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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title PaperValidator - Towards the Automated Validation of Statistics in Publications
Organization Unit
Authors
  • Manuel Rösch
Supervisors
  • Patrick De Boer
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date September 2016
Abstract Text The validity of statistics in scientific publications is crucial for accurate and reliable results. However, there are many publications, that are not acceptable in this regard. This work confronts this problem by proposing a tool that allows for the automated validation of statistics in publications, focusing mainly on statistical methods and their assumptions. The validation process is rule-based using partially crowd-sourced workers hired from the Amazon Mechanical Turk (MTurk) platform. The tool and the validation process, were successfully tested on 100 papers from the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) and further applied to examine the usage of statistics over the years in CHI papers.
Zusammenfassung Für die Gültigkeit von Resultaten in wissenschaftlichen Publikationen ist es entscheidend, dass die statistischen Methoden richtig angewandt wurden. Es gibt jedoch viele Publikationen, die in diesem Bereich starke Mängel aufweisen. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine Software, mit welcher man die Statistiken in Publikationen automatisch prüfen und solche Mängel erkennen kann. Der Fokus liegt dabei auf statistischen Methoden und ihren Annahmen. Die Überprüfung der Statistiken erfolgt dabei regelbasiert, teilweise mit der Hilfe von Arbeitern von der Crowdsourcing-Plattform Amazon Mechanical Turk (MTurk). Die Software und der Überprüfungsprozess wurden erfolgreich getestet an 100 Papiern von der ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI). Zudem wurde die Software verwendet, um die Entwicklung der Statistikqualität in CHI Papieren zu untersuchen.
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