危机的起因
约安尼迪斯（2005）提出一个模型：样本和效应越小、分析灵活性越大，已发表研究结果为假的概率就越高，引起了巨大反响。2011年，贝姆在顶级期刊上发表了声称证明预知能力存在的实验，加深了人们对标准统计惯例多么容易让不可信结果“显著”的担忧。同年，西蒙斯、纳尔逊与西蒙松（2011）通过模拟表明，仅仅自由选择样本量、因变量和协变量，就可能使假阳性率超过60%。在约翰、勒文施泰因与普雷莱茨（2012）的调查中，许多心理学家承认存在看到结果后停止收集数据、只报告部分条件等可疑研究行为。
大规模重复研究的结果
开放科学协作组（2015）重新实验了三本主要心理学期刊上的100项研究：原研究中97%结果显著，而重复研究中只有约36%显著，效应量平均约为原来的一半。在医学领域，贝格利与埃利斯（2012）报告，53项里程碑式临床前癌症研究中只有6项得到证实。卡默勒等发现，18项实验经济学研究中有11项（2016），以及发表在《自然》和《科学》上的21项社会科学实验中有13项（2018）得以重复。巴顿等（2013）指出神经科学研究的统计检验力非常低；在贝克（2016）的调查中，超过70%的研究者表示曾无法重复他人的实验。
原因与改革
可重复性危机的原因包括样本小与检验力低、为跨过0.05门槛而进行的分析操纵（p值操纵）、看到结果后再提出假说的做法，以及只发表显著结果的发表偏倚。这与指标一旦成为目标就会失真的古德哈特定律，以及偏好符合预期证据的确认偏误相关。穆纳福等（2017）发表了包括预注册、注册报告、公开数据与代码以及协作研究在内的改革宣言，本杰明等（2018）提议将新发现的显著性阈值降至0.005。诺塞克等（2022）总结指出，经过这些改革，可重复性、稳健性与可再现性等概念得到厘清，研究实践也在切实改变。这场危机重新提醒人们，默顿科学规范中的有组织的怀疑必须在制度上发挥作用。
常见问题
- 怎样简单理解可重复性危机？
- 其他研究者按同样方法重做知名期刊上的实验时，相当多没有得到相同结果。由此开启了一系列提高科研可靠性的改革。
- 可重复性危机是否意味着科学错了？
- 并非如此。它可以被看作科学发现并纠正自身错误的过程。重复研究、预注册和数据公开等改革都在努力提高研究的可信度。
来源核查日期：2026-10-26
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