Question: ทฤษฎีความเอนเอียงเพื่อยืนยัน ริ่มมีการทดลองเมื่อไหร่?

ความเอนเอียงในการตีพิมพ์


ความเอนเอียงในการตีพิมพ์  (ผลงานวิจัย)  (English: Publication bias) เป็นความเอนเอียง (bias) ในประเด็นว่า  ผลงานวิจัยอะไรมีโอกาสมากกว่าที่จะได้รับการตีพิมพ์  ในบรรดางานทั้งหมดที่ได้ทำ
ความเอนเอียงโดยธรรมชาติแล้วไม่ได้เป็นปัญหาทั้งหมด  ยกตัวอย่างเช่น  ความเอนเอียงในการที่จะไม่ตีพิมพ์เรื่องไม่จริงเป็นความเอนเอียงที่พึงปรารถนา
แต่ความเอนเอียงที่เป็นปัญหาก็คือความโน้มน้าวที่นักวิจัย บรรณาธิการ และบริษัทผลิตยา
มักจะมีความประพฤติกับผลงานทดลองที่เป็น "ผลบวก" (คือ  แสดงว่าประเด็นการทดลอง<i data-parsoid='{"dsr":[916,922,2,2]}'>มี</i>ความสัมพันธ์กับผลอย่างมีนัยสำคัญ) แตกต่างจากงานทดลองที่เป็น "ผลลบ" (null result หรือผลว่าง คือ ประเด็นการทดลอง<i data-parsoid='{"dsr":[1038,1047,2,2]}'>ไม่มี</i>ความสัมพันธ์กับผลอย่างมีนัยสำคัญ)  หรือว่าไม่มีความชัดเจน
ซึ่งนำไปสู่ความเอนเอียงที่ทำให้เกิดความเข้าใจผิดในเรื่องนั้น  ที่มีในบรรดางานที่ได้รับการตีพิมพ์ทั้งหมด[1]
ความเอนเอียงนี้มักจะเป็นไปในทางการรายงานผลที่มีนัยสำคัญ
แม้ว่าจริง ๆ แล้วงานทดลองที่แสดงนัยสำคัญไม่ได้มีคุณภาพการออกแบบการทดลองที่ดีกว่างานทดลองที่แสดงผลว่าง[2] 
คือ  ได้เกิดการพบว่า ผลที่มีนัยสำคัญมีโอกาสที่จะได้รับการตีพิมพ์มากกว่าผลที่แสดงผลว่างมากกว่าถึง 3 เท่า[3] 
และก็มีการพบด้วยว่า  เหตุผลสามัญที่สุดของการไม่ตีพิมพ์ผลงานก็คือผู้ทำงานวิจัยปฏิเสธที่จะเสนอผลงานเพื่อพิมพ์
(เพราะว่า  ผู้ทำงานวิจัยหมดความสนใจในประเด็นนั้น หรือว่าคิดว่า  ผู้อื่นจะไม่สนใจในผลว่าง  หรือเหตุผลอื่น  ๆ)
ซึ่งเป็นข้อมูลที่แสดงถึงบทบาทของนักวิจัยในปรากฏการณ์ความเอนเอียงในการตีพิมพ์นี้[2]
เพื่อที่จะพยายามลดปัญหานี้   วารสารแพทย์ที่สำคัญบางวารสารเริ่มมีการกำหนดให้ลงทะเบียนงานทดลองก่อนที่จะเริ่มทำเพื่อว่า  ผลที่ไม่แสดงความสัมพันธ์ของประเด็นงานวิจัยกับผลจะไม่ถูกกักไว้ไม่ให้พิมพ์
มีองค์กรการลงทะเบียนเช่นนี้หลายองค์กร  แต่นักวิจัยมักจะไม่รู้จัก
นอกจากนั้นแล้ว  ความพยายามที่ผ่านมาที่จะระบุหางานทดลองที่ไม่ได้รับการพิมพ์ปรากฏว่า  เป็นเรื่องที่ยากและมักจะไม่เพียงพอ
อีกกลยุทธ์หนึ่งที่เสนอโดยผู้ทำการวิเคราะห์งานวิจัยต่าง ๆ ก็คือให้ระวังการใช้ผลงานทดลองทางคลินิกที่ไม่ใช่แบบสุ่ม  (non-randomised) และมีตัวอย่างทางสถิติน้อย  เพราะว่า  เป็นงานที่มีความเสี่ยงสูงต่อข้อผิดพลาดและความเอนเอียง[2]
นิยาม
ตามบทความที่พิมพ์บทหนึ่ง
ความเอนเอียงในการพิมพ์เกิดขึ้น  เมื่อการพิมพ์ผลงานวิจัยขึ้นอยู่กับลักษณะและทิศทางของผล[4]

