实证研究论文中关于统计量以及P值造假的识别问题

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大家好，最近看了很多实证研究的论文，一些发表在很高级别的国际刊物上。
但在看到表格中的统计数据后一直有一个疑问：

实证研究的一个问题就是数据的真实性，其一体现在样本的可靠性，在这里暂不讨论；
其二便是在论文中报告的统计数据（统计量：statistics，例如系数，t值，以及p值）。

我的问题是：如果现在根据论文中的数据（例如一个表格中列出了几个模型的HLM分析的统计数据：包括系数（coefficient），t值（t-statistics）和是否显著（通常用星号标注）。除此之外还有model F 值， R square 以及 adjusted R square。
用论文中列出的以上这些数据能够检查出来是否有数据造假吗？ 比如通过以上这些数据的相互之间的数学关系等? （我只知道系数和t值应该同号），求各位有统计研究的大侠赐教，多谢。

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关键词：研究论文 实证研究 统计量 coefficient Statistics 论文 统计

O(∩_∩)O哈哈~，沙发是我的啦
思念江南 于 2014-5-13 14:41 使用 抢沙发 抢夺本帖沙发

有一些原则可以大致观察出比较低级的造假。比如系数和标准误在绝对值上非常接近或者甚至标准误大于系数绝对值，但是竟然是显著，那就是明显的造假。

很多国际顶尖刊物都是提供原始数据甚至代码的，你用stata自己跑一遍不就知道了。前一段时间就有美国一个大学的几个学生做一个大牛文章的replication是发现了一些问题（不是故意造假）。

shidakaia9 发表于 2014-5-12 18:32
有一些原则可以大致观察出比较低级的造假。比如系数和标准误在绝对值上非常接近或者甚至标准误大于系数绝对 ...

那也就是说表格中没有报告标准误差的话也很难判断是否造假吧？

nickwhite 发表于 2014-5-12 19:40
那也就是说表格中没有报告标准误差的话也很难判断是否造假吧？

一般不报告标准误也会报告t值，应该都能判断个大概。什么都不报告就不好识别了。

在excel用统计函数中的TDIST、TINV做一下就行了。

造假的数据只能糊弄外行，高手一眼就看穿了，这些指标都是可以相互计算的，除非什么都不报告，只要报告了，就能查验

仅凭通常报告的信息通常不能。如果有几种很幼稚的情况出现，我会怀疑有问题，比如微观横截面数据r2太高（不是太低了），其他没想好。。。另外还有更加无语的，比如说回归结果中出现宋体英文字母的。。。其实还有一种情况也值得注意，就是回归结果和对回归结果的解释不一致，甚至完全相反，这可能出于无心，无知或者就是故意的了。

话说楼上某楼也提到过，很多国外的牛人提供文章的原始数据，有关数据清理和模型估计的程序，可以做背对背的验证和pk，这自然是最理想的状态了。

估计系数、t统计量和标准误存在数学关系的！