Bias di pubblicazione

Il bias di pubblicazione si verifica quando i risultati di uno studio influenzano la sua pubblicazione. Tipicamente, gli studi con risultati statisticamente significativi o positivi hanno maggiori probabilità di essere pubblicati rispetto a studi con risultati non significativi o negativi, anche se entrambi sono scientificamente validi. Questo bias distorce la letteratura pubblicata, facendo apparire i trattamenti più efficaci di quanto non siano in realtà. Rosenthal (1979) ha definito questo il 'problema del cassetto': la ricerca con risultati nulli rimane nei cassetti, non pubblicata, creando un campione distorto di evidenze pubblicate. I funnel plot e i test statistici (ad es., test di Egger) possono rilevare asimmetrie che suggeriscono bias di pubblicazione; le meta-analisi devono tenere conto di questo bias.