবেষণা অনুমান প্রণয়ন করা হয়, যেমন "উচ্চ সামাজিক শ্রেণীর লোকেরা বেশি দিন বেঁচে থাকে", তারপর প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করে। সবশেষে, শুধুমাত্র কাকতালীয়ভাবে ফলাফলগুলি কতটা সম্ভাব্য তা দেখার জন্য একটি পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য পরীক্ষা করা হয় (এটিকে নাল হাইপোথিসিসের বিরুদ্ধে পরীক্ষাও বলা হয়)। সঠিক পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের একটি মূল বিষয় হল প্রমাণ (তথ্য) সহ একটি অনুমান পরীক্ষা করা যা অনুমান তৈরিতে ব্যবহৃত হয়নি। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ প্রতিটি ডেটা সেটে সম্পূর্ণরূপে সুযোগের কারণে কিছু নিদর্শন থাকে। যদি অনুমানটি একই পরিসংখ্যানগত জনসংখ্যার থেকে আলাদা ডেটা সেটের উপর পরীক্ষা না করা হয়, তবে সম্ভাবনা মূল্যায়ন করা অসম্ভব যে একা সুযোগ এই ধরনের নিদর্শন তৈরি করবে। উদাহরণস্বরূপ, 2টি মাথা এবং 3টি লেজের ফলস্বরূপ একটি মুদ্রা পাঁচবার উল্টানোর ফলে একজন অনুমান করতে পারে যে মুদ্রাটি 3/5 থেকে 2/5 দ্বারা লেজকে সমর্থন করে। যদি এই অনুমানটি বিদ্যমান ডেটা সেটে পরীক্ষা করা হয়, তবে এটি নিশ্চিত করা হয়, তবে নিশ্চিতকরণ অর্থহীন। সঠিক পদ্ধতিটি ছিল লেজের সম্ভাবনা কী তার একটি অনুমান আগে থেকে তৈরি করা এবং তারপরে অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করা হয়েছে কিনা তা দেখার জন্য মুদ্রাটি বিভিন্ন সময় নিক্ষেপ করা। যদি তিনটি লেজ এবং দুটি মাথা পর্যবেক্ষণ করা হয়, তবে আরেকটি অনুমান, যে লেজের সম্ভাবনা 3/5, গঠিত হতে পারে, তবে এটি কেবল একটি নতুন সেট মুদ্রা টস দ্বারা পরীক্ষা করা যেতে পারে। এটা উপলব্ধি করা গুরুত্বপূর্ণ যে ভুল পদ্ধতির অধীনে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য সম্পূর্ণরূপে জাল-তাৎপর্যপূর্ণ পরীক্ষাগুলি ডেটা ড্রেজিং থেকে রক্ষা করে না। অ-প্রতিনিধিত্বমূলক তথ্য দ্বারা প্রস্তাবিত অনুমান মনে করুন যে মানুষের একটি এলোমেলো নমুনার অধ্যয়নে 7ই আগস্ট জন্মদিন সহ ঠিক দুজন ব্যক্তি অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ মেরি এবং জন। ডেটা ড্রেজিংয়ে নিযুক্ত কেউ মেরি এবং জনের মধ্যে অতিরিক্ত মিল খুঁজে বের করার চেষ্টা করতে পারে। দুটির মধ্যে শত শত বা হাজার হাজার সম্ভাব্য সাদৃশ্যের মধ্য দিয়ে গিয়ে, যার প্রত্যেকটির সত্য হওয়ার সম্ভাবনা কম, একটি অস্বাভাবিক মিল প্রায় নিশ্চিতভাবেই পাওয়া যেতে পারে। সম্ভবত অধ্যয়নের মধ্যে জন এবং মেরি হলেন একমাত্র দুজন ব্যক্তি যারা কলেজে তিনবার অপ্রাপ্তবয়স্কদের পরিবর্তন করেছিলেন। ডেটা ড্রেজিং দ্বারা পক্ষপাতদুষ্ট একটি অনুমান তখন হতে পারে "7ই আগস্ট জন্মগ্রহণকারী ব্যক্তিদের কলেজে দুইবারের বেশি অপ্রাপ্তবয়স্কদের পরিবর্তন করার সম্ভাবনা অনেক বেশি থাকে"। প্রসঙ্গের বাইরে নেওয়া তথ্যগুলি সেই পারস্পরিক সম্পর্ককে দৃঢ়ভাবে সমর্থন করে বলে মনে করা যেতে পারে, কারণ ভিন্ন জন্মদিনের কেউই কলেজে তিনবার