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到底是经济学中p-hacking严重还是政治学、社会学领域的研究更严重呢？
下面一一进行回答。
首先，除了经济学领域，社会学和政治学领域的研究同样存在P-hacking问题。列出下面两篇文献加以佐证。1️⃣Gerber, Alan, and Neil Malhotra. 2008a. “Do Statistical Reporting Standards Affect What Is Published? Publication Bias in Two Leading Political Science Journals.” Quarterly Journal of Political Science 3 (3): 313–26. 2️⃣Gerber, Alan S., and Neil Malhotra. 2008b. “Publication Bias in Empirical Sociological Research: Do Arbitrary Significance Levels Distort Published Results?” Sociological Methods & Research 37 (1): 3–30.
其次，从这篇AER“Methods Matter: p-Hacking and Publication Bias in Causal Analysis in Economics”研究揭露出，与其他学科的对比分析：可以将经济学文献中随机化检验的结果与政治学和社会学的相关研究进行对比。政治学的研究检验基于Gerber和Malhotra在2008年的论文，而社会学的检验则基于他们的另一项研究。表A11展示了样本中，以及非经济学期刊中，检验统计值在1.76到2.16区间的数量分布情况。
注意到，在经济学领域，检验统计值接近1.96的比率仅为1.10，而政治学和社会学的比率则超过了2。这一发现有力地表明，在经济学领域（至少在使用这些推断方法时），数据操纵（p-hacking）的现象远不如其他学科普遍。最后，好消息是，我们发现经济学中的p-hacking程度远低于其他社会科学。
此外，还发现，在与政治科学、社会学等其他学科的比较中，经济学期刊样本中p-hacking的现象明显较少。
*群友可直接在社群下载AER全文PDF。
相关主题，参看：1.实证研究中的P值: 误解, 操纵及改进, 探析P值操纵表现及原因,提出相应的改进策略，2.AER强调计量方法的重要性, 经济学因果分析中的p值操纵和发表偏倚！3.DID和IV操纵空间大吗? 一切皆为P-hacking，4.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？5.显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性，6.科学家倡议P值需要0.005，显著性判断才成立，7.X与Y负相关但回归系数却为正? OLS不显著但2SLS却显著？8.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗？9.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？10.继JDE之后, 又一期刊重磅宣告"不显著的结果仍可以发表" 11.前沿, 终于有人解释为什么顶刊上很少有不显著的结果发表! 背后机理？12.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？13.关于模型中变量选择的五个误区, 譬如不显著的变量需要剔除还是保留？14.为什么回归系数不显著? 15.添加一个新变量能使以前不显著的变量变得显著了？16.核心解释变量A不显著, 但加入变量B后, 为什么A和B都显著了？17.结果不显著但成功发在Top期刊上的论文有哪些？你心虚过没？18.交互效应显著的几种情况, 列出了6种类型，19.试了几百次, 回归结果依然不显著, 到底咋办，20.AER强调计量方法的重要性, 经济学因果分析中的p值操纵和发表偏倚！21.800名科学家联合呼吁, 停止使用统计学上的P值，22.美国统计学会关于ｐ值的声明，23.美国宣布禁用p值，原来p值很危险，如何取代p值？
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