Reporting Practices and Use of Quantitative Methods in Canadian Journal Articles in Psychology

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Abstract

With recent focus on the state of research in psychology, it is essential to assess the nature of the statistical methods and analyses used and reported by psychological researchers. To that end, we investigated the prevalence of different statistical procedures and the nature of statistical reporting practices in recent articles from the 4 major Canadian psychology journals. The majority of authors evaluated their research hypotheses through the use of analysis of variance, t tests, and multiple regression. Multivariate approaches were less common. Null hypothesis significance testing remains a popular strategy, but the majority of authors reported a standardized or unstandardized effect size measure alongside their significance test results. Confidence intervals on effect sizes were infrequently employed. Many authors provided minimal details about their statistical analyses and less than a third of the articles presented on data complications such as missing data and violations of statistical assumptions. Strengths of and areas needing improvement for reporting quantitative results are highlighted. The article concludes with recommendations for how researchers and reviewers can improve comprehension and transparency in statistical reporting.

Étant donné l’attention accordée récemment à la situation de la recherche en psychologie, il est essentiel d’évaluer la nature des méthodes qui sont utilisées et des analyses statistiques qui sont présentées par les chercheurs en psychologie. À cette fin, nous avons cherché à établir la prévalence des différentes procédures statistiques et à déterminer la nature des données statistiques présentées dans les articles publiés récemment dans les quatre principales revues de psychologie au Canada. La majorité des auteurs ont évalué leurs hypothèses au moyen d’analyses de la variance, de tests t et de régressions multiples. Les approches à variables multiples étaient moins courantes. Le test d’hypothèse nulle demeure une stratégie populaire, mais la majorité des auteurs ont alors indiqué l’ampleur de l’effet normalisée ou non normalisée avec les résultats du test d’hypothèse. L’intervalle de confiance sur l’ampleur de l’effet n’est pas souvent utilisé. Nombre d’auteurs ont fourni très peu de détails au sujet de leurs analyses statistiques, et moins du tiers des articles présentaient les lacunes relatives aux données, telles que les données manquantes et les irrégularités relatives aux hypothèses statistiques. Tant les forces que les domaines à améliorer dans la communication des résultats quantitatifs sont mis en relief. L’article se termine par des recommandations sur les façons dont les chercheurs et les relecteurs peuvent améliorer la compréhension et la transparence des statistiques.

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