অপ্রাপ্তবয়স্কদের পরিবর্তন করেনি। যাইহোক, যদি (সম্ভবত) এটি একটি ভুয়ো অনুমান হয়, তবে এই ফলাফলটি সম্ভবত পুনরুত্পাদনযোগ্য হবে না; 7ই আগস্টের জন্মদিনের অন্যদেরও অপ্রাপ্তবয়স্কদের পরিবর্তনের হার একই রকম কিনা তা পরীক্ষা করার যে কোনও প্রচেষ্টা সম্ভবত প্রায় অবিলম্বে পরস্পরবিরোধী ফলাফল পাবে। পদ্ধতিগত পক্ষপাত বিশ্লেষণের একটি পদ্ধতিগত ত্রুটি। উদাহরণস্বরূপ, ডাক্তাররা এইচআইভি রোগীদের উচ্চ কার্ডিওভাসকুলার ঝুঁকিতে একটি নির্দিষ্ট এইচআইভি চিকিত্সা, অ্যাবাকাভির এবং কম ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের অন্যান্য ওষুধের দিকে পরিচালিত করেছিলেন, যা অন্যান্য চিকিত্সার তুলনায় অ্যাবাকাভিরের একটি সহজ মূল্যায়ন প্রতিরোধ করে। একটি বিশ্লেষণ যা এই পক্ষপাতের জন্য সঠিক ছিল না তা অন্যায়ভাবে অ্যাবাকাভিরকে শাস্তি দিয়েছিল, কারণ এর রোগীরা বেশি ঝুঁকিপূর্ণ ছিল তাই তাদের মধ্যে আরও বেশি হার্ট অ্যাটাক হয়েছিল। এই সমস্যাটি খুব গুরুতর হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণায়। অনুপস্থিত কারণ, অপরিমেয় বিভ্রান্তি এবং ফলো-আপের ক্ষতিও পক্ষপাতিত্বের দিকে নিয়ে যেতে পারে। উল্লেখযোগ্য পি-মান সহ গবেষণাপত্রগুলি নির্বাচন করে, নেতিবাচক অধ্যয়নগুলি বেছে নেওয়া হয়, যা প্রকাশনার পক্ষপাত। এটি ফাইল ড্রয়ার বায়াস নামেও পরিচিত, কারণ কম উল্লেখযোগ্য পি-মান ফলাফল ফাইল ড্রয়ারে রেখে দেওয়া হয় এবং কখনও প্রকাশিত হয় না। একাধিক মডেলিং তথ্যের জ্ঞান দ্বারা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার শর্তাবলীর আরেকটি দিক ব্যবহার করার সময় দেখা যেতে পারে প্রক্রিয়াটির একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হল এক বা একাধিক অন্যান্য চলক ব্যাখ্যা করে সম্পর্কের মধ্যে কোন কোভ্যারিয়েটগুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত তা নির্ধারণ করা। পরিসংখ্যানগত (ধাপে ধাপে রিগ্রেশন দেখুন) এবং মূল বিবেচনা উভয়ই রয়েছে যা লেখকদের অন্যদের তুলনায় তাদের কিছু মডেলকে সমর্থন করতে পরিচালিত করে এবং পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার একটি উদার ব্যবহার রয়েছে। যাইহোক, তথ্যের ভিত্তিতে একটি ব্যাখ্যামূলক সম্পর্ক থেকে এক বা একাধিক চলক বাতিল করার অর্থ হল যে কেউ বৈধভাবে সম্পর্কের ধরে রাখা চলকগুলিতে স্ট্যান্ডার্ড পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারে না যেন কিছুই ঘটেনি। মামলার প্রকৃতিতে, ধরে রাখা ভেরিয়েবলগুলিকে এক ধরনের প্রাথমিক পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে হয়েছে (সম্ভবত একটি অস্পষ্ট স্বজ্ঞাত) যে বাতিল হওয়া ভেরিয়েবলগুলি ব্যর্থ হয়েছে। 