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Non-Standard Errors
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Dokumenttyp:
|
Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
|
The Journal of Finance
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Band/Volume:
|
tba
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Heft/Issue:
|
tba
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Ort der Veröffentlichung:
|
Hoboken, NJ [u.a.]
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Verlag:
|
Wiley
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ISSN:
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0022-1082 , 1540-6261
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
|
Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Stiftungsprofessur für ABWL (Reichelstein 2018-)
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Fachgebiet:
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330 Wirtschaft
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Abstract:
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In statistics, samples are drawn from a population in a datagenerating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.
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Menkveld, Albert ; Dreber, Anna ; Holzmeister, Felix ; Huber, Jürgen ; Johannesson, Magnus ; Kirchler, Michael ; Razen, Michael ; Weitzel, Utz ; Abad-Días, David ; Abudy, Menachem ; Adrian, Tobias ; Ait-Sahalia, Yacine ; Akmansoy, Olivier ; Alcock, Jamie T. ; Alexeev, Vitali ; Aloosh, Arash ; Amato, Livia ; Amaya, Diego ; Angel, James J. ; Avetikian, Alejandro T. ; Bach, Amadeus ; Baidoo, Edwin ; Bakalli, Gaetan ; Bao, Li ; Barbon, Andrea ; Bashchenko, Oksana ; Bindra, Parampreet C. ; Bjønnes, Geir H. ; Black, Jeffrey R. ; Black, Bernard S. ; Scharnowski, Stefan  ORCID: 0000-0002-3755-1821 ; Theissen, Erik ORCID: 0000-0003-4460-8168
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