本篇内容已原创发布在环亚集团·AG88公众号，更多精彩内容，请关注公众号“环亚集团·AG88”。

数据处理失误，科研的隐患

在2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授的一篇关于生物医疗的研究在权威期刊上撤稿，原因是部分关键实验数据缺失。对此，Arnold教授在社交媒体上坦诚承认了问题，并表示这是她科研生涯中一个深刻的教训。

实际上，由于数据处理失误而导致的撤稿并不鲜见。然而，许多撤稿通知中缺乏具体细节的说明和解释，使得研究者在懊恼的同时，难以明确问题所在。

常见的数据处理错误

根据最新研究，常见的数据处理失误类型包括：

• 数据处理和分析错误（19%）：在数据建模或统计分析中出现错误，导致实验结果偏离事实。
• 数据编码错误（14%）：在脚本编写阶段，错误的变量定义或操作逻辑可能直接改变分析结果。
• 数据文件丢失（11%）：原始实验数据未妥善保存或备份，导致无法复现研究结果。
• 数据输入错误（11%）：手动录入数据时容易出现误输入、漏输或单位不一致的情况。
• 数据命名不当（8%）：文件命名混乱，版本管理不清晰，可能导致数据计算错误。

此外，还存在其他类型的错误，例如数据传输错误、错误报告和编程错误等。造成这些失误的常见原因包括不专心（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）和粗心大意（11%）等。

如何避免数据处理失误

在面对生物医疗领域的科研挑战时，如何有效避免数据处理失误至关重要：

1. 明确数据管理责任：为项目指定专人负责数据管理，确保责任到位。
2. 定期培训和学习：进行数据管理和工具使用的相关培训，以提升科研团队的技能水平。
3. 引入双重核查机制：数据提交前进行二次审查，以减少由于粗心或遗漏导致的错误。
4. 加强技术支持：投资购买可靠的存储设备，并使用自动化备份工具确保数据安全。

研究者们希望期刊能够提供更明确的指导，明确哪些失误会导致撤稿，哪些问题可以通过修改得到解决。这对于研究者和编辑而言都至关重要。

与其因撤稿而懊恼，不如提前采取措施防范数据处理失误：用心对待每一个数据细节，谨慎处理科研的每个环节。每位科研工作者都应绷紧“数据”这根弦！

你是否有过“数据翻车”的经历？欢迎关注环亚集团·AG88公众号，并回复“礼包”，免费领取100+写作与投稿资料包及投稿常见问题30问。

关于环亚集团·AG88：我们是一家专业为科研学者提供论文润色、学术翻译和期刊出版支持等服务的机构。所有润色工作均由经验丰富的美国本土编辑完成，且编辑团队均来自美国前100大学，具备博士及以上学历，拥有超过十年的润色经验，确保服务质量。