1966 সালে, সেলভিন এবং স্টুয়ার্ট মডেলটিতে ধরে রাখা চলকগুলিকে জালের মাধ্যমে পড়ে না এমন মাছের সাথে তুলনা করেছিলেন-এই অর্থে যে তাদের প্রভাব জালের মাধ্যমে পড়ে তার চেয়ে বড় হতে বাধ্য। এটি কেবল সংরক্ষিত ব্যাখ্যামূলক মডেলের উপর পরবর্তী সমস্ত পরীক্ষার কার্যকারিতা পরিবর্তন করে না, তবে এটি পক্ষপাতের প্রবর্তন করতে পারে এবং অনুমানের ক্ষেত্রে গড় বর্গ ত্রুটি পরিবর্তন করতে পারে। আবহাওয়াবিদ্যা এবং মহামারীবিদ্যার উদাহরণ আবহাওয়াবিদ্যায়, অনুমানগুলি প্রায়শই বর্তমান পর্যন্ত আবহাওয়ার তথ্য ব্যবহার করে প্রণয়ন করা হয় এবং ভবিষ্যতের আবহাওয়ার তথ্যের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয়, যা নিশ্চিত করে যে, এমনকি অবচেতনভাবে, ভবিষ্যতের তথ্য অনুমানের গঠনকে প্রভাবিত করতে পারে না। অবশ্যই, এই ধরনের একটি শৃঙ্খলার জন্য নতুন তথ্য আসার জন্য অপেক্ষা করা প্রয়োজন, যাতে প্রণয়ন করা তত্ত্বের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি বনাম নাল হাইপোথিসিস দেখানো যায়। এই প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করে যে কেউই গবেষককে হাতে থাকা তথ্যের সাথে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলটি হাতে-সেলাই করার জন্য অভিযুক্ত করতে পারে না, কারণ আসন্ন আবহাওয়া এখনও উপলব্ধ নয়। আরেকটি উদাহরণ হিসাবে, ধরুন যে পর্যবেক্ষকরা লক্ষ্য করেছেন যে একটি নির্দিষ্ট শহরে ক্যান্সার ক্লাস্টার রয়েছে বলে মনে হয়, তবে এটি কেন হয় তার একটি দৃঢ় অনুমানের অভাব রয়েছে। যাইহোক, তাদের কাছে শহর এবং আশেপাশের অঞ্চল সম্পর্কে প্রচুর পরিমাণে জনসংখ্যাতাত্ত্বিক তথ্যের অ্যাক্সেস রয়েছে, যার মধ্যে শত শত বা হাজার হাজার বিভিন্ন চলকের ক্ষেত্রের পরিমাপ রয়েছে, বেশিরভাগই অসম্পর্কিত। এমনকি যদি এই সমস্ত পরিবর্তনশীল ক্যান্সারের ঘটনার হার থেকে স্বাধীন হয়, তবে সম্ভবত কমপক্ষে একটি পরিবর্তনশীল অঞ্চল জুড়ে ক্যান্সারের হারের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে সম্পর্কযুক্ত। যদিও এটি একটি অনুমানের পরামর্শ দিতে পারে, একই চলক ব্যবহার করে আরও পরীক্ষা করা কিন্তু নিশ্চিত করার জন্য একটি ভিন্ন অবস্থান থেকে তথ্যের প্রয়োজন। লক্ষ্য করুন যে 0.01-এর একটি পি-মান থেকে বোঝা যায় যে 1 শতাংশ সময় অন্তত সেই চরম ফলাফলটি কাকতালীয়ভাবে পাওয়া যাবে; যদি শত শত বা হাজার হাজার অনুমান (পারস্পরিকভাবে তুলনামূলকভাবে অসম্পর্কিত স্বাধীন চলক সহ) পরীক্ষা করা হয়, তবে অনেক নাল অনুমানের জন্য 0.01-এর চেয়ে কম পি-মান পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। সমাজবিজ্ঞানে পি-বক্ররেখা সমতল করার আরেকটি উপায় হল লিঙ্গ নিয়ন্ত্রণ করা। সাইমনসন এট-এর একটি বিশ্লেষণ। আল। ব্রান্স এবং আইওনিডিসের (2016) একটি সমীক্ষায় এটি প্রদর্শিত হয়েছে, যখন ব্রান্স এবং আইওনিডিস লিঙ্গ নিয়ন্ত্রণ বাদ দিয়েছিলেন, তখন এটি রিপোর্ট করা টি-মান 9.29 থেকে 0.88-এ নেমে এসেছিল, যা একটি অ-কার্যকারণ প্রভাব দেখায় যেখানে একটি কার্যকারণ আগে রেকর্ড করা হয়েছিল (3)। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুসন্ধান কারণ টি-মানগুলি পি-মানের সাথে বিপরীত আনুপাতিক, যার অর্থ উচ্চতর টি-মানগুলি (2.8-এর উপরে) নিম্ন পি-মানগুলিকে নির্দেশ করে। লিঙ্গ নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে, কেউ কৃত্রিমভাবে টি-মান স্ফীত করতে পারে, এইভাবে কৃত্রিমভাবে পি-মানও হ্রাস করতে পারে। গণমাধ্যমে উপস্থিতি একটি উদাহরণ হল সাংবাদিক জন বোহানন পরিচালিত চকোলেট ওজন কমানোর ভুয়ো গবেষণা, যিনি একটি গিজমোডো নিবন্ধে প্রকাশ্যে ব্যাখ্যা করেছিলেন যে গবেষণাটি ইচ্ছাকৃতভাবে একটি সামাজিক পরীক্ষা হিসাবে প্রতারণামূলকভাবে পরিচালিত হয়েছিল। এই গবেষণাটি 2015 সালের আশেপাশে অনেক গণমাধ্যমে ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে পড়েছিল, অনেক লোক এই দাবিটি বিশ্বাস করেছিল যে প্রতিদিন একটি চকোলেট বার খাওয়ার ফলে তাদের ওজন হ্রাস পাবে, তাদের আরও ভাল বিচারের বিরুদ্ধে। গবেষণাটি ইনস্টিটিউট অফ ডায়েট অ্যান্ড হেলথে প্রকাশিত হয়েছে। বোহাননের মতে, পি-মান 0.05-এর নিচে নামিয়ে আনার জন্য, পরীক্ষার সময় 18টি ভিন্ন চলক বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ ছিল। প্রতিকার তথ্যের মধ্যে নিদর্শন খোঁজা বৈধ হলেও, একই উপাত্তের উপর তাৎপর্যের একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বা অনুমান পরীক্ষা প্রয়োগ করা যতক্ষণ না একটি প্যাটার্ন থেকে উদ্ভূত হয় যা অপব্যবহারের প্রবণ হয়। ডেটা ড্রেজিং এড়ানোর সময় অনুমান তৈরি করার একটি উপায় হল র্যান্ডমাইজড আউট-অফ-স্যাম্পেল পরীক্ষা পরিচালনা করা। গবেষক একটি ডেটা সেট সংগ্রহ করেন, তারপর এলোমেলোভাবে এটিকে দুটি উপসেটে বিভক্ত করেন, এ এবং বি। অনুমান তৈরির জন্য শুধুমাত্র একটি উপসেট-ধরুন, উপসেট এ-পরীক্ষা করা হয়। একবার একটি অনুমান প্রণয়ন করা হলে, এটি অবশ্যই উপসেট বি-তে পরীক্ষা করা উচিত, যা অনুমানটি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়নি। যেখানে বি-ও এই ধরনের অনুমানকে সমর্থন করে, সেখানে অনুমানটি বৈধ হতে পারে বলে বিশ্বাস করা যুক্তিসঙ্গত। (এটি একটি সহজ ধরনের ক্রস-ভ্যালিডেশন এবং প্রায়শই এটিকে প্রশিক্ষণ-পরীক্ষা বা বিভক্ত-অর্ধ ভ্যালিডেশন বলা হয়।) ডেটা ড্রেজিংয়ের আরেকটি প্রতিকার হল অধ্যয়নের সময় পরিচালিত সমস্ত তাৎপর্যপূর্ণ পরীক্ষার সংখ্যা রেকর্ড করা এবং কেবল এই সংখ্যা দ্বারা তাৎপর্যের (আলফা) জন্য একজনের মানদণ্ডকে ভাগ করা; এটি হল বনফেরনি সংশোধন। যাইহোক, এটি একটি খুব রক্ষণশীল মেট্রিক। 0. 05-এর একটি পরিবার-ভিত্তিক আলফা, 1,000 দ্বারা ভাগ করে 1,000 তাৎপর্যপূর্ণ পরীক্ষার জন্য, 0.00005-এর একটি খুব কঠোর প্রতি-অনুমান আলফা উৎপন্ন করে। বৈচিত্র্যের বিশ্লেষণে এবং বেসিস ফাংশন জড়িত রিগ্রেশনগুলির জন্য একযোগে কনফিডেন্স ব্যান্ড তৈরিতে বিশেষভাবে কার্যকর পদ্ধতিগুলি শেফের পদ্ধতি এবং, যদি গবেষকের মনে কেবল জোড়ার ভিত্তিতে তুলনা থাকে, তবে টুকি পদ্ধতি। বেঞ্জামিনি এবং হচবার্গের মিথ্যা আবিষ্কারের হারের ব্যবহার একটি আরও পরিশীলিত পদ্ধতি যা একাধিক অনুমান পরীক্ষার নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতিতে পরিণত হয়েছে। যখন কোনও পদ্ধতিই ব্যবহারিক হয় না, তখন নিশ্চিতকারী তথ্য