Reproducibility and robustness of economics and political science research
Die Wissenschaft strebt danach, kumulativ zu sein. Reproduzierbarkeitsbemühungen stärken die Wissenschaft, indem sie die Verlässlichkeit veröffentlichter Befunde überprüfen, Selbstkorrektur fördern und zur evidenzbasierten Politikgestaltung beitragen. Computationale Reproduktionen, bei denen unabhängige Forschende die Ergebnisse veröffentlichter Studien nachvollziehen, sind ein wesentliches diagnostisches Instrument. Solche Bemühungen sollten größere Sichtbarkeit erhalten. Allerdings wurden bislang nur wenige Replikations- und Robustheitsanalysen in den Sozialwissenschaften in großem Umfang durchgeführt. Hier haben wir die Originalanalysen reproduziert und Robustheitsprüfungen für 110 Artikel durchgeführt, die in führenden Fachzeitschriften der Volkswirtschaftslehre und Politikwissenschaft veröffentlicht wurden und verbindliche Richtlinien zur Bereitstellung von Daten und Code haben. Wir stellen fest, dass mehr als 85 % der veröffentlichten Ergebnisse rechnerisch reproduzierbar sind. In Robustheitsprüfungen zeigen unsere Reanalysen, dass 72 % der statistisch signifikanten Schätzungen signifikant bleiben und dieselbe Richtung aufweisen, und die mediane reproduzierte Effektgröße nahezu identisch mit der ursprünglich veröffentlichten Effektgröße ist (d. h. 99 % der publizierten Effektgröße). Darüber hinaus untersuchten sechs unabhängige Forschungsteams zwölf vorab festgelegte Hypothesen zu Determinanten der Robustheit. Forschungsteams mit mehr Erfahrung fanden geringere Robustheit, und Robustheit korrelierte weder mit Autoreneigenschaften noch mit der Verfügbarkeit der Daten.
Brodeur, A., D. Mikola, N. Cook, L. Fiala, J. Ankel-Peters, A. Ghosh, F. Heuer, F. Neubauer, J. Rose und e. al. (2026), Reproducibility and robustness of economics and political science research. Nature, 652, 8108, 151-156