"ความเอนเอียงในผลเชิงบวก" (Positive results bias) เป็นความเอนเอียงในการตีพิมพ์อย่างหนึ่ง  ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อผู้ทำงานวิจัยมักจะเสนอ  หรือบรรณาธิการมักจะรับ  ผลเชิงบวกมากกว่าผลว่าง (คือผลที่แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์หรือไม่ชัดเจน)[5]
คำที่ใช้อีกคำหนึ่งคือ "ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร" (file drawer effect) หมายถึงความโน้มน้าวที่ผู้ทำงานจะไม่ตีพิมพ์ผลงานที่แสดงผลลบหรือไม่ชัดเจน (คือเก็บไว้เฉย ๆ)[6]
ส่วน "ความเอนเอียงในการรายงานผล" (outcome reporting bias) เกิดขึ้นเมื่อมีการวัดผลหลายอย่างในการทดลอง
แต่มีการรายงานถึงผลโดยเลือกขึ้นอยู่กับการแสดงนัยสำคัญหรือทิศทางของผลนั้น
มีคำบัญญัติภาษาอังกฤษที่สัมพันธ์กันก็คือ HARKing (H</b>ypothesizing [การตั้งสมมติฐาน] A</b>fter [หลังจาก] R</b>esults [ผล] are K</b>nown [ปรากฏแล้ว] ซึ่งเป็นกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่รัดกุมยกเว้นในบางกรณีที่เลี่ยงไม่ได้)[7][8]
ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร
ปรากฏการณ์ลิ้นชักเก็บเอกสาร  (file drawer effect)  หรือปัญหาลิ้นชักเก็บเอกสาร  ก็คือว่า  อาจมีงานวิจัยต่าง ๆ เกี่ยวกับประเด็นหนึ่ง ๆ 
ที่ทำแล้วแต่ไม่มีการรายงาน
และงานที่ทำแล้วไม่ได้รายงานรวม ๆ กันแล้วอาจจะแสดงผลที่แตกต่างจากงานที่มีการรายงาน
กรณีแบบสุด ๆ อย่างหนึ่งก็คือกรณีที่สมมติฐานว่าง (null hypothesis) ของประเด็นที่ศึกษาเป็นความจริง
ซึ่งก็คือความสัมพันธ์ (ระหว่างประเด็นที่ศึกษากับผลที่ต้องการ) ไม่มีจริง ๆ 
แต่ว่า  งานวิจัย 5% ที่แสดงผลมีนัยสำคัญโดยเป็นความบังเอิญทางสถิติกลับเกิดการตีพิมพ์
ในขณะที่งานวิจัย 95% ที่แสดงผลว่างกลับถูกเก็บไว้ในลิ้นชักเอกสารของนักวิจัย
แม้แต่การมีผลงานวิจัยในลิ้นชักเพียงแค่จำนวนน้อยก็สามารถที่จะมีผลเป็นความเอนเอียงโดยนัยสำคัญ[9] 
คำว่า  "file drawer problem" (ปัญหาลิ้นชักเก็บเอกสาร) เป็นคำที่บัญญัติขึ้นโดยนักจิตวิทยารอเบิรต์ โรเซ็นธัล ในปี ค.ศ. 1979[6]
ผลของความเอนเอียงต่องานวิเคราะห์งานวิจัย
ผลของความเอนเอียงนี้ก็คือว่า  งานที่มีการตีพิมพ์อาจจะไม่เป็นตัวแทนที่ดีของงานวิจัยทั้งหมดที่ได้กระทำ
และความเอนเอียงนี้อาจทำงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) และงาน systematic review[10] 
ที่วิเคราะห์ผลงานวิจัยจำนวนมากให้ผิดเพี้ยน
ซึ่งเป็นวิธีสองอย่างที่การแพทย์อาศัยหลักฐาน (evidence-based medicine) เป็นต้นใช้ในการแสดงเหตุผลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ
ปัญหานี้อาจมีนัยสำคัญโดยเฉพาะเมื่องานวิจัยได้รับทุนจากองค์กรที่ต้องการได้ผลที่เป็นบวกเพราะเหตุผลประโยชน์ทางการเงินและเหตุสนับสนุนคตินิยม
