L размер головы: Как узнать размер головы и правильно выбрать головной убор

Таблица размеров — Hatworx — Головной офис Hat в Новой Зеландии

Таблица размеров

1. Как определить размер шапки?

Измерьте свою голову, затем воспользуйтесь приведенной ниже таблицей размеров шапки. Чтобы измерить голову, возьмите гибкую рулетку и оберните ее вокруг головы над ушами и бровями, где обычно сидит ваша шляпа. Если размер вашей головы находится между двумя размерами, мы рекомендуем вам выбрать больший размер из двух.Если у вас нет мягкой рулетки, вы можете вырезать кусок бумаги, чтобы обернуть его вокруг головы, а затем измерить его линейкой. Сделайте это измерение дважды, чтобы получить точное измерение. Небольшой кусок пены или хлопка можно легко вставить за налобную ленту, если она немного свободна. Стандарты размеров разных производителей головных уборов могут незначительно отличаться. Если кепка не подошла, мы с радостью обменяем ее на другой размер.

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ СТАНДАРТНОЙ КЕПКИ

Удивительные цифры HP из нашего запаса Головка блока цилиндров LS Тест

После тестирования бесконечных головок блока цилиндров LS на вторичном рынке и портированных головок блока цилиндров LS для нашего родственного названия Hot Rod показалось странным, что стандартные материалы никогда не были включены. Тест популярных заводских головок блока цилиндров назревал давно, и, честно говоря, мы не уверены, почему его не сделали раньше. В прошлом другие играли с числами потоков и даже измеряли объемы портов, но мы не соревнуемся с числами потоков или объемами, не так ли? На самом деле, этот тест точно покажет, почему вы не можете преобразовать данные о расходе в производство энергии. В лучшем случае цифры потока указывают на потенциальную мощность, но мы забегаем вперед.

Первым делом нужно было найти и собрать ряд популярных руководителей фабрик LS.Во-вторых, нужно было приобрести тестового мула. Тестовый двигатель был легким выбором, так как 5,3-литровый двигатель был самым популярным, особенно для толпы любителей мощности. Что касается головок цилиндров, мы включили 706 малоклапанных головок 5,3 л, 241 (LS1), 317 (6,0-литровый грузовик) и 799 (в качестве замены для освященных 243) головок. Идея заключалась в том, чтобы проверить и измерить каждую головку, а затем провести все важные динамические испытания. Мы также взяли на себя смелость измерить диаметр камеры сгорания (расстояние поперек), чтобы проиллюстрировать, как завод подбирал их размеры для своего конкретного целевого размера отверстия.Это может быть еще одним хорошим показателем того, насколько хорошо они работают с малолитражным 5,3-литровым двигателем.

706 отливки
Размер клапана: впускной — 1,89, выпускной — 1,55
Объем портов: впуск — 197 куб. см, выпуск — 69 куб. см
Камера сгорания: 61,5 см3
Целевой размер отверстия: 3,780
Диаметр камеры (поперечное расстояние): 3,756
Данные потока
Лифт	В.	пр.
0,050	27,7	24,6
0,100	59,9	48,7
0,200	126,5	89,1
0,300	180,6	126,2
0,400	213,4	158,1
0,500	220,5	180,9
0,600	231. 3	193,5
0,650	234,2	198,1
0,700	237,1	201,6

Неудивительно, что головки грузовиков 706 предлагали наименьшие объемы портов и камер. Камеры сгорания головок 706 имели объем 61,5 куб. см, а объемы впускных и выпускных отверстий составляли 197 куб. см и 69 куб. см соответственно. Объемы портов были в пределах пары кубических сантиметров по сравнению с головками 241 LS1, а пиковый расход отличался примерно на 5 кубических футов в минуту, несмотря на то, что головки 706 имели меньший размер впускного клапана.Меньший впускной клапан — причина, по которой многие владельцы LS отказываются от головок 706, но энтузиастам действительно следует обратить внимание на то, что называется коэффициентом разряда. Коэффициент нагнетания представляет собой расчет расхода воздуха в зависимости от размера клапана и дает гораздо более точную картину потенциальной мощности этих головок. Возможно, при повышенной выходной мощности и/или уровнях наддува, когда требуется максимальный поток, другие головки могут начать сиять, но просто посмотрите на результаты динамометрического стенда, чтобы увидеть, насколько хорошо GM спроектировала головки 706 для работы с 5.3L (даже модифицированный).

241 5,7 л LS1 Отливки
Размер клапана: впускной — 2,00, выпускной — 1,55
Объем портов: впуск — 199 куб. см, выпуск — 71 куб. см
Камера сгорания: 68,0 см3
Целевой размер отверстия: 3,898
Диаметр камеры (расстояние поперек): 3,821
Данные потока
Лифт	В.	пр.
0,050	29,7	23,7
0,100	62,2	52,5
0,200	134,4	105,1
0,300	194,2	146,8
0,400	226,4	174,2
0,500	228,5	193,1
0,600	236,3	202. 3
0,650	239,1	203,2
0,700	242,4	204,6

Головки 241 использовались на установках LS1 объемом 5,7 л, и многие считают, что это всего лишь незначительное повышение производительности по сравнению с 706. Что касается пикового расхода, головки 241 обеспечивали 242 кубических фута в минуту при 0,700 дюйма. подъем от впускных отверстий 199 куб. См и 204 куб. Футов в минуту от выпускных отверстий 71 куб. Поток выхлопных газов, обеспечиваемый головками 241, превзошел показатели трех других головок, протестированных здесь, но мы подозреваем, что среди разных отливок с разной работой клапанов и пробегом будут различия.Головки 241, по сравнению с головками 706, предлагали большие камеры сгорания объемом 68 куб. См, что означало падение сжатия примерно на 0,70 пункта.

317 отливок
Размер клапана: впускной — 2,00, выпускной — 1,55
Объем портов: впуск — 212 куб. см, выпуск — 76 куб.см
Камера сгорания: 71,5 см3
Целевой размер отверстия: 4.000
Диаметр камеры (расстояние поперек): 3.923
Данные потока
Лифт	В.	пр.
0,050	33,3	24,5
0,100	63,4	54,2
0,200	144,1	103,8
0,300	200,2	142,5
0,400	234,6	167,9
0.500	241,7	183,1
0,600	243,3	193,7
0,650	244,8	195,1
0,700	242,4	197,2

Согласно интернет-фольклору, головки 317, используемые в двигателях грузовиков объемом 6,0 л, имеют такую ​​же конструкцию впускного отверстия, что и головки 799 (243). Наше тестирование показало, что это, по крайней мере, частично правдоподобно, поскольку значения расхода были схожими, хотя и не идентичными.Головки 317 пропускали больше, чем головки 706, на целых 20 кубических футов в минуту в некоторых точках подъема. Показатели пикового расхода отличались всего на 7 кубических футов в минуту при высоте подъема 0,700. Что заставило головы 317 целовать и ругать, так это размер камеры сгорания. Огромный объем камеры 71,5 куб.см на целых 10 куб.см больше, чем у головок 706. Это привело к падению статической компрессии на 1,2 балла (с 9,5:1 до 8,3:1). Головки 317 часто используются в малоблочных двигателях объемом 5,3 л с турбонаддувом, но отсутствие сжатия действительно сказывается на мощности.Посмотрите на динамометрические графики, чтобы увидеть, сколько 317-е потеряли в этом 5,3-литровом тесте, и вы можете дважды подумать о том, что вы выберете для своего следующего турбо LS. Головки 317, разработанные специально для применения на 6,0 л, также имели самый большой диаметр камеры 3,923 дюйма.

Как и ожидалось, головки 799 продемонстрировали самый высокий пиковый расход: 250 куб. футов в минуту при 0.700-дюймовый лифт — хотя это значение обычно не имеет отношения к большинству энтузиастов LS. 0,600-дюймовый подъем или, возможно, 0,650, числа были более актуальными, но головки 799 все еще сияли здесь с показаниями потока 248 кубических футов в минуту и ​​249 кубических футов в минуту соответственно. Несмотря на большие объемы выхлопных отверстий, чем у 706 или 241, головки 799 обеспечивали наименьший поток выхлопных газов из группы, с пиковым значением всего 191 куб. футов в минуту. Впускные отверстия объемом 209 куб. см работали, как и ожидалось, но выпускные отверстия объемом 74 куб. См были не совсем на высоте. Помимо головок 706, 799-е имели самую маленькую камеру сгорания — 64 куб.см.Это поставило его на 2,5 куб. См по сравнению с 706, а это означает, что между ними было лишь незначительное изменение статической компрессии. Это было связано с диаметром камеры 3,876 дюйма.

Ознакомьтесь с графиками для полного изложения, но большим сюрпризом стало то, что удивительная сила легендарных 799 (243) головок так и не материализовалась. А теперь объедините это с тем фактом, что головы 706 — тот самый набор, который все выбрасывают, — давали наибольшую мощность, и мы, возможно, просто перевернули мир LS с ног на голову. Неудивительно, что 317 головок производили наименьшую мощность.Хотя они предлагают много потока, они также начали с огромного падения сжатия (с 9,5: 1 до 8,3: 1) и, следовательно, мощности. Хотя более низкая компрессия может сделать их привлекательными для толпы турбо (или воздуходувок), существует большой разрыв в мощности, который необходимо преодолеть, прежде чем 317-е смогут начать производить больше мощности, чем стандартные 706-е. По крайней мере, 317-м потребуется больше наддува для достижения любого заданного уровня мощности, чем головкам 706, и, кроме того, степень сжатия 9,5: 1 хорошо работает в турборежиме.Головки 241 работали немного лучше, чем 317-е, а 799-е были еще лучше. Конечно, теперь вопрос заключается в том, как четыре головки будут работать при наддуве, когда требуемый дополнительный поток может снизить максимальный потенциал потока головок 5,3 л с малым клапаном? Это, друзья мои, еще одно испытание для другого дня! CHP

Модифицированный 5,3-литровый двигатель Тест: 706 против 317

Мы возлагали большие надежды на головки 317, но они, безусловно, были слабым человеком на тотемном столбе производительности. Скорее всего, виноваты большие камеры сгорания, поскольку увеличение объема камеры на 10 куб. См привело к падению статической степени сжатия на 1,2 пункта (с 9,5: 1 до 8,3: 1). Большие камеры делают 317-е популярными для форсированных приложений, но знайте, что вы начинаете со значительным дефицитом, заменяя головки 706 на 317-е. Авторитетный источник сообщил нам, что конструкция камеры головок 317 также далеко не оптимальна, независимо от размера, а это означает, что если вы измельчите ее, она все равно не будет производить мощность, которую вы могли бы получить от 799-х, не говоря уже о 706-е.

