Pode-se excluir dados da pesquisa porque não são significativos?

Encontrei essa frase ao ler um artigo no sciencemag.org .

No final, foram incluídas respostas de apenas 7600 pesquisadores em 12 países, porque os dados restantes não foram considerados estatisticamente significativos.

Essa é uma maneira adequada de fazer pesquisa? Deixar de lado os resultados por não serem considerados estatisticamente significativos?

No relatório citado no comentário da whuber, ele diz na página 104 [página 114 do pdf]:

A pesquisa conseguiu ativar a participação de aproximadamente 8.900 candidatos a doutorado de mais de 30 países ...

Em seguida, estendendo as páginas 104-105, ele diz:

Enquanto conduzia os procedimentos de limpeza de dados, a equipe de especialistas em pesquisa da Eurodoc decidiu executar uma análise de teste de potência. Com base no pressuposto de questionários completos, que resultarão em uma distribuição multi-normal, foi utilizado um teste de potência para estimativa do intervalo de confiança. Isso foi feito para testar a precisão dos dados. Foi decidido aceitar no máximo um nível de erro de 6% em um intervalo de confiança de 95%. Uma perda de 16% do tamanho da amostra resultou em uma amostra de 12 países participantes, com 7.600 participantes.

Portanto, não está claro exatamente por que a perda de 16% na amostra, mas a suposição de respostas incompletas provavelmente está correta. (E você pode ver por que o repórter estava confuso.)

Essa frase não faz sentido e está claramente errada.

Os dados não podem ser estatisticamente significativos ou insignificantes. Somente relacionamentos entre dados, o produto de testes estatísticos, podem ser mencionados nesses termos.

Se a pergunta for: podemos descartar dados de nossas análises porque a inclusão desses dados significa que não podemos rejeitar a hipótese nula? A resposta é - obviamente, eu espero! - Não . A mensagem que você citou é uma reportagem, não um artigo científico. Se tivesse sido revisado, nunca teria entrado.

Provavelmente, os dados não foram incluídos porque existem razões substanciais para não os incluir. Provavelmente, como outros sugeriram, os dados excluídos foram incompletos ou coletados usando métodos diferentes ou incomparáveis.

Não.

Suspeito que o repórter quis dizer que os outros indivíduos foram deixados de fora porque as pesquisas eram incompletas ou internamente inconsistentes.

Não, mas os repórteres podem usar o jargão técnico completamente sem sentido.