Джон Йоанидис е професор по медицина и здравно изследване и политика в Медицинската гимназия на Станфордския университет, както и професор по статистика в Колежа по хуманитарни и социални науки към Станфордския университет. Освен това е главен редактор в журнала European Journal of Clinical Investigation. През 2015 г. Йоанидис се превръща в един от най-цитираните учени в сферата на клиничната медицина и социалните науки, основна причина за което е неговата статия от 2005 г. - Why Most Published Research Findings Are False (или „Защо повечето публикувани резултати от проучвания са неверни“).

 

Публикуваната в PLoS Medicine статия развива тезата, че научният прогрес се характеризира с различни дефекти, които често допускаме, че не притежават съществено влияние върху изхода на научните изследвания. Вземем ли обаче да моделираме научните изследвания с оглед на множеството проблеми, резултатите могат да са катастрофални - голяма част от научните открития вероятно ще се окажат погрешни. 


 

Когато обсъждаме вероятността дадено изследване да се окаже грешно, Йоанидис ни съветва, че трябва да имаме предвид следните фактори:

 

1. Колкото по-малки са научните изследвания, толкова по-малко вероятно е резултатите от изследванията да са верни. Вероятността резултатите да са истинни е по-голяма при по-големите проучвания, каквито са рандомизираните контролирани проучвания.

 

2. Колкото по-малка е силата на ефекта в дадено научно поле, толкова по-малко е вероятно резултатите да са истинни. Силата на ефекта измерва връзката между две променливи в цифров мащаб. Пример за голям ефект, който е полезен и вероятно верен, е въздействието на тютюнопушенето върху рака или сърдечносъдовите заболявания. Връзката е по-надеждна от малките постулирани ефекти, каквито биха били генетичните рискови фактори.

 

3. Колкото по-голямо е числото на тестваните взаимоотношения, толкова по-малко вероятно е резултатите да са истинни. С други думи, резултатите са по-вероятни в експериментите с потвърждаващ дизайн, като например големите рандомизирани проучвания и мета-анализите, отколкото при експериментите, чиято цел е формулирането на хипотеза.

 

4. Колкото е по-голяма гъвкавостта в дизайна, дефинициите, резултатите и аналитичните средства в научната област, толкова по-малко вероятно е резултатите от изследването да са верни. Гъвкавостта, според Йоанидис, позволява негативните резултати да се обърнат в позитивни, ето защо добрите научи проучвания се нуждаят от стандартизация.

 

5. Колкото по-големи са финансовите и други интереси и предразсъдъци в научната област, толкова по-малко вероятно е резултатите от изследванията да са верни. Конфликтите на интереси могат да бъдат неадекватно отчетени и могат да увеличат пристрастието. Предразсъдъците могат да възникнат поради увереността и ангажимента на учения към собствената си работа.

 

6. Колкото повече учени са ангажирани с дадено изследване, толкова по-малко вероятно е резултатите да са верни. Когато са въвлечени много участници, преодоляването на конкуренцията може да се превърне в приоритет, от което да пострада качеството на експеримента. Освен това, когато екипите се фокусират върху публикуването на "положителни" резултати, други пък могат да искат да отговорят, намирайки "отрицателни" резултати, така че да опровергаят първите.