内容来源：OpenScience

OpenMinds第19期：统计模型

研读文献1： Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience

报告人：Huiping Chen

              周晓华 （香港中文大学）

 

研读文献2：Harnessing reliability for neuroscience research

报告人：王璇

              迟俊美 （西南大学）

主持人：金海洋 （New York University Abu Dhabi）

大致流程：

文献报告 [每篇约半小时, 录屏]

主持人的补充说明 [时间不定, 录屏]

讨论与文献相关的问题 [约半小时, 不录屏]

时间：

北京时间（UTC+8）2020-09-20 20:20

欧洲中部时间（cest）2020-09-20 14:20

北美东部时间（EST/edt）2020-09-20 07:20

通讯工具：ZOOM

会议ID：https://auckland.zoom.us/j/98075077798

内容简介：本期研读，我们继续围绕统计效力展开。Button等人（2013）的研究指出，统计效力过低直接破坏了科学研究的意义并直接减少了发现真正效应的机会。该研究还发现神经科学领域研究的平均统计效力非常低，实验可重复性也很低。Zuo等人（2019）讨论了神经影像学研究信度与效度的关系，并提供了增加信度的方法。

 

参考文献：

Button, K. S., Ioannidis, J. P. A., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S. J., et al. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 14(5), 365-376. https://doi.org/10.1038/nrn3475

Zuo, X.-N., Xu, T., & Milham, M. P. (2019). Harnessing reliability for neuroscience research. Nature Human Behaviour, 3(8), 768-771. https://doi.org/10.1038/s41562-019-0655-x