Испытание модифицированной головки объемом 5,3 л: 706 против 241

Как и в модели 317, головки 241 превзошли головки 706, но опять же, этот воздушный поток не привел к выработке энергии. Увеличенный объем камеры до 6,5 куб. см снизил степень сжатия почти на 0,80 пункта. Головки 706 превзошли головки 241 примерно на 10 л. с., но ниже головки 706 улучшили крутящий момент на целых 20 фунт-футов. Учитывая минимальную разницу в расходе и недостатке мощности, 241-е не кажутся большим улучшением по сравнению с головками 706.Но с другой стороны, оба одинаково хорошо реагируют на портирование.

Тест модифицированной головки 5,3 л: 706 против 799

Это тест, который все хотели увидеть, и о котором будет говорить каждый владелец LS. Головки 799 обеспечивали наибольшую производительность, превосходя головки 706 на целых 20 кубических футов в минуту в некоторых точках подъема. Объем камеры на головках 799 был в пределах 2,5 см³ по сравнению с головками 706, но динамометрический стенд показал, что это не отразилось на мощности нашего тестового двигателя. Пиковые цифры, безусловно, были близки (473 л.с. против 473 л.с.471 л.с.), но лучше всего об этом говорит график. Головки 706 были просто лучше головок 799 на большей части кривой. Изменится ли это при наличии наддува? Мы думаем, что это возможно, но только на экстремальных уровнях, которые могут снизить предел потока 706 головок. Теперь вопрос в том, где происходит этот предел.

Пока мы этого не узнаем, слава могучим 706 головам.

Международные стандарты веса, длины тела и окружности головы новорожденных в зависимости от гестационного возраста и пола: перекрестное исследование новорожденных в рамках проекта INTERGROWTH-21st Project

Задний план: В 2006 году ВОЗ опубликовала международные стандарты роста для детей в возрасте до 5 лет, которые в настоящее время приняты во всем мире.В проекте INTERGROWTH-21(st) нашей целью было дополнить их, разработав международные стандарты для плодов, новорожденных и постнатального периода роста недоношенных детей.

Методы: INTERGROWTH-21(st) — это популяционный проект, в ходе которого оценивался рост плода и размер новорожденного в восьми географически определенных городских популяциях. Эти группы были выбраны потому, что большая часть потребностей матерей в здоровье и питании была удовлетворена, была обеспечена адекватная дородовая помощь и не было серьезных ограничений роста, связанных с окружающей средой.В рамках перекрестного исследования новорожденных (NCSS), компонента проекта INTERGROWTH-21(st), мы измеряли массу тела, длину тела и окружность головы у всех новорожденных, а также проспективно собирали данные о беременности и перинатальном периоде. . Для построения стандартов для новорожденных мы отобрали все беременные у женщин, отвечающих (в дополнение к основным характеристикам популяции) строгим индивидуальным критериям приемлемости для популяции с низким риском нарушения роста плода (обозначенной предписывающей субпопуляцией NCSS).У женщин была надежная ультразвуковая оценка гестационного возраста с использованием длины темени-крестца до 14 недель беременности или бипариетального диаметра, если дородовое наблюдение было начато между 14 и 24 неделями беременности или менее. Антропометрические измерения новорожденных были получены в течение 12 часов после рождения одинаково подготовленными антропометрическими бригадами с использованием одного и того же оборудования во всех учреждениях. Дробные полиномы, предполагающие асимметричное распределение t, использовались для оценки подобранных центилей.

Результаты: Мы определили 20 486 (35%) подходящих женщин из 59 137 беременных женщин, зарегистрированных в NCSS в период с 14 мая 2009 г. по 2 августа 2013 г.Мы рассчитали наблюдаемые и сглаженные процентили по полу для веса, длины тела и окружности головы для гестационного возраста при рождении. Наблюдаемые и сглаженные процентили были практически идентичны. Мы представляем 3-ю, 10-ю, 50-ю, 90-ю и 97-ю центильные кривые в зависимости от гестационного возраста и пола.

Интерпретация: Мы разработали для повседневной клинической практики международные антропометрические стандарты для оценки размеров новорожденных, которые призваны дополнить Стандарты роста детей ВОЗ и позволить проводить сравнения между многонациональными группами населения.

Финансирование: Фонд Билла и Мелинды Гейтс.

6.0L Проблемы с рабочим ходом, часть 3: Болты головки блока цилиндров

Несколько лет назад вы могли зайти в любой автомагазин в Северной Америке и увидеть Super Duty 03-07 года выпуска со снятой кабиной. Во многих регионах страны так и по сей день.Посмотрим правде в глаза, несмотря на все свои проблемы, 6,0-литровый Power Stroke больше всего известен выходом из строя прокладки головки блока цилиндров. Но почему это происходит? Как узнать, когда это происходит? И что вы можете сделать, чтобы это не повторилось? Ниже мы ответим на этот первый вопрос с точки зрения инженерии и теории двигателей. Что касается второго, мы расскажем о самом простом способе его диагностики. И что касается последнего вопроса, мы перечислим детали, которые вам нужно купить, и процедуры, которые вам необходимо выполнить, чтобы исключить эти общие 6. 0L проблема навсегда.

Болты с головкой с пределом текучести

Прежде всего, это не вина прокладок головки блока цилиндров на 6,0-литровом Power Stroke, а неисправность крепежных деталей, которым поручено удерживать головки прижатыми к блоку. На 6,0-литровом двигателе используются болты с крутящим моментом до предела текучести (TTY), что не является чем-то новым для современных двигателей, особенно с многослойными прокладками головки. Крепеж TTY предназначен для растяжения в пределах контролируемого диапазона предела текучести, и как только это происходит, он (теоретически) обеспечивает более стабильное усилие зажима, чем обычный болт.Однако экстремальное давление в цилиндре, создаваемое либо заводским двигателем, находящимся под огромной нагрузкой, либо двигателем, подвергшимся агрессивной послепродажной настройке, в конечном итоге вынуждает болты TTY выйти из их диапазона эластичности. Когда это происходит, максимальная сила зажима исчезает навсегда.

4 болта на цилиндр

Самая большая проблема заключается не в конструкции болтов крепления головки цилиндров 6,0-литрового двигателя, а в их отсутствии. На цилиндр приходится всего четыре болта с головкой (и всего 10 на ряд) с разделением.Для сравнения, на предшествующем ему двигателе Power Stroke объемом 7,3 л было шесть болтов головки цилиндра на цилиндр — двигатель, в котором редко возникают прорывы прокладок головки блока цилиндров. Несмотря на то, что болты с головкой 6.0L имеют диаметр 14 мм (по сравнению с диаметром 12 мм у 7.3L), точек крепления просто не хватает. На 6,4-литровом двигателе Power Stroke, который последовал за 6,0-литровым двигателем, размер болтов головки TTY был увеличен до 16 мм в диаметре.

Мертвые подарки

Под капотом наиболее частый признак того, что вы подняли голову, это: остатки охлаждающей жидкости, оставшиеся от системы, находящейся под давлением.Это пресловутая «рвота», о которой вы наверняка слышали в связи с пробитой прокладкой ГБЦ. Внутри кабины (и при условии, что на улице холодно) ваш обогреватель выпускает холодный воздух после того, как двигатель уже достиг рабочей температуры, что является контрольным признаком того, что вы потеряли прокладку головки блока цилиндров. Когда двигатель начинает терять охлаждающую жидкость (эффективно снижая количество антифриза в системе), первое, что происходит, — это отсутствие потока охлаждающей жидкости к радиатору отопителя.

Сломанная печать

При любой неисправной прокладке головки цилиндра это просто вопрос давления сгорания, идущего по пути наименьшего сопротивления.Видимые здесь темные пятна показывают, где именно выходили выхлопные газы. Когда болты TTY растянулись, головка поднялась, и возгорание больше не сдерживалось. В результате система охлаждения быстро оказалась под давлением. Добавленная мощность, а именно в форме программирования послепродажного обслуживания, увеличивает давление наддува, давление привода и давление в цилиндре, которые видит двигатель, — все это значительно увеличивает вероятность растяжения болтов головки и подъема головки. Чтобы было ясно, прокладки головки блока цилиндров 6,0 л тоже лопаются, но они обычно служат намного дольше, прежде чем сломаются.

Решение: шпильки ARP

Когда возникает неизбежная проблема с прокладкой головки блока цилиндров, единственным реальным решением является установка более качественных креплений, когда все будет собрано вместе. Обратите внимание на один из самых продаваемых продуктов ARP — шпильки ARP2000 (номер по каталогу 250-4202). Изготовленные из высококачественного сплава хромистой стали, ARP называет ARP2000, его шпильки имеют предел прочности на растяжение 220 000 фунтов на квадратный дюйм. Объедините это с самой природой шпильки, обеспечивающей более глубокое зацепление резьбы в блоке, и вы значительно улучшите усилие зажима головки к блоку.Практически на всех независимых ремонтных предприятиях по ремонту дизельных двигателей шпильки головки ARP входят в стандартную комплектацию любой прокладки головки блока цилиндров объемом 6,0 л.