จริงอย่างนั้น  งานวิจัยในปี ค.ศ. 2013 แสดงว่า  ผลงานทดลองทางคลินิกที่แสดงผลมีนัยสำคัญทางสถิติของวิธีการรักษาที่เป็นประเด็น  และผลงานวิจัยโดยสังเกตการณ์ที่แสดงผลที่อาจมีนัยสำคัญทางสถิติ
มีความน่าจะเป็นที่จะรับรวมเข้าในงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analyse) ที่พิมพ์ในวารสารการแพทย์ทั่วไปที่สำคัญ  สูงกว่างานวิจัยที่แสดงผลเป็นอื่น ๆ[11]
ดังนั้น  ผู้ที่ทำงานวิเคราะห์งานวิจัยและงาน systematic review[10]ต้องออกแบบวิธีเลือกงานวิจัยที่จะรวมเข้าในการวิเคราะห์โดยเผื่อความเอนเอียงเช่นนี้
วิธีหนึ่งที่ใช้ในการลดระดับความเอนเอียงนี้ก็คือ  ต้องตรวจหาผลงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์อย่างถี่ถ้วน
และใช้เทคนิคการวิเคราะห์ เช่น Begg's funnel plot หรือ Egger's plot เพื่อแสดงค่าของความเอนเอียงในการตีพิมพ์ที่อาจจะมี
การทดสอบความเอนเอียงแบบนี้ตั้งอยู่บนทฤษฎีว่า  งานวิจัยที่มีตัวอย่างทางสถิติน้อย (และมี variance คือค่าแปรปรวนสูง) จะเสี่ยงต่อควาเอนเอียงนี้
ในขณะที่งานวิจัยที่มีตัวอย่างมากจะไม่สามารถหลีกเลี่ยงการรับรู้โดยสาธารณชนและมีโอกาสสูงที่จะได้รับตีพิมพ์ไม่ว่าผลจะมีนัยสำคัญหรือไม่
และดังนั้น  เมื่อวาดกราฟใช้ค่าประเมินทั่วไปร่วมกับค่าแปรปรวน (variance ซึ่งแสดงขนาดตัวอย่าง) มักจะเป็นรูปกรวยที่สมดุลเมื่อไม่มีความเอนเอียงนี้
ในขณะที่รูปกรวยที่ไม่สมดุล  อาจจะแสดงความมีอยู่ของความเอนเอียงในการตีพิมพ์
และโดยขยายเทคนิค funnel plot ดังที่กล่าวในวรรคที่แล้ว  มีการเสนอวิธี "trim and fill" เพื่อใช้ในการอนุมานว่า  มีงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์ซ่อนเร้นอยู่ดังที่กำหนดได้โดยใช้ funnel plot แล้วแก้ค่าวิเคราะห์งานวิจัยให้ถูกต้อง  โดยประเมินค่าที่มาจากงานวิจัยที่ไม่ได้รับการพิมพ์  เพื่อจะได้ค่าประเมินที่ไม่มีความเอนเอียง
นอกจากนั้นแล้วยังมีแบบเลือกงานวิจัย (selection model) ต่าง ๆ ซึ่งสามารถใช้ประเมินฟังก์ชันที่บอกความน่าจะเป็นที่งานวิจัยหนึ่ง ๆ จะได้รับเลือกให้อยู่ในงานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) ตามระดับผลต่าง ๆ กัน 
แบบการเลือกงานวิจัยยังสามารถใช้เป็นวิธีวิเคราะห์งานวิจัยเมื่อมีความเอนเอียงในการตีพิมพ์
อย่างไรก็ดี  เนื่องจากว่าวิธีตรวจสอบความเอนเอียงในการตีพิมพ์ทั้งหมดมีกำลังต่ำ (low power) และอาศัยข้อสันนิษฐานที่มีกำลังแต่ตรวจสอบไม่ได้  ผลลบที่ได้จากการตรวจสอบไม่ได้ยืนยันความถูกต้องของค่าสรุปต่าง ๆ จากงานวิเคราะห์งานวิจัย[12]
ตัวอย่างต่าง ๆ
ยาแก้ซึมเศร้า Reboxetine เป็นตัวอย่างของความเอนเอียงของการทดลองทางคลินิก
