The survey asked scientists what led to problems in reproducibility. More than 60% of respondents said that each of two factors — pressure to publish and selective reporting — always or often contributed. More than half pointed to insufficient replication in the lab, poor oversight or low statistical power. A smaller proportion pointed to obstacles such as variability in reagents or the use of specialized techniques that are difficult to repeat. But all these factors are exacerbated by common forces, says Judith Kimble, a developmental biologist at the University of Wisconsin–Madison: competition for grants and positions, and a growing burden of bureaucracy that takes away from time spent doing and designing research. “Everyone is stretched thinner these days,” she says. And the cost extends beyond any particular research project. If graduate students train in labs where senior members have little time for their juniors, they may go on to establish their own labs without having a model of how training and mentoring should work. “They will go off and make it worse,” Kimble says.
Что до антинаучности изучения нечётких данных, бинарных переменных и тому подобного — мне тоже больно читать, что ты целые отрасли точных наук отправил в утиль единым взмахом. Ещё раз, прочитай пожалуйста — адекватность данных задаётся предметной областью. Из того, что в социальных науках мнение участника процесса — вполне значимый фактор (хотя измеримый только косвенно), возможность его изучения не пропадает.
Даже в твоей картине мира, то, что бабушка скажет «быстро» — это вполне себе проверяемый факт, нет?