Abstract
In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating 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—nonstandard 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 more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.
Original language | English (US) |
---|---|
Pages (from-to) | 2339-2390 |
Number of pages | 52 |
Journal | Journal of Finance |
Volume | 79 |
Issue number | 3 |
DOIs | |
State | Published - Jun 2024 |
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- Accounting
- Finance
- Economics and Econometrics
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In: Journal of Finance, Vol. 79, No. 3, 06.2024, p. 2339-2390.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - Nonstandard Errors
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N1 - Publisher Copyright: © 2024 The Authors. The Journal of Finance published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Finance Association.
PY - 2024/6
Y1 - 2024/6
N2 - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating 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—nonstandard 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 more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.
AB - In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating 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—nonstandard 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 more reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85190503164&partnerID=8YFLogxK
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U2 - 10.1111/jofi.13337
DO - 10.1111/jofi.13337
M3 - Article
AN - SCOPUS:85190503164
SN - 0022-1082
VL - 79
SP - 2339
EP - 2390
JO - Journal of Finance
JF - Journal of Finance
IS - 3
ER -