研究錨定效應時，必須區分現象是否存在、效應大小、作用機制與實務外推。樣本小、檢定力不足、出版偏誤與機制測試不充分，都可能讓結論過度確定。反錨定則可透過資訊順序、獨立估值、反證檢查、基準率與校準紀錄等流程改善。
flowchart TD A[研究問題] --> B[界定錨點與目標尺度] B --> C[預先註冊／功效分析] C --> D[測量估計差異] D --> E[估計效應量與信賴區間] E --> F[直接複現與統合分析] F --> G[評估外部效度] G --> H[設計反錨定流程] H --> I[獨立估值] H --> J[尋找反證] H --> K[使用基準率與區間] H --> L[結果校準]
閱讀路徑
- 證據綜述：五十年統合分析顯示數字錨定整體效應大但高度異質。
- 方法警訊：高檢定力複現提醒研究者不要高估錨定效應大小、選擇性可及性理論的關鍵測試未能穩定複現。
- 反錨定：反錨定的起點是先做獨立估計再看外部數字、有誘因與校準程序可降低但不能保證消除錨定。