Затяжка головных шпилек

Правильная установка свежеотремонтированного или совершенно нового комплекта головок объемом 6,0 л на новые прокладки и восстановленный блок требует строгого соблюдения как рекомендуемой Ford последовательности затяжки крепежных деталей головки (общий метод от центра наружу), так и инструкций ARP. При нанесении на резьбу шпилек, шайб и гаек смазочного материала ARP Ultra-Torque для сборки крепежных деталей гайки затягиваются в три этапа, достигая высшей точки в окончательной спецификации 210 футо-фунтов.Начиная с 70 футо-фунтов в первом раунде и увеличивая до 140 футо-фунтов во второй последовательности, обычно делается перед третьим и последним (210 футо-фунтов) раундом. Мы даже заходили так далеко, что проверяли, а затем перепроверяли спецификацию крутящего момента каждой гайки, прежде чем переходить к следующей последовательности. Никогда нельзя быть слишком осторожным в этом процессе.

Кабина не должна отрываться

Хотя многие (и мы утверждаем, что большинство) техники предпочитают снимать кабину с 6,0-литрового Super Duty, чтобы заняться прокладкой головки блока цилиндров, некоторые склонны выполнять работу с кабиной на раме и двигателем в грузовике. .Хотите верьте, хотите нет, но последний метод — это то, что говорится в Руководстве по ремонту Ford… так что не беспокойтесь, если вы обнаружите, что ваш механик выполняет работу по прокладке головки блока цилиндров, не вытягивая кабину. Ведь стоимость будет примерно одинаковой. Для мастеров-любителей всего мира, особенно для тех из вас, у кого в гараже нет высокопроизводительного подъемника, метод с кабиной является наиболее приемлемым вариантом, если только вы не хотите тянуть двигатель.

Еще от водительской линии

• Прежде чем вы заметите 6.0L выкипает, велика вероятность, что у вас возникнут проблемы с рециркуляцией отработавших газов. Вы можете прочитать все об этих головных болях здесь.

Масштабы и последствия P-Hacking в науке

Abstract

Сосредоточенность на новых, подтверждающих и статистически значимых результатах приводит к существенной необъективности в научной литературе. Один тип предвзятости, известный как «p-hacking», возникает, когда исследователи собирают или выбирают данные или статистические анализы до тех пор, пока незначительные результаты не станут значимыми.Здесь мы используем интеллектуальный анализ текста, чтобы продемонстрировать, что p-hacking широко распространен в науке. Затем мы проиллюстрируем, как можно проверить наличие p-хакинга при проведении метаанализа, и покажем, что, хотя p-хакерство, вероятно, распространено, его эффект кажется слабым по сравнению с реальными измеряемыми размерами эффекта. Этот результат предполагает, что p-hacking, вероятно, не меняет радикально научных консенсусов, полученных в результате метаанализа.

Образец цитирования: Head ML, Holman L, Lanfear R, Kahn AT, Jennions MD (2015) Степень и последствия P-Hacking в науке.PLoS Биол 13(3): е1002106. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106

Опубликовано: 13 марта 2015 г.

Авторские права: © 2015 Head et al. Эта статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

Финансирование: Финансирование данного исследования было предоставлено Гранты Австралийского исследовательского совета присуждены MDJ, RL и LH.Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Сокращения:: НХСТ, Проверка значимости нулевой гипотезы

Введение

Растет обеспокоенность тем, что многие опубликованные результаты являются ложноположительными [1,2] (но см. [3]). Многие утверждают, что современная научная практика создает сильные стимулы для публикации статистически значимых (т. т. е., «положительные») результаты, и есть убедительные доказательства того, что журналы, особенно престижные с более высоким импакт-фактором, непропорционально часто публикуют статистически значимые результаты [4–10]. Работодатели и спонсоры часто подсчитывают статьи и взвешивают их по импакт-фактору журнала, чтобы оценить работу исследователя [11]. В сочетании эти факторы создают стимулы для исследователей выборочно проводить и выборочно пытаться опубликовать статистически значимые результаты исследований.

Существует два широко признанных типа предвзятости публикаций, обусловленной исследователями: выборка (также известная как «эффект ящика для файлов», когда исследования с незначительными результатами имеют более низкие показатели публикации [7]) и инфляция [12].Инфляционная систематическая ошибка, также известная как «p-hacking» или «выборочная отчетность», представляет собой неверную информацию об истинной величине эффекта в опубликованных исследованиях (вставка 1). Это происходит, когда исследователи пробуют несколько статистических анализов и/или спецификаций приемлемости данных, а затем выборочно сообщают о тех из них, которые дают значимые результаты [12–15]. Общие практики, которые приводят к p-взлому, включают: проведение анализа в середине эксперимента, чтобы решить, продолжать ли сбор данных [15,16]; запись многих переменных ответа и принятие решения о том, какие из них следует сообщать после анализа [16,17], принятие решения о включении или исключении постанализа выбросов [16], исключении, объединении или разделении групп лечения после анализа [2], включая или исключении ковариатов постанализа [14], и прекращение исследования данных, если анализ дает значимое значение p [18,19].

Если опубликованные данные необъективны, синтез данных может привести к ошибочным выводам. Метаанализ представляет собой набор статистических методов, которые объединяют исследования по одному и тому же вопросу для оценки истинной величины эффекта [33]. Мета-анализ в настоящее время является «золотым стандартом» для синтеза доказательств эффекта лечения или существования взаимосвязи, а также для объединения оценок размера эффекта в разных исследованиях для получения общей оценки. Мета-анализы определяют применение медицинских методов лечения и политические решения, а также влияют на будущие направления исследований [34].Однако мета-анализы скомпрометированы, если синтезируемые исследования не отражают истинное распределение величины эффекта [5,35-37].

Количественная оценка p-hacking важна, потому что публикация ложных срабатываний препятствует научному прогрессу. Когда ложноположительные результаты попадают в литературу, они могут быть очень стойкими. Во многих областях мало стимулов для повторения исследований [38]. Даже когда исследования повторяются, ранние положительные результаты часто привлекают больше внимания, чем более поздние отрицательные.Кроме того, ложные срабатывания могут вдохновить на инвестиции в бесплодные исследовательские программы и даже дискредитировать целые области [14,16].

Несмотря на потенциальную важность p-hacking, последствия формального и неформального синтеза данных неизвестны. Здесь мы решаем обе проблемы, используя p-кривые (см. вставку 2). Во-первых, мы использовали интеллектуальный анализ текста для получения заявленных p-значений в статьях, взятых из широкого круга научных дисциплин. Затем мы искали доказательства р-хакинга, основываясь на форме р-кривых.Во-вторых, мы создали p-кривые на основе первичных данных, использованных в опубликованных метаанализах. Это позволило нам проверить доказательства р-хакинга при рассмотрении конкретных гипотез, которые исследователи четко определили как представляющие общий интерес (т. е. требующие метаанализа).

Вставка 1. История P

Фишер [20] ввел тестирование значимости нулевой гипотезы (NHST), чтобы объективно отделить интересные результаты от фонового шума [21]. NHST является наиболее широко используемым методом анализа данных в большинстве научных дисциплин [22,23].Нулевая гипотеза обычно представляет собой утверждение об отсутствии связи между переменными или отсутствии эффекта экспериментальных манипуляций. С помощью NHST вычисляется вероятность (т. е. p) обнаружения эффекта, по крайней мере, или более экстремального, чем наблюдаемый результат, если нулевая гипотеза верна [24,25].

В подходе NHST используется произвольное пороговое значение (обычно 0,05). Находки с меньшими значениями p описываются как «статистически значимые» («положительные» находки), а остальные — как «незначимые» («отрицательные» находки).Это произвольное отсечение привело к сомнительной с научной точки зрения практике рассмотрения «значимых» результатов как более ценных, надежных и воспроизводимых [24], тем самым стимулируя различные виды предвзятости в исследованиях.

До появления компьютеров статистика испытаний (например, t и F ) обычно рассчитывалась вручную, а соответствующее значение p искалось в статистических таблицах. Здесь p -значений даны для ограниченного набора значений (например, 0,001, 0,01, 0.02 и 0,05) [26]. Затем исследователи сообщали о 90 169 p 90 170 значений как о самом низком пороге, согласующемся со статистикой теста (например, 90 169 p 90 170 < 0,05 или 90 169 p 90 170 < 0,01). С современным статистическим программным обеспечением в этой практике нет необходимости, поскольку теперь предоставляются точные значения p , но это все еще является обычным явлением. Предыдущие исследования показали, что строгое соблюдение пороговых значений p может искажать отчеты об исследованиях даже в пределах области значимости [27].

Значение p легко неверно истолковать. Например, его часто приравнивают к силе взаимосвязи, но крошечный размер эффекта может иметь очень низкие значения p при достаточно большом размере выборки. Точно так же низкое значение p не означает, что открытие представляет большой клинический или биологический интерес [28]. Многие исследователи выступали за отмену NHST (например, [29,30]). Однако другие отмечают, что многие проблемы с предвзятостью публикации повторяются при использовании других подходов, таких как сообщение о величине эффекта и его доверительных интервалах [31] или байесовских достоверных интервалах [32]. Предвзятость публикации не является проблемой с p -значениями как таковыми. Они просто отражают стимулы сообщать о сильных (то есть значительных) эффектах.

Вставка 2. Р-кривая: что она может нам сказать?

