Kick-Off der Replication Database
Die erste Version einer umfassenden Datenbank mit fast 1000 Replikationsstudien und Ergebnissen ist nun frei verfügbar unter t1p.de/ReD
Die Psychologie, Teile der Medizin, und möglicherweise auch viele andere Sozialwissenschaften stehen seit Jahren vor dem Problem, dass bis zu 50% aller veröffentlichten Befunde aus verschiedensten Gründen nicht replizierbar sind. Diese Gründe zu erforschen wird zusätzlich dadurch erschwert, dass wenig “spannende” Ergebnisse – oft auch fehlgeschlagene Replikationen – nicht veröffentlicht werden. Stützen sich Forschende also in ihren Untersuchungen auf bisherige Befunde, wissen sie in den meisten Fällen nicht, ob es dazu bereits Replikationsversuche gab und wie diese ausgegangen sind.
Um den Problemen der ungewissen Robustheit veröffentlichter Befunde, fehlender Replikationsversuche, und unveröffentlichten Replikationsstudien entgegen zu wirken, haben wir die Replication Database (t1p.de/ReD) erstellt. Sie besteht aus einer interaktiven Website, auf der sich aktuell fast 1000 Replikationen durchsuchen und zusammenfassen lassen. Die Eintragung hunderter weiterer Ergebnisse ist geplant. Wenden Sie sich an uns, falls Sie an Replikationsstudien beteiligt waren, sind oder sich auf andere Weisen dem Projekt anschließen möchten.
Nachdem das Projekt aus einem Master-Seminar hervorgegangen ist, sind Studierende der Otto-Friedrich-Universität Bamberg weiterhin maßgeblich beteiligt.
Überblick über 762 Ergebnisse aus Replikationsstudien: nur circa 40% der Studien (blau) kamen zum gleichen Ergebnis wie die Originalstudien (interaktive Version: https://metaanalyses.shinyapps.io/replicationdatabase/).
Referenzen:
Röseler, L., Doetsch, C., Kaiser, L., Klett, N., Krapp, J., Seida, C., Förster, N., Schütz, A. (2023). ReD: Replication Database, Version 0.1.1. https://dx.doi.org/10.17605/OSF.IO/9r62x
Röseler, L., Gendlina, T., Krapp, J., Labusch, N., & Schütz, A. (2022, August 16). Successes and Failures of Replications: A Meta-Analysis of Independent Replication Studies Based on the OSF Registries. https://doi.org/10.31222/osf.io/8psw2