En 68 000 metanálisis que incluyeron más de 700 000 estimaciones del tamaño del efecto, la corrección del sesgo de publicación tendió a: - Reduce notablemente el tamaño del efecto - Reducir notablemente la probabilidad de que haya un efecto en absoluto. La economía más afectada:

Incluso esto es quizás demasiado generoso. Recuerde que la corrección del sesgo de publicación a menudo produce efectos que son aún mayores que los efectos logrados en estudios posteriores de replicación a gran escala.

Un gran ejemplo de esto proviene de los estudios de cebado. ¿Recuerdas el cebado del dinero, donde el simple hecho de ver o manejar el dinero hacía que la gente fuera más egoísta y mejor en los negocios? Esos estudios se vieron afectados por el sesgo de publicación, pero los estudios prerregistrados no lograron encontrar nada.

Del mismo modo, en los estudios financiados por autoridades que requieren -Preinscripción - Analistas externos - Notificación obligatoria de resultados - Ensayos grandes - Ajustes realistas No hay evidencia de p-hacking y los tamaños del efecto son muy pequeños. Aquí, en educación, la media es de 0,06 d

El problema del sesgo de publicación es enorme Es probable que muchas cosas no sean tan reales cuando realmente nos ponemos manos a la obra. Ese es un hallazgo desafortunadamente común y una acusación del proceso de publicación que se necesitarán esfuerzos concertados de réplicas para solucionarlo Si es que lo arreglamos