Кривая p представляет собой распределение p -значений для набора исследований. P-кривые могут быть полезным инструментом для оценки надежности опубликованных исследований. Здесь мы обрисовываем, как они использовались для оценки литературы.

Доказательная ценность

Можно проверить, содержит ли набор результатов доказательную ценность, изучив распределение p -значений, особенно тех, которые находятся между 0 и 0.05. «Доказательная ценность» относится к тому, предполагают ли опубликованные данные для конкретной гипотезы, что размер эффекта отличен от нуля.

Когда размер эффекта для изучаемого явления равен нулю, каждое p -значение будет наблюдаться с одинаковой вероятностью. Ожидаемое распределение значений p при нулевой гипотезе является равномерным (черная линия, рис. 1A и рис. 2A), так что p <0,05 будет встречаться в 5% случаев, p <0,04 будет встречаться 4% времени и так далее.С другой стороны, когда истинный размер эффекта отличен от нуля, ожидаемое распределение значений p является экспоненциальным с перекосом вправо [39–42] (черная линия, рис. 1B и рис. 2B). Когда истинный эффект сильный, исследователи с большей вероятностью получат очень низкие p -значения (например, p <0,001), чем умеренно низкие p -значения (например, 0,01), и с меньшей вероятностью получат недостоверные значения. p -значения (p > 0,05) [41]. Таким образом, по мере увеличения истинного размера эффекта р-кривая становится более скошенной вправо [41].

Предвзятость публикации

В нескольких исследованиях было построено распределение p -значений или соответствующих тестовых статистических данных (т. е. Z или t ) вокруг основного порога значимости p = 0,05 (часто в диапазоне от 0,01 до 0,1). Заметное падение значений 90 169 p 90 170 выше 0,05 (или для значений Z 1,96) (красная линия, рис. 1A и рис. 1B) интерпретируется как свидетельство систематической ошибки публикации (например, [40, 43–45]). В то время как разрыв в распределении p — значения около 0.05 указывает на предвзятость публикации, он не делает различий между предвзятостью выборочной публикации и p-hacking (см. вставку 1).

П-взлом

Однако p-кривую можно использовать для выявления p-хакинга, принимая во внимание только значимые результаты [14]. Если исследователи p-взломают и превратят действительно незначительный результат в значимый, то форма p-кривой изменится близко к воспринимаемому порогу значимости (обычно p = 0,05). Следовательно, p-хакерская p-кривая будет иметь избыток p значений чуть ниже 0.05 [12,40,41]. Если исследователи p-взломают, когда истинного эффекта нет, p-кривая сместится с плоской на наклонную влево (рис. 2A). Если, однако, исследователи применят p-hack, когда есть истинный эффект, p-кривая будет экспоненциальной с наклоном вправо, но будет избыточное представление значений p в хвосте распределения чуть ниже 0,05 (рис. 2B). ). Как p-хакинг, так и выборочная систематическая ошибка публикации предсказывают разрыв в p-кривой около 0,05, но только p-хакинг предсказывает переизбыток 90 169 p 90 170 значений чуть ниже 0.05 [12]. Однако точная форма p-кривой будет зависеть как от истинного эффекта (т. е. p-кривой до p-взлома), так и от интенсивности p-взлома [41].

Оценка p-кривых для p-хакинга и доказательной ценности

Подобно предыдущим исследованиям (например, [14, 43]), мы используем биномиальные тесты для поиска доказательств доказательной ценности и p-hacking как в наших наборах данных, извлеченных из текста, так и в наборах данных метаанализа. Мы проверили доказательную ценность, используя тест с двусторонним знаком, в котором мы сравнили количество p -значений, попадающих в ячейку 0 ≤ p < 0.025 к числу в бине 0,025 ≤ p < 0,05. При нулевой гипотезе об отсутствии доказательной ценности ожидаемое число p значений в каждом из этих интервалов равно. Значительно больше 90 169 p 90 170 значений в нижней ячейке согласуется с доказательной ценностью (т. е. наклоненная вправо p-кривая), а значительно больше 90 169 p 90 170 -значений в верхней ячейке согласуется с серьезным p-взломом. Этот тест представляет собой слегка модифицированную версию теста, предложенного Simohnson et al. [41], которые предлагают использовать для той же цели два отдельных односторонних знаковых теста.

Двусторонний знаковый тест с порогом p = 0,025 (см. выше) и тесты, предложенные Simonsohn et al. [41] могут обнаруживать серьезные p-взломы, но нечувствительны к более скромным (и, возможно, более реалистичным) уровням p-взломов. Это верно, особенно если средний истинный размер эффекта велик, поскольку правый перекос, введенный в p-кривую, будет маскировать левый перекос, вызванный p-взломом. Более чувствительный подход к обнаружению p-взлома состоит в том, чтобы искать увеличение относительной частоты p значений чуть ниже 0.05, где мы ожидаем, что сигнал р-хакинга будет самым сильным. В соответствии с нулевой гипотезой об отсутствии p-хакинга мы ожидаем, что либо распределение 90 169 p 90 170 -значений является однородным, близким к 0,05 (если истинные величины эффекта равны нулю), либо асимметричным вправо (т. е. если по крайней мере некоторые величины эффекта равны нулю). ненулевой). Однако p-взлом вводит дополнительные значения p , близкие к 0,05, что приводит к асимметрии влево. Таким образом, простой и консервативный тест на p-взлом включает проверку нулевой гипотезы о том, что p -значений чуть ниже 0.05 либо равномерно распределены, либо смещены вправо. Мы использовали тест с односторонним знаком, чтобы узнать, больше ли число p значений в ячейке, примыкающей к 0,05, чем в соседней нижней ячейке. Этот тест с большей вероятностью обнаружит p-взлом, если использовать меньшие бины, поскольку значения p искажены вправо, когда средний размер эффекта положителен (маскируя p-хакерство), но на практике использование меньших бинов уменьшит выборку. размер (и, следовательно, мощность) теста. Мы выбрали ширину бина 0.005, с нижним бином, указанным как 0,04 < p < 0,045, и верхним бином как 0,045 < p < 0,05. Мы выбрали p < 0,05 в качестве отсечки для нашего верхнего бина (следуя [3]), а не p = 0,05 (см. [46]), поскольку мы подозреваем, что многие авторы не считают p = 0,05 значимым. . В качестве меры силы р-хакинга мы представляем пропорцию p -значений в верхней ячейке и соответствующие 95% доверительные интервалы (рассчитанные в соответствии с Клоппером и Пирсоном [47] с использованием бинома .проверить функцию в R).

Мы провели приведенный выше анализ отдельно для каждой дисциплины и набора данных метаанализа. Кроме того, мы проверили общую доказательную ценность (двухсторонний тест) и признаки p-взлома (односторонний тест) в двух основных наборах данных (текстовый анализ p -значений и наборы данных метаанализа соответственно). ). Для этого мы использовали долю 90 169 p 90 170 -значений, встречающихся в верхней ячейке для каждой дисциплины или метаанализа (в зависимости от анализируемого набора данных), и запустили биномиальную обобщенную линейную модель, чтобы проверить, отличается ли наблюдаемое пересечение от 0. .5 (т. е. равное количество случаев в двух бинах). Этот подход эквивалентен метаанализу, проверяющему значительную тенденцию при объединении отдельных дисциплин или вопросов, поскольку каждая из них взвешивается по размеру выборки. Используемый нами R-код депонирован в Dryad [48].

Рис. 1. Влияние систематической ошибки публикации на распределение p значений вблизи порога значимости 0,05.

A) Черная линия показывает распределение p-значений при отсутствии доказательной ценности, а красная линия показывает, как предвзятость публикации влияет на это распределение.B) Черная линия показывает распределение p значений при наличии доказательной ценности, а красная линия показывает, как предвзятость публикации влияет на это распределение. Тесты на предвзятость публикации из-за эффекта ящика для файлов часто сравнивают количество p значений в каждой из ячеек по обе стороны от 0,05.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106. g001

Рис. 2. Влияние p-хакинга на распределение p-значений в диапазоне значимости.

A) Черная линия показывает распределение p -значений при отсутствии доказательной ценности, а красная линия показывает, как p-взлом влияет на это распределение.Б) Черная линия показывает распределение p -значений при наличии доказательной ценности, а красная линия показывает, как p-взлом влияет на это распределение. Тесты на p-взлом часто сравнивают количество 90 169 p 90 170 значений в двух соседних ячейках чуть меньше 0,05.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106.g002

Оценка масштабов P-хакинга в научной литературе с использованием анализа текста

Мы использовали анализ текста для поиска p -значений во всех документах открытого доступа, доступных в базе данных PubMed (см. Текст S1).Для количественной оценки «доказательной ценности» (т. е. наличия доказательств того, что истинный размер эффекта отличен от нуля) и p-хакинга мы построили p-кривые из полученных нами 90 169 p 90 170 -значений (см. вставку 2). Мы представляем отдельные тесты доказательной ценности и p-взлома для p -значений, извлеченных из раздела «Результаты», и для p -значений, извлеченных из тезисов. Исследователи выявили недостатки в использовании данных, извлеченных из текста, для поиска предвзятости публикации (например, [46]). Здесь мы приняли несколько мер для борьбы с этими недостатками (см. текст S1).