ยานี้ได้รับอนุมัติว่าได้ผลในการรักษาความซึมเศร้าในประเทศยุโรปหลายประเทศรวมทั้งประเทศอังกฤษในปี ค.ศ. 2001 
ต่อมาในปี ค.ศ. 2010 จึงมีการพบโดยงานวิเคราะห์งานวิจัยว่า  ยานี้จริง ๆ ไม่ได้ผล  แต่ดูเหมือนได้ผลเพราะเหตุแห่งความเอนเอียงในการตีพิมพ์ในการทดลองเบื้องต้นที่พิมพ์โดยบริษัทผลิตยาไฟเซอร์
ต่อมาในปี ค.ศ. 2011  งานวิเคราะห์งานวิจัยของข้อมูลเดิมกลับพบข้อบกพร่องในงานวิเคราะห์งานวิจัยในปี ค.ศ. 2010 และเสนอว่า ยาได้ผลสำหรับกรณีซึมเศร้าที่รุนแรง
เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นว่า  ไม่ว่า Reboxetine จะมีผลหรือไม่มีก็ตาม  แต่ว่า  ผลการทดลองดั้งเดิมของไฟเซอร์แสดงความเอนเอียงในการตีพิมพ์ที่ชัดเจน
(ดูตัวอย่างอื่น ๆ เกี่ยวกับยาที่ให้โดยเบ็น โกลแด็กเกอร์[13]
และปีเตอร์ วิล์มเฮิร์สต[14])
ในสังคมศาสตร์  งานวิจัยหนึ่งตรวจสอบงานวิจัยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการทำประโยชน์ให้กับสังคมกับผลกำไรของบริษัทต่าง ๆ  แล้วพบว่า  "ในวารสารทางเศรษฐกิจ  การเงิน  และการบัญชี  ค่าสหสัมพันธ์โดยเฉลี่ย (ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างการทำประโยชน์ให้กับสังคมกับผลกำไรของบริษัท) มีค่าแค่ครึ่งหนึ่งของค่าที่พบในวารสารเกี่ยวกับการบริหารปัญหาสังคม  จริยธรรมธุรกิจ  หรือธุรกิจและสังคม"[15] คือ  วารสารเกี่ยวกับปัญหาสังคมและศีลธรรมทางธุรกิจแสดงว่า  บริษัทยิ่งได้กำไรเท่าไรก็ทำประโยชน์ให้กับสังคมมากเท่านั้น  ในระดับที่ต่ำกว่าวารสารธุรกิจโดยทั่ว ๆ ไป  (ซึ่งอาจจะแสดงถึงการมีความเอนเอียงในการตีพิมพ์)
งานวิจัยเกี่ยวกับเรื่องเหนือธรรมชาติ (paranormal) มักจะได้คำวิจารณ์ว่ามีความเอนเอียงในการตีพิมพ์  
ตัวอย่างหนึ่งในปี ค.ศ. 2011 ก็คือบทความโดยแดริว เบอร์น  ซึ่งแสดงหลักฐานเกี่ยวกับการเห็นอนาคตในระยะสั้น
แต่ว่า  ผลลบของนักวิจัยที่พยายามทำซ้ำงานทดลองนี้กลับไม่ได้รับพิมพ์ในวารสารที่พิมพ์ผลงานวิจัยดั้งเดิมที่แสดงผลบวก[16]
งานวิจัยหนึ่ง[17] 
เปรียบเทียบงานวิจัยของจีนและที่ไม่ใช่ของจีนเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างยีนและโรค
แล้วพบว่า  "งานวิจัยของจีนโดยทั่ว ๆ ไปรายงานความสัมพันธ์ระหว่างยีนกับโรคในระดับที่สูงกว่า  และผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติบ่อยครั้งกว่า"[18] 
คำอธิบายผลนี้อย่างหนึ่งก็คือความเอนเอียงในการตีพิมพ์
ระดับความเสี่ยง
ตาม ศ. John Ioannidis ผลงานวิจัยโดยทั่ว ๆ ไป มีโอกาสที่จะไม่เป็นจริงถ้ามีเหตุต่าง ๆ เหล่านี้  คือ[19]
มีงานวิจัยที่ทำในภาคสนามน้อยกว่า
ขนาด  (หรือระดับ)  ผลที่ได้มีน้อยกว่า
ความสัมพันธ์ที่สามารถทดสอบได้มีเป็นจำนวนมากและมีการเลือกความสัมพันธุ์ที่จะตรวจสอบล่วงหน้าน้อย