বিশ্লেষণ এবং অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য করা যেতে পারে। পরিসংখ্যানগত অনুমান শুধুমাত্র প্রথমটির জন্য উপযুক্ত। পরিশেষে, একটি পরীক্ষার পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য এবং একটি অনুসন্ধানের পরিসংখ্যানগত আস্থা হল তথ্যের যৌথ বৈশিষ্ট্য এবং তথ্য পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি। সুতরাং, যদি কেউ বলে যে একটি নির্দিষ্ট ঘটনার 20-এর মধ্যে 19 বার 20 শতাংশ ± 2 শতাংশ সম্ভাবনা রয়েছে, এর অর্থ হল যে 20 শতাংশ অনুমান পেতে ব্যবহৃত একই পদ্ধতি দ্বারা যদি ঘটনার সম্ভাবনা অনুমান করা হয়, তবে ফলাফলটি 18 শতাংশ থেকে 22 শতাংশের মধ্যে থাকে এবং সম্ভাবনা 0.95। তথ্য মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতির প্রতি যথাযথ সম্মান না করে শুধুমাত্র দেখার মাধ্যমে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের কোনও দাবি করা যায় না। একাডেমিক জার্নালগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে নিবন্ধিত প্রতিবেদনের বিন্যাসে স্থানান্তরিত হচ্ছে, যার লক্ষ্য হল ডেটা ড্রেজিং এবং তত্ত্ব-পরীক্ষার গবেষণাকে খুব অবিশ্বস্ত করে তুলেছে এমন অত্যন্ত গুরুতর বিষয়গুলিকে প্রতিহত করা। উদাহরণস্বরূপ, নেচার হিউম্যান বিহেভিয়ার নিবন্ধিত প্রতিবেদনের বিন্যাস গ্রহণ করেছে, কারণ এটি "গবেষণার ফলাফল থেকে গবেষণা এবং তাদের উত্তর দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলিকে নির্দেশ করে এমন প্রশ্নের দিকে জোর দেয়।" ইউরোপীয় জার্নাল অফ পার্সোনালিটি এই বিন্যাসকে নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করেঃ "একটি নিবন্ধিত প্রতিবেদনে, লেখকরা একটি অধ্যয়নের প্রস্তাব তৈরি করেন যার মধ্যে তাত্ত্বিক এবং অভিজ্ঞতাগত পটভূমি, গবেষণা প্রশ্ন/অনুমান এবং পাইলট ডেটা (যদি পাওয়া যায়) অন্তর্ভুক্ত থাকে। জমা দেওয়ার পরে, এই প্রস্তাবটি তথ্য সংগ্রহের আগে পর্যালোচনা করা হবে এবং যদি গৃহীত হয়, অধ্যয়নের ফলাফল নির্বিশেষে এই পিয়ার-পর্যালোচিত পদ্ধতির ফলস্বরূপ গবেষণাপত্রটি প্রকাশিত হবে। উন্মুক্ত বিজ্ঞান পদ্ধতির মতো পদ্ধতি এবং ফলাফলগুলিও সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করা যেতে পারে, যা ডেটা ড্রেজিংয়ের জন্য আরও কঠিন করে তোলে। আরও দেখুন গার্ডেন অফ ফর্কিং পাথস-এর অনেক গবেষকের ফল্যাসাইড প্রভাব ডিগ্রি অফ ফ্রিডম নোটস রেফারেন্স আরও পড়া বাহ্যিক লিঙ্ক ডেটা-স্নুপিং পক্ষপাতের উপর একটি গ্রন্থপঞ্জি জাল সম্পর্ক, অবিশ্বাস্য সম্পর্কগুলির উদাহরণগুলির একটি গ্যালারি ভিডিও "নিউরোস্কেপটিক" দ্বারা পি-হ্যাকিং ব্যাখ্যা করে, ডিসকভার ম্যাগাজিনের একজন ব্লগার স্টেপ অ্যাওয়ে ফ্রম স্টেপওয়াইজ, জার্নাল অফ বিগ ডেটায় একটি নিবন্ধ যা ধাপে ধাপে রিগ্রেশন পক্ষপাতমূলক কুসংস্কারের সমালোচনা করে বৈজ্ঞানিক অসদাচরণ ডেটা মাইনিং পরীক্ষার পরিসংখ্যানগত অনুমানের নকশা পরিসংখ্যানগতভাবে বিতর্কিত গবেষণা অনুশীলনের অপব্যবহার পরীক্ষা করে