Объединение p — значений по всем дисциплинам, имелись убедительные доказательства «доказательной ценности»; то есть исследователи, по-видимому, преимущественно изучают явления с ненулевыми размерами эффекта, о чем свидетельствует сильный наклон вправо p-кривой для p -значений, найденный в обоих результатах (биномиальный glm: расчетная доля p -значений). в верхней ячейке (0,025 ≤ p < 0,05) (нижний ДИ, верхний ДИ) = 0,257 (0,254, 0,259), p < 0,001, n = 14 дисциплин) и тезисы (биномиальный glm: оценочная доля p — значения в верхнем бине (0. 025 ≤ p < 0,05) (нижний ДИ, верхний ДИ) = 0,262 (0,257, 0,267), p < 0,001, n = 10 дисциплин). Мы нашли значительную доказательную ценность в каждой дисциплине, представленной в наших данных анализа текстов, независимо от того, проверяли ли мы p значений из результатов или тезисов (таблица 1; таблица 2). Однако, основываясь на общей тенденции во всех дисциплинах, были также убедительные доказательства р-хакинга как в результатах (биномиальный glm: оценочная доля p значений в верхней ячейке (0,045 < p < 0,05) (нижний ДИ) = 0,546 (0,536), p < 0,001, n = 14 дисциплин) и тезисы (биномиальный glm: оценочная доля p-значений в верхней ячейке (0,045 < p < 0,05) (нижний ДИ) = 0,537 (0,518), p < 0,001, n = 10 дисциплин). В большинстве дисциплин в верхней ячейке было больше 90 169 p 90 170 -значений, чем в нижней; и когда мы смотрим на 90 169 p 90 170 значений, извлеченных из разделов результатов по каждой дисциплине, где у нас была хорошая статистическая мощность (т. э., здравоохранение и медицинские науки, биологические науки и мультидисциплинарность), эта разница была статистически значимой (таблица 1, рис. 3А). При просмотре 90 169 p 90 170 значений, извлеченных из текста тезисов, несмотря на значительную общую тенденцию, значимыми были только категории мультидисциплинарности и информационных и компьютерных наук (таблица 2, рис. 3B).

Рис. 3. Доказательства p-hacking в научных дисциплинах.

A) Доказательства p-взлома из p -значений, полученных из разделов результатов.B) Доказательства p-взлома из p -значений, полученных из тезисов. Сила p-взлома представлена ​​как доля p-значений в верхней ячейке (0,045 < p < 0,05) с односторонними 95% доверительными интервалами (рассчитано в соответствии с Клоппером и Пирсоном [47] с использованием бином.теста функция в R). Представлены только дисциплины, в которых анализ текста разделов результатов дал более 25 p значений от 0,04 до 0,05. Цвет маркера затенен в соответствии с размером выборки: белый цвет указывает на малые размеры выборки, а красный — на большие размеры выборки.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106.g003

Наш анализ текстов показывает, что p-hacking широко распространен. Другие исследования, в которых изучались p-кривые для гораздо меньших наборов журналов, также обнаружили доказательства p-хакинга [12, 40, 45]. Напротив, Jager и Leek [3] не нашли доказательств p-hacking в исследовании текстов пяти медицинских журналов. Однако они подверглись критике за использование p -значений из Abstracts [46], поскольку сообщение p -values ​​в Abstracts не является обязательным, поэтому они, скорее всего, будут содержать только самые сильные результаты (т.е., наименьшие p -значения). Такое смещение преувеличило бы доказательную ценность нашего анализа и затруднило бы обнаружение p-взлома (например, если исследователи подвергают цензуре результаты с p = 0,049 из Аннотация, но не p = 0,041). Несмотря на то, что тезисы с большей вероятностью будут содержать 90 169 p 90 170 -значений, относящихся к первичным гипотезам, которые, как ожидается, будут более сильно взломаны, чем 90 169 p 90 170 -значений из менее интересных, вспомогательных тестов [41], меньшая мощность и погрешность отчетности может препятствовать обнаружению p-взлома с использованием p -значений, полученных из Abstracts. Тот факт, что мы находим доказательства p-хакинга при использовании 90 169 p 90 170 -значений либо из разделов «Тезисы», либо из разделов «Результаты» по всем научным дисциплинам, по которым доступны данные (наш общий анализ), подтверждает вывод о том, что p-хакерство широко распространено.

Несмотря на то, что мы приводим доказательства того, что р-хакерство широко распространено, все еще наблюдалась сильная правая асимметрия во всех изученных нами р-кривых. Это согласуется с тем, что исследователи изучают предсказания, которые приводят к опровержению нулевой гипотезы, подразумевая, что средний истинный размер эффекта, изученный учеными-биологами, отличен от нуля.Учитывая недавние опасения по поводу отсутствия воспроизводимости результатов (например, [49], но см. [50]) и возможность того, что многие опубликованные результаты являются ложными [2], наши результаты обнадеживают. Конечно, важно отметить, что при использовании анализа текста мы комбинируем множество различных типов вопросов для создания наших p-кривых. Следовательно, остается неясным, существуют ли какие-то области исследований или вопросы, относящиеся к рассмотренным нами дисциплинам, для которых средний размер эффекта опубликованных результатов равен нулю (т.е., p-кривая плоская). Чтобы изучить это, важно также посмотреть на p-кривые для четко определенных исследовательских вопросов [41].

Последствия P-Hacking для мета-анализа

Мета-анализ — отличный метод для систематического синтеза литературы и количественной оценки эффекта или взаимосвязи путем усреднения размеров эффекта из нескольких исследований после взвешивания каждого из них по его надежности [33,51] . Тем не менее, метаанализы хороши настолько, насколько хороши данные, которые они используют, и недавнее исследование показало, что до 37% метаанализов клинических испытаний, сообщающих о значительной средней величине эффекта, представляют собой ложноположительные результаты [34].

Тесты на доказательную ценность и p-hacking можно легко использовать для выявления предвзятости в наборах данных, используемых в метаанализе. Мы рекомендуем исследователям, проводящим метаанализ, сообщать 90 169 p 90 170 значений, связанных с каждой величиной эффекта (что в настоящее время не является стандартной практикой), а затем проверять доказательную ценность и p-взлом. Недавний пример такой практики см. в [52]. Чтобы продемонстрировать эту процедуру, мы получили p -значений из исследований, подвергнутых метаанализу биологами-эволюционистами, изучающими половой отбор [53–61] (см. текст S1).

При проведении нашего собственного мета-анализа всех данных, использованных в этих мета-анализах, были получены четкие доказательства того, что исследователи имеют сильную доказательную ценность утверждений о том, что величина эффекта отлична от нуля верхний интервал (0,025 ≤ p <0,05) (нижний доверительный интервал, верхний доверительный интервал) = 0,202 (0,179, 0,228), p <0,001, n = 12 наборов данных). Затем мы исследовали каждый набор данных отдельно и нашли статистически значимую доказательную ценность для 9 из 12 p-кривых (таблица 3). Три p-кривые, которые не показали доказательную ценность, имели три самых низких размера выборки, поэтому низкая статистическая мощность для определения доказательной ценности может объяснить отсутствие значимости. Опять же, стоит отметить, что доказательная ценность хорошо изученных явлений не является данностью (см. реальный пример в [62]).

При рассмотрении свидетельств р-хакинга мы обнаружили, что когда мы включили неверно сообщенные p -значения (те, что указаны как p < 0,05, которые на самом деле были больше; всего 16 случаев — см. текст S1), было больше p — значения в верхнем, чем в нижнем, бине для 7 из 12 р-кривых (табл. 3).Это смещение было значительным в одном наборе данных (рис. 4), который также имел самый большой размер выборки. Однако доказательства р-хакинга исчезли, когда мы исключили из нашего анализа ошибочные значения р (таблица 3). Можно возразить, что включение 90 169 p 90 170 -значений в верхнюю ячейку нашего биномиального критерия смещает наши результаты в сторону обнаружения p-хакинга, но представление незначимых результатов как «90 169 p 90 170 <0,05» является компонентом p-хакинга, который не должен быть проигнорировано. Действительно, Леггетт и соавт. [45] также обнаружили значительное искажение значений p около порога 0,05. Они отметили, что p -значения с большей вероятностью ошибочно считались значимыми, когда они таковыми не являлись, а не наоборот, и что эта «ошибка» стала более распространенной в последние годы.

Рис. 4. Распределение p значений, связанное с метаанализом, проведенным Jiang et al. (2013).

Р-кривая показывает доказательства доказательной ценности (сильный перекос вправо) и р-хакинга (рост p -значений чуть ниже 0.05).

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002106.g004

Что еще более важно, когда в наш анализ были включены неправильные значения p , мы обнаружили значительный p-взлом из метаанализа p-кривых из 12 мета-анализов (биномиальный glm: оценочная доля p-значений в верхней ячейке (0,045 < p < 0,05) (нижний ДИ) = 0,615 (0,513), p = 0,033; исключая неверно представленные p -значений : 0,489 (0,375), р = 0. 443). Хотя вопросы, подвергнутые метаанализу, могут не быть репрезентативной выборкой всех исследовательских вопросов, заданных учеными, наши результаты показывают, что исследования по вопросам, определенным исследователями как достаточно важные, чтобы оправдать метаанализ, имеют тенденцию быть взломанными. Влияет ли это на общие выводы метаанализа, зависит как от степени p-хакинга, так и от силы истинного эффекта. Например, мы обнаружили статистически значимые признаки р-хакинга только в одном из 12 вопросов, рассмотренных в опубликованных метаанализах (рис.4). Однако это исследование [56] также продемонстрировало сильную доказательную ценность, и p -значений в интервале 0,045–0,05 составляли лишь небольшую часть опубликованных значимых p -значений. Поэтому маловероятно, что p-хакинг изменит качественные выводы, сделанные в этом мета-анализе, хотя p-хакинг мог завысить расчетный средний размер эффекта. В целом, мета-анализы могут быть устойчивыми к раздутым размерам эффектов, возникающих в результате p-хакинга, потому что: 1) при прочих равных, исследования, которые наиболее подвержены p-хакингу, — это исследования с малыми размерами выборки (т. т. е., поскольку низкая статистическая мощность означает меньшую вероятность значимого результата), и им придается меньший вес в метаанализе, 2) по крайней мере в некоторых областях (например, экология и эволюция) метаанализы часто используют данные, которые не имеет прямого отношения к основной теме оригинальной статьи. p -ценностей, связанных со второстепенными вопросами, с меньшей вероятностью будут взломаны. Один из способов проверить, насколько чувствительны оценки размеров эффектов к p-взлому, состоит в том, чтобы случайным образом удалить соответствующее количество исследований, которые вносят вклад в горб на p-кривой чуть ниже 0.05. В качестве альтернативы метааналитики могут оценить величину эффекта с помощью p-кривых (т. е. используя только найденные ими значимые 90–169 p 90–170-значений) — метод, который был предложен для учета предвзятости публикаций и для консервативной оценки истинный эффект при наличии р-хакинга [62,63]. Разработка методов p-кривых продолжается, и мы с нетерпением ждем дальнейших испытаний их способности корректировать эффект ящика для файлов, p-хакинг и другие формы систематической ошибки публикации, учитывая, что реальные данные, вероятно, нарушают некоторые из предположений. в имеющихся симуляциях их эффективности.

