En 68,000 meta-análisis que incluyen más de 700,000 estimaciones del tamaño del efecto, corregir el sesgo de publicación tendió a: - Reducir notablemente los tamaños del efecto - Reducir notablemente la probabilidad de que haya un efecto en absoluto La economía es la más afectada:

Incluso esto es quizás demasiado generoso. Recuerda que corregir el sesgo de publicación a menudo produce efectos que son aún mayores que los efectos alcanzados en estudios de replicación a gran escala posteriores.

Un gran ejemplo de esto proviene de los estudios de primado. ¿Recuerdas el primado del dinero, donde simplemente ver o manejar dinero hacía que las personas fueran más egoístas y mejores en los negocios? Esos estudios fueron afectados por sesgo de publicación, pero los estudios preregistrados no lograron encontrar nada.

De manera similar, en estudios que son financiados por autoridades que requieren - Preinscripción - Analistas externos - Informe obligatorio de resultados - Ensayos grandes - Entornos realistas No hay evidencia de p-hacking y los tamaños del efecto son muy pequeños. Aquí, en educación, la media es 0.06 d

El problema del sesgo de publicación es enorme Así que muchas cosas probablemente no son tan reales cuando realmente lo analizamos. Esa es una conclusión desafortunadamente común y una acusación del proceso de publicación que requerirá esfuerzos de replicación concertados para solucionarlo Si es que lo solucionamos en absoluto