มีความยืดหยุ่นในระดับสูงของการออกแบบ คำนิยาม ผล และวิธีการวิเคราะห์
มีผลประโยชน์ทางการเงินและในเรื่องอื่น ๆ เข้ามาเกี่ยวข้อง
มีทีมต่าง ๆ  ในวงการวิทยาศาสตร์นั้น ๆ ที่กำลังเสาะหาผลที่มีนัยสำคัญมากกว่า
ศ. Ioannidis ยืนยันว่า  "ผลงานวิจัยที่พิมพ์บ่อยครั้งอาจจะเป็นเพียงแค่ค่าวัดที่แม่นยำของความคิดเอนเอียงที่มีอยู่ทั่วไป"
การแก้ไข
วิธีแก้ไขที่ ศ. Ioannidis เสนอรวมทั้ง
งานวิจัยที่ใช้เทคนิคที่มีประสิทธิภาพดีกว่า  รวมทั้ง
งานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) ที่มีระดับความเอนเอียงต่ำ
งานวิจัยมีตัวอย่างทางสถิติมากที่สามารถจะแสดงผลที่ชัดเจน  ใช้เพื่อทดสอบไอเดียสำคัญทั่วไปด้วย
มาตรฐานงายวิจัยที่สูงขึ้นรวมทั้ง
การลงทะเบียนวิธีการทดลองล่วงหน้าสำหรับงานทดลองแบบสุ่ม
การลงทะเบียนข้อมูลที่เก็บมาจากภาคสนาม  หรือการแบ่งใช้ข้อมูลที่เก็บผ่านระบบเครือข่าย  (ในงานภาคสนามบางอย่างที่นักวิจัยต้องการจะสร้างสมมติฐานอาศัยข้อมูลที่เก็บ)
โดยทำตามแบบงานทดลองแบบสุ่มมีกลุ่มควบคุม  (randomized controlled trial) คือให้มีหลักในการออกแบบและทำตามกฎระเบียบวิธีการทดลอง (ที่ได้ออกแบบไว้ล่วงหน้า)
พิจารณาก่อนที่จะทำการทดลองว่า  โอกาสมีเท่าไรในการได้ผลบวกหรือผลลบเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่เป็นประเด็น
ให้ประเมินความน่าจะเป็นของ false positive report (ผลที่แสดงว่าบวกโดยไม่ตรงกับความจริง) อย่างมีหลักเกณฑ์ โดยอาศัยพลังทางสถิติของวิธีการทดลอง[20]
ให้ทำซ้ำการทดลอง (ถ้าถูกต้องตามจรรยาบรรณ) เพื่อเช็คผลการทดลองที่เป็นแบบฉบับ (คือมีผู้ให้ความสนใจหรือเป็นที่เชื่อถือมาก) โดยทำงานวิจัยที่มีตัวอย่างทางสถิติมาก  ออกแบบให้มีความเอนเอียงน้อยที่สุด
การลงทะเบียนงานทดลอง
ในเดือนกันยายน ปี ค.ศ. 2004 บรรณาธิการของวารสารการแพทย์สำคัญ ๆ (รวมทั้งวารสารการแพทย์นิวอิงแลนด์, The Lancet, Annals of Internal Medicine และ Journal of the American Medical Association)
ได้ประกาศว่า  จะไม่พิมพ์ผลงานวิจัยเกี่ยวกับยาที่สนับสนุนโดยบริษัทผลิตยา
ยกเว้นถ้างานวิจัยมีการลงทะเบียนกับฐานข้อมูลสาธารณะตั้งแต่ต้น[21] 
นอกจากนั้นแล้ว  วารสารบางวารสารเช่น Trials ยังสนับสนุนนักวิจัยให้พิมพ์วิธีการทดลอง (study protocol) ในวารสาร[22]
ดูเพิ่ม
ความเอนเอียงเพื่อยืนยัน
เชิงอรรถและอ้างอิง

แหล่งข้อมูลอื่น
Unknown parameter |trans_title= ignored (help); Check date values in: |accessdate= (help)
URL–wikilink conflict (help)


.
.





หมวดหมู่:ความเอนเอียงทางประชาน
หมวดหมู่:คำวิจารณ์นักวิชาการ
หมวดหมู่:วิธีการงานวิจัย
หมวดหมู่:การปริทัศน์ทั้งระบบ
หมวดหมู่:การจัดพิมพ์ทางวิชาการ