Резюме и выводы

Наше исследование предоставляет две линии эмпирических доказательств того, что p-hacking широко распространен в научной литературе. Наш подход к интеллектуальному анализу текста основан на очень большом наборе данных, состоящем из 90 169 p 90 170 -значений из разных дисциплин и вопросов, в то время как наш подход к метаанализу состоит из 90 169 p 90 170 -значений, относящихся к нескольким конкретным гипотезам. Оба подхода дали схожие результаты: доказательная ценность утверждений о том, что средний размер эффекта для ключевых вопросов исследования отличен от нуля — выводы, которые исследователи делают на основе важных результатов исследования, — но этот предполагаемый средний размер эффекта, вероятно, был завышен p-хакингом.

Полное устранение р-хакинга маловероятно, если карьерный рост оценивается по результатам публикации, а решения о публикации зависят от p -значения или других показателей статистической поддержки взаимоотношений. Тем не менее, есть ряд шагов, которые исследовательское сообщество и научные издатели могут предпринять, чтобы уменьшить количество p-взломов (см. вставку 3).

Вставка 3. Рекомендации

Ключом к уменьшению количества хакерских атак является лучшее образование исследователей.Многие методы, ведущие к p-hacking, по-прежнему считаются приемлемыми. Джон и др. [16] измерили распространенность сомнительных исследовательских практик в психологии. Они спросили участников опроса, занимались ли они когда-либо рядом сомнительных исследовательских практик, и если да, то считают ли они свои действия оправданными по шкале от 0 до 2 (0 = нет, 1 = возможно, 2 = да). Более 50% участников признались, что «не сообщили обо всех зависимых показателях исследования» и «решали, собирать ли дополнительные данные после того, как посмотрели, были ли результаты значимыми», и эти методы получили средний рейтинг защиты выше 1.5. Это указывает на то, что многие исследователи занимаются хакерством, но не понимают, в какой степени это является формой научного недобросовестного поведения. Удивительно, но некоторые советы по этике животных даже поощряют или предписывают прекратить исследования, если в ходе исследования будет получен значительный результат, что является особенно вопиющей формой p-hacking (анонимный рецензент, личное сообщение).

Что могут сделать исследователи?

• Четко обозначьте исследование как предварительно определенное (т.т. е., включает исследование данных, которые выглядят интригующе, где используемые методы и анализы часто являются апостериорными [13]), так что читатели могут относиться к результатам с соответствующей осторожностью. Результаты предварительно определенных исследований предлагают гораздо более убедительные доказательства, чем результаты поисковых исследований [2].
• Придерживаться общих стандартов анализа [2]; измерение только тех переменных отклика, которые известны (или прогнозируются) как важные; и использование достаточных размеров выборки.
• По возможности выполняйте анализ данных вслепую. Такой подход затрудняет взлом для конкретных результатов.
• При обзоре или оценке исследования уделяйте больше внимания качеству методов исследования и сбора данных, а не важности или новизне последующих результатов. В идеале методы следует оценивать независимо от результатов [13,44].

Что могут журналы?

• Предоставление четких и подробных инструкций по полному отчету об анализе данных и результатах. Например, заявив, что необходимо сообщать о размерах эффектов, малых или больших, сообщать все значения p с точностью до трех знаков после запятой [27,64], сообщать размеры выборок и, что наиболее важно, четко указывать весь процесс анализа (а не только окончательные тесты, используемые для получения зарегистрированных p значений).Это уменьшит вероятность взлома и поможет собрать данные для метаанализа и изучения текстов.
• Поощряйте и/или предоставляйте платформы для предварительной спецификации методов [13,65]. Хотя методы и результаты в публикациях не всегда соответствуют предварительно заданным протоколам [5,66], предварительная спецификация позволяет читателям оценить риск р-хакинга и соответствующим образом скорректировать свою уверенность в сообщаемых результатах.
• Поощряйте и/или предоставляйте платформы для открытого доступа к необработанным данным. Хотя доступ к необработанным данным не предотвращает p-hacking, он делает исследователей более ответственными за маргинальные результаты и позволяет читателям повторно анализировать данные, чтобы проверить надежность результатов.

Благодарности

Мы благодарны сотрудникам лаборатории Дженнионов за комментарии и обсуждение различных версий рукописи.

Каталожные номера

1. 1. Барч Д.М., Яркони Т. (2013) Введение в специальный выпуск о надежности и воспроизведении в исследованиях когнитивной и аффективной нейронауки. Cogn Affect Behav Neurosci 13: 687–689. пмид:23922199
2. 2. Иоаннидис JPA (2005) Почему большинство опубликованных результатов исследований ложны.PLoS Мед 2: e124. пмид:16060722
3. 3. Jager LR, Leek JT (2014) Оценка количества ложных открытий с научной точки зрения и применение к ведущей медицинской литературе. Биостатистика 15: 1–12. пмид:24068246
4. 4. Begg CB, Berlin JA (1988) Предвзятость публикации — проблема интерпретации медицинских данных. JR Stat Soc Ser A Stat Soc 151: 419–463.
5. 5. Дван К., Альтман Д.Г., Арнаиз Дж.А., Блум Дж., Чан А.В. и др. (2008) Систематический обзор эмпирических данных о предвзятости публикаций исследований и предвзятости в отчетах о результатах.ПЛОС ОДИН 3: e3081. пмид:18769481
6. 6. Fanelli D (2012) Отрицательные результаты исчезают из большинства дисциплин и стран. Наукометрия 90: 891–904.
7. 7. Розенталь Р. (1979) Проблема ящика для файлов и допуск к нулевым результатам. Psychol Bull 86: 638–641.
8. 8. Сонг Ф., Иствуд А.Дж., Гилбоди С., Дули Л., Саттон А.Дж. (2000) Публикация и связанные с ней предубеждения. Оценка технологий здравоохранения (Винчестер, Англия) 4: 1–115.
9. 9.Стерлинг Т.Д. (1959) Решения о публикации и их возможное влияние на выводы, сделанные на основе тестов значимости, или наоборот. J Am Stat Assoc 54: 30–34.
10. 10. Стерн Дж. М., Саймс Р. Дж. (1997) Предвзятость публикации: свидетельство задержки публикации в когортном исследовании клинических исследовательских проектов. Br Med J 315: 640–645. пмид:9310565
11. 11. Laurance WF, Useche DC, Laurance SG, Bradshaw CJA (2013) Прогнозирование успеха публикации для биологов. Бионаука 63: 817–823.
12. 12. Бродер А., Ле М., Саннье М., Зилберберг Ю. (2012) Звездные войны: Эмпирика наносит ответный удар. Рабочий документ Парижской школы экономики, 2012 г. http://ssrn.com/abstract=2089580.
13. 13. Камминг Г. (2014) Новая статистика: почему и как. Психологическая наука 25: 7–29. пмид:24220629
14. 14. Симмонс Дж. П., Нельсон Л. Д., Симонсон У. (2011) Ложноположительная психология: нераскрытая гибкость в сборе и анализе данных позволяет представить что-либо как значимое.Psychol Sci 22: 1359–1366. пмид:22006061
15. 15. Гэдбери Г.Л., Эллисон Д.Б. (2014)Неуместная игра со статистическим анализом для получения желаемого значения p: тесты для обнаружения его присутствия в опубликованной литературе. ПЛОС ОДИН 7: e46363.
16. 16. Джон Л.К., Левенштейн Г., Прелек Д. (2012) Измерение распространенности сомнительных исследовательских практик со стимулами к правдивости. Psychol Sci 23: 524–532. пмид:22508865
17. 17. Хаттон Дж. Л., Уильямсон П. Р. (2000) Смещение в метаанализе из-за выбора переменных результатов в исследованиях.JR Stat Soc Ser C Appl Stat 49: 359–370.
18. 18. Бастарди А., Ульманн Э.Л., Росс Л. (2011) Принятие желаемого за действительное: вера, желание и мотивированная оценка научных данных. Psychol Sci 22: 731–732. пмид:21515736
19. 19. Носек Б.А., Спайс Дж.Р., Мотыль М. (2012) Научная утопия: II. Реструктуризация стимулов и практики для продвижения правды, а не публикации. Perspect Psychol Sci 7: 615–631.
20. 20. Фишер Р.А. (1925) Статистические методы для научных работников.Лондон: Оливер и Бойд.
21. 21. Benjamini Y, Hechtlinger Y (2014) Обсуждение: оценка количества ложных открытий с научной точки зрения и приложений к ведущим медицинским журналам, проведенная Jager и Leek. Биостатистика 15: 13–16. пмид:24068247
22. 22. Гудман С.Н. (1999) На пути к доказательной медицинской статистике. 1: Ошибка значения P. Энн Интерн Мед 130: 995–1004. пмид:10383371
23. 23. Sterne JAC, Smith GD (2001) Просеивание доказательств — что не так с тестами значимости? Br Med J 322: 226–231.
24. 24. Никерсон Р.С. (2000) Проверка значимости нулевой гипотезы: обзор старых и продолжающихся споров. Психологические методы 5: 241–301. пмид:10937333
25. 25. Трафимов Д. (2003) Проверка гипотез и оценка теории на границах: удивительные выводы из теоремы Байеса. Psychol Rev 110: 526–535. пмид:12885113
26. 26. Рольф Ф.Дж., Сокаль Р.Р. (1995) Статистические таблицы. Нью-Йорк: WH Фриман.
27. 27. Ридли Дж., Колм Н., Фреклтон Р.П., Гейдж М.Дж.Г. (2007) Неожиданное влияние широко используемых порогов значимости на распределение сообщаемых P-значений.Дж. Эвол Биол 20: 1082–1089. пмид:17465918
28. 28. Nakagawa S, Cuthill IC (2007) Величина эффекта, доверительный интервал и статистическая значимость: Практическое руководство для биологов. Biol Rev Camb Philos Soc 82: 591–605. пмид:17944619
29. 29. Андерсон Д.Р., Бернхэм К.П., Томпсон В.Л. (2000)Проверка нулевой гипотезы: проблемы, распространенность и альтернатива. Дж. Уайлдл Менедж 64: 912–923.
30. 30. Лофтус Г.Р. (1996) Психология станет намного лучшей наукой, если мы изменим способ анализа данных. Curr Dir Psychol Sci 5: 161–171.
31. 31. Benjamini Y, Yekutieli D (2005) Множественные доверительные интервалы с поправкой на частоту ложных открытий для выбранных параметров J Am Stat Assoc 100: 71–81.
32. 32. Симонсон У. (2014c) Апостериорный взлом: выборочная отчетность также делает недействительными байесовские результаты. http://ssrncom/abstract=2374040.
33. 33. Коричева Дж., Гуревич Дж. (2013) Место метаанализа среди других методов синтеза исследований. В: Коричева Дж., Гуревич Дж., Менгерсен К., редакторы.Справочник по метаанализу в экологии и эволюции. Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
34. 34. Pereira TV, Ioannidis JPA (2011)Статистически значимые метаанализы клинических испытаний имеют скромную достоверность и преувеличенные результаты. J Clin Epidemiol 64: 1060–1069. пмид:21454050
35. 35. Дженнионс М.Д., Моллер А.П., Хант Дж. (2004) Метаанализ может «потерпеть неудачу»: ответ Котиахо и Томкинсу. Ойкос 104: 191–193.
36. 36. Котиахо Дж. С., Томкинс Дж. Л. (2002) Метаанализ, может ли он когда-нибудь потерпеть неудачу? Ойкос 96: 551–553.
37. 37. Палмер А.Р. (2000) Квазирепликация и договор ошибок: уроки соотношения полов, наследственности и флуктуирующей асимметрии. Annu Rev Ecol Sys 31: 441–480.
38. 38. Kelly CD (2006) Воспроизведение эмпирических исследований в области поведенческой экологии: как и почему это следует делать, но редко когда-либо. Ежеквартальный обзор биологии 81: 221–236. пмид:17051829
39. 39. Камминг Г. (2008) Интервалы репликации и p Значения p предсказывают будущее лишь смутно, но доверительные интервалы работают намного лучше.Перспективы психологической науки 3: 286–300.
40. 40. Mariscampo EJ, Lalande DR (2012) Своеобразная распространенность значений p чуть ниже 0,05. Q Rev Biol 65: 2271–2279.
41. 41. Симонсон У., Нельсон Л.Д., Симмонс Дж.П. (2014a) P-кривая: ключ к ящику для документов. J Exp Psychol Gen 143: 534–547. пмид:23855496
42. 42. Уоллис В. А. (1942) Составление вероятностей из независимых тестов значимости. Эконометрика 10: 229–248.
43. 43. Гербер А.С., Малхотра Н. (2008) Предвзятость публикаций в эмпирических социологических исследованиях. Искажают ли произвольные уровни значимости опубликованные результаты? Социальные методы, рез. 37: 3–30.
44. 44. Ho DE (2013) Предисловие: Предвзятость конференции. J Empir Leg Stud 10: 603–611.
45. 45. Leggett NC, Thomas NA, Loetscher T, Nicholls MER (2013) Жизнь p: «Просто значимые» результаты растут. Q J Exp Psychol 66: 2303–2309. пмид:24205936
46. 46. Ioannidis JPA (2014) Обсуждение: Почему «Оценка научно обоснованной частоты ложных открытий и применения к основной медицинской литературе» неверна. Биостатистика 15: 28–36. пмид:24068251
47. 47.Clopper CJ, Pearson ES (1934) Использование доверительных или доверительных пределов, проиллюстрированных в случае бинома. Биометрика 26: 404–413.
48. 48. Хед М.Л., Холман Л., Ланфир Р., Кан А.Т., Дженнионс М.Д. (2015) Данные из: Степень и последствия p-hacking в науке. Цифровой репозиторий дриад. http://dx.doi.org/10.5061/dryad.79d43.
49. 49. Nuzzo R (2014) Научный метод: Статистические ошибки. Природа 506: 150–152. пмид:24522584
50. 50.Кляйн Р.А., Ратлифф К.А., Вианелло М., Р.Б.А., Баник С. и др. (2014) Данные исследования различий в воспроизводимости: проект репликации «много лабораторий». J Открытые психологические данные 2: e4.
51. 51. Саттон А.Дж., Абрамс К.Р., Джонс Д.Р., Шелдон Т.А., Сонг Ф. (2000) Методы метаанализа в медицинских исследованиях. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.
52. 52. Gildersleeve K, Haselton MG, Fales MR (2014) Мета-анализ и p-кривые подтверждают устойчивые циклические сдвиги в предпочтениях женщин в отношении партнеров: Reply to Wood & Carden (2014) и Harris, Pashler, and Mickes (2014).Psychol Bull 140: 1272–1280. пмид:25180805
53. 53. Akcay E, Roughgarden J (2007) Внепарное отцовство у птиц: обзор генетических преимуществ. Evol Ecol Res 9: 855–868.
54. 54. Клисби И.Р., Накагава С. (2012)Влияние возраста самца на внутрипарное и внепарное отцовство у воробьиных. Ибис 154: 318–324.
55. 55. де Йонг К., Форсгрен Э., Сандвик Х., Амундсен Т. (2012) Правильное измерение конкуренции при спаривании: имеющиеся данные подтверждают действующую теорию соотношения полов.Бехав Экол 23: 1170–1177.
56. 56. Цзян И, Болник Д.И., Киркпатрик М. (2013) Ассортативное спаривание у животных. Ам Нат 181: E125–E138. пмид:23669548
57. 57. Kelly CD (2008) Взаимосвязь между потенциалом удержания ресурсов, ценностью ресурсов и репродуктивным успехом у территориальных самцов: сколько вариаций мы можем объяснить? Behav Ecol Sociobiol 62: 855–871.
58. 58. Kraaijeveld K, Kraaijeveld-Smit FJL, Maan ME (2011) Половой отбор и видообразование: пересмотр сравнительных данных. Biol Rev Camb Philos Soc 86: 367–377. пмид:20659104
59. 59. Прокоп З.М., Михальчик Л., Дробняк С.М., Хердеген М., Радван Дж. (2012) Метаанализ предполагает, что разборчивые женщины получают сексуальных сыновей больше, чем «хорошие гены». Эволюция 66: 2665–2673. пмид:22946794
60. 60. Santos ESA, Scheck D, Nakagawa S (2011) Доминирование и признаки оперения: метаанализ и метарегрессионный анализ. Аним Бехав 82: 3–19.
61. 61. Вейр Л.К., Грант Дж.В.А., Хатчингс Дж.А. (2011)Влияние рабочего соотношения полов на интенсивность конкуренции за партнеров.Ам Нат 177: 167–176. пмид:21460553
62. 62. Симонсон У., Нельсон Л.Д., Симмонс Дж.П. (2014b) P-кривая и размер эффекта: корректировка систематической ошибки публикации с использованием только значимых результатов. http://ssrncom/abstract=2377290
63. 63. van Assen MALM, van Aert RCM, Wicherts JM (2014) Метаанализ с использованием распределения размера эффекта только статистически значимых исследований. Интернет-публикация Psychol Methods Advance.
64. 64. Альтман Д.Г., Гор С.М., Гарднер М.Дж., Покок С.Дж. (1983) Статистические рекомендации для авторов медицинских журналов.Бр Мед J 286: 1489–1493. пмид:6405856
65. 65. Wagenmakers EJ (2007) Практическое решение широко распространенных проблем значений p. Psychon Bull Rev 14: 779–804. пмид:18087943
66. 66. Хан С., Уильямсон П.Р., Хаттон Дж.Л. (2002)Исследование выборочной отчетности в рамках исследования в клинических исследованиях: отслеживание заявок, поданных в местный комитет по этике исследований. J Eval Clin Pract 8: 353–359. пмид:12164983

ARP Головные шпильки | 250-4203 | 08-10 Форд Пауэрстроук 6.4L

Чистокровная дизельная часть #: ARP250-4203
Примечания: 2008-2010 Ford PowerStroke 6. 4L

Компания ARP создала эти шпильки головки блока цилиндров для тяжелых условий эксплуатации, чтобы помочь избежать выхода из строя прокладки головки блока цилиндров. это может произойти в дизельных двигателях Ford 6,4 л.

В Thoroughbred Diesel мы предлагаем пакетное предложение ниже, чтобы помочь вам делать покупки эффективно для вашего Форда 6.4 л дизель:

Для предотвращения выхода из строя прокладки головки блока цилиндров, которые могут возникнуть в дизельных двигателях. для грузовых автомобилей и жилых автофургонов лидер отрасли ARP представил сверхмощные шпильки для популярных силовых установок Ford, Dodge и GM. Эти шпильки ARP с пределом прочности на растяжение 220 000 фунтов на квадратный дюйм и обеспечивают необходимое усилие зажима чтобы головки цилиндров не поднимались из-за более высоких давлений сгорания. То шпильки производятся на заводе ARP в Санта-Пауле, штат Калифорния, из запатентованного ARP 2000. материал с накатанной резьбой после термической обработки для обеспечения оптимальной усталостной прочности. Они имеют бесцентровую шлифовку для обеспечения идеальной концентричности. Концы шпильки прошиты для облегчения установки. Эта функция также позволяет головку блока цилиндров снимать в тесноте. Также входит в каждый комплект представляют собой термообработанные 12-гранные гайки из хромомолибденовой стали и плоскошлифованные шайбы. Они покрыты черным оксидом для дополнительной прочности.

Технические характеристики
Размер гнезда	13/16 12 точек, 10 мм 12 точек, шестигранник 3/16

Смазка ARP Ultra-Torque Fastener Assembly была специально разработана для уменьшения разброса предварительного натяжения и устранения необходимости в цикле высокой производительности крепления двигателя перед окончательной установкой.ARP Ultra-Torque намного превосходит все требования предыдущих смазочных материалов ARP в отношении предварительного натяга крепежных деталей повторяемость и производительность смазочных свойств.

Почти каждый профессиональный производитель двигателей использует шпильки ARP Pro Series. для своих мощных дизельных двигателей для соревнований. Нет лучшего исполнения головной шпильки для вашего дизельного грузовика на рынке сегодня. Вот почему зловещий дизель в наличии шпильки головки ARP для 6,4 л Powerstroke в 2008-2010 гг. Ford F-250 и F-350 Сверхмощные грузовики.

Шпильки головки

ARP для 6,4-литрового двигателя Powerstroke изготовлены из сплава премиум-класса 8740 и запатентованный сплав ARP2000, который в совокупности обеспечивает рейтинг, намного превышающий стандарт легированные стали авиационного качества. При изготовлении каждая шпилька ставится вертикально в специальные стойки и подвергнуты точной термообработке до 200 000 фунтов на квадратный дюйм для материала 8740 и 220 000 фунтов на квадратный дюйм для материала ARP2000. Это обеспечивает полное проникновение тепла и результаты намного лучше, чем у шипов меньшего качества от других производителей. которые просто сбрасывают куски в корзину и надеются на лучшее.

После термической обработки каждая шпилька проходит прецизионную бесцентровую шлифовку, чтобы уверен, что он максимально близок к идеально концентрическому. Эта процедура включает около десяти очень легких надрезов, в результате чего получается исключительно прямая деталь. Это важно отметить, что шпильки менее высокого качества даже не имеют бесцентрового заземления. Вместо они часто накатываются в виде прутка. Жесткие допуски и беспрецедентные Точность, с которой изготовлены шпильки головки блока цилиндров Powerstroke ARP 6,4 л, позволит обнаружите, что прокладки и головки цилиндров идеально выравниваются — то, чего не произойдет с головными шпильками низкого качества.

Шпильки головки блока цилиндров

ARP для 6,4-литрового двигателя Ford Powerstroke накатываются после термической обработки. что дает им в 20 раз лучшую усталостную прочность, чем у низших брендов, которые нарезают резьбу. шпильки перед термической обработкой. Это стоит гораздо дороже, потому что это сложно с инструментами, но результаты стоят дополнительных усилий.

Этот комплект шпилек головки блока цилиндров 8740 и ARP2000 премиум-класса подходит для двигателей объемом 6,0 л. Ford Powerstroke доступны для большинства двигателей. Вы просто не найдете шпильки лучшего качества на рынке от любого другого производителя.Ищите подлинный штамп ARP на боковой стороне каждой шпильки в качестве гарантии качества.

ARP 250-4203 Основные характеристики:

• 12-гранные гайки и шайбы из хромомолибденовой стали в комплекте
• Прошитые концы шпилек облегчают установку и снятие головки блока цилиндров
• Бесцентровая шлифовка для обеспечения идеальной концентричности
• Резьба, накатанная после термической обработки для достижения оптимальной усталостной прочности
• Большое усилие зажима предотвращает подъем головок цилиндров
• Расчетная прочность на растяжение 220 000 фунтов на квадратный дюйм

Высокоскоростной стальной прямой выталкивающий штифт SKH51 — головка 4 мм, диаметр вала и размер L настраиваются (MISUMI) | МИСУМИ

EPH

ЭПХБ0. 5-[40-100/0,01]-P[0,4-0,49/0,01]
EPHB0,6-[40-100/0,01]-P[0,5-0,59/0,01]
EPHB0,7- [40-100/0,01]-P[0,6-0,69/0,01]
EPHB0,8-[40-150/0,01]-P[0,7-0,79/0,01]
EPHB0,9-[40 -150/0,01]-P[0,8-0,89/0,01]
EPHB1-[40-200/0,01]-P[0,9-0,99/0,01]
EPHB1,5-[40-2100/0,01] ]-P[1-1,49/0,01]
EPHB2-[40-250/0,01]-P[1,5-1,99/0,01]
EPHB2.5-[40-300/0,01]-P[2-2,49/0,01]
EPHB3-[40-300/0,01]-P[2,5-2,99/0,01]
EPHB3,5-[40 -300/0,01]-P[3-3,49/0,01]
EPHB4-[40-300/0,01]-P[3,5-3,99/0,01]
EPHB4,5-[40-350/0,01] ]-P[4-4.49/0.01]
EPHB5-[40-350/0.01]-P[4.5-4.99/0.01]
EPHB5.5-[40-350/0.01]-P[ 5-5,49/0,01]
EPHB6-[40-350/0,01]-P[5,5-5,99/0,01]
EPHB6.5-[40-350/0,01]-P[6-6,49/0,01]
EPHB7-[40-350/0,01]-P[6,5-6,99/0,01]
EPHB8-[40-350 /0,01]-P[7-7,99/0,01]
EPHB10-[40-350/0,01]-P[8-9,99/0,01]
EPHB12-[40-350/0,01]-P[ 10-11,99/0,01]
ЭФВЭ0,5-[40-100/0,01]-П[0,4-0,49/0,01]
ЭПВВЭ0,6-[40-100/0,01]-П[0,5- 0,59/0,01]
ЭФВЭ0,7-[40-100/0,01]-Р[0,6-0,69/0,01]
ЭФВЭ0. 8-[40-150/0,01]-P[0,7-0,79/0,01]
EPHBE0,9-[40-150/0,01]-P[0,8-0,89/0,01]
EPHBE1-[40 -200/0,01]-P[0,9-0,99/0,01]
EPHBE1,5-[40-200/0,01]-P[1-1,49/0,01]
EPHBE2-[40-250/0,01 ]-P[1.5-1.99/0.01]
EPHBE2.5-[40-300/0.01]-P[2-2.49/0.01]
EPHBE3-[40-300/0.01]-P[ 2,5-2,99/0,01]
ЭФВЭ3,5-[40-300/0,01]-П[3-3,49/0,01]
ЭФВЭ4-[40-300/0.01]-P[3.5-3.99/0.01]
EPHBE4.5-[40-350/0.01]-P[4-4.49/0.01]
EPHBE5-[40-350/0.01]-P [4,5-4,99/0,01]
EPHBE5.5-[40-350/0,01]-P[5-5,49/0,01]
EPHBE6-[40-350/0,01]-P[5,5-5,99] /0,01]
EPHBE6.5-[40-350/0,01]-P[6-6,49/0,01]
EPHBE7-[40-350/0,01]-P[6,5-6,99/0,01]
EPHBE7-[40-350/0,01]-P[6,5-6,99/0,01]
EPHBE8-[40-350/0,01]-P[7-7,99/0,01]
EPHBE10-[40-350/0. 01]-P[8-9,99/0,01]
EPHBE12-[40-350/0,01]-P[10-11,99/0,01]
EPHJB4-[40-300/0,01]-P[3 -3,99/0,01]
EPHJB4,5-[40-350/0,01]-P[4-4,49/0,01]
EPHJB5-[40-350/0,01]-P[4,5-4,19/0,99/0,01] ]
EPHJB5.5-[40-350/0.01]-P[5-5.49/0.01]
EPHJB6-[40-350/0.01]-P[5.5-5.99/0.01]	EPHJB6.5-[40-350/0,01]-P[6-6,49/0,01]
EPHJB7-[40-350/0.01]-P[6,5-6,99/0,01]
EPHJB8-[40-350/0,01]-P[7-7,99/0,01]
EPHJB10-[40-350/0,01]-P[8 -9,99/0,01]
EPHJB12-[40-350/0,01]-P[10-11,99/0,01]
EPHJBE4-[40-300/0,01]-P[3,5-3,99]
EPHJBE4.5-[40-350/0,01]-P[4-4,49/0,01]
EPHJBE5-[40-350/0,01]-P[4,5-4,99/0,01]	5	5 PH	5 .5-[40-350/0,01]-P[5-5,49/0,01]
EPHJBE6-[40-350/0.01]-P[5.5-5.99/0.01]
EPHJBE6.5-[40-350/0. Оставьте комментарий Отменить ответ Комментарий Имя Email Сайт Прокрутка вверх