原始數(shù)據(jù)造假能看出來嗎

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于原始數(shù)據(jù)造假能看出來嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、碩士論文中數(shù)據(jù)作假，容易查出來嗎？

• 2、問卷數(shù)據(jù)可以看出造假嗎

• 3、怎么看出stata實證數(shù)據(jù)造假了

• 4、注意：審稿人是這樣判斷你的數(shù)據(jù)是不是造假的！

一、碩士論文中數(shù)據(jù)作假，容易查出來嗎？

1. 結論錯誤的多的是，謹慎推測別人作假（最好不要認為別人作假），所以一定要批判性得看文章。所以記得有一句話：理論物理的人都認為自己的結論可信，但別人不信。實驗物理的工作別人都相信，唯有自己不信。

2. 一般來說感興趣的重復下實驗或推導。重復不出來就要找原因，儀器不如人，還是水平不如人，還是沒看懂。要認為文章有作假一定要慎之又慎，萬分謹慎。在我審查文章時，我們必須認定作者的實驗數(shù)據(jù)沒有作假。這是要求。

3. 至于邏輯漏洞導致的文章結論錯誤就很多了，不過多看了終能分辨出來。關于邏輯漏洞，會導致文章的結論錯誤，不是作假，也無關道德。科學的進步本來就是在爭論中得出正確結論。在數(shù)據(jù)有限的情況下，只能憑借忽略次要因素，和猜想來建立模型。那么模型不正確的可能性很高。歷史上的大牛們也經(jīng)常犯錯，比如泡利就一直不相信楊-李的弱宇稱不守恒一樣一樣。但是在發(fā)展過程中，當實驗的數(shù)據(jù)積累到一定程度，正確的結論就會呼之欲出。

4. 最后，作假非常惡劣，作假必須嚴懲，但必須有足夠的證據(jù)?？蒲猩弦婚_始的新現(xiàn)象大都是偶然所得，重復性不好很正常。重復性好那不是科學，是工程。

二、問卷數(shù)據(jù)可以看出造假嗎

不能造假。

如果問卷數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)相差很大當然會被看出來，如果數(shù)據(jù)相差微小就很難被發(fā)現(xiàn)。

三、怎么看出stata實證數(shù)據(jù)造假了

1、查看數(shù)據(jù)的來源是否真實。

2、檢驗數(shù)據(jù)是否符合規(guī)定的標準。

3、數(shù)據(jù)的有效性是否得到保證。以上就是查看statat實證數(shù)據(jù)造假的方法。

四、注意：審稿人是這樣判斷你的數(shù)據(jù)是不是造假的！

數(shù)據(jù)審核是醫(yī)學論文審稿流程的重要環(huán)節(jié) ，可以保障論文質(zhì)量且有效防范學術不端。

01

審稿人如何識別數(shù)據(jù)真假？

我將通過以下案例 ，利用GraphPad Prism 軟件教大家識別文章是否存在論文造假的嫌疑！

 實際案例：

 驗證：   

在數(shù)據(jù)審核時，審稿人認 為 兩 組 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，對其是否真的具有統(tǒng)計學意義存疑。雖然稿件并未提供 LVEDD 的原始數(shù)值 ，應 用 GraphPad Prism 軟 件 ，編 輯 仍 可 以利用文中提供的均數(shù) ，標準差及樣本量進行兩樣 本 均 數(shù) 的 t 檢 驗 ，從 而 對 統(tǒng) 計 結 果 進 行 驗證。

 操作：

打 開 軟件 ，在歡迎界面 New Table & Graph 選框中選擇 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，創(chuàng)建并進入數(shù)據(jù)表。

錄入數(shù)據(jù)后 ，在工具欄選擇 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 對 話框中 ，可選擇非配對的 t 檢驗（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齊時的 t’檢驗（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。

在不知道方差齊性的情況下 ，先選擇 t 檢驗 ，點擊 OK，即可生成統(tǒng)計結果表單。

如果方差齊性檢驗的 P ＞ 0.05，說明兩樣本方差相等 ，表單中 t 檢驗有效 

反之 ，則需返回到 Parameters 對話框 ，選擇方差不齊時的 t’檢驗。

 結論：

本例兩組方差齊次性檢驗的 P ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 檢驗的 P ＝ 0.1384，說明兩組患者的 LVEDD 不具有統(tǒng)計學差異 ，文章的結果確實存在問題。之后審稿人用同樣的操作對文章的其他數(shù)據(jù)逐一進行檢驗，又發(fā)現(xiàn)多處 P值錯誤。編輯部經(jīng)討論，認為此稿件數(shù)據(jù)不可靠 ，結論不可信 ，給予退稿。

02

Prism 9數(shù)據(jù)處理教程

一、輕松上手GraphPad9.0新功能教程

1、GraphPad Prism9.0-新功能介紹

2、GraphPad Prism入門-Prism速覽

3、GraphPad Prism入門-Prism的數(shù)據(jù)表

4、GraphPad Prism9.0視頻:主成分分析(PCA)

5、GraphPad Prism9.0視頻:多變量數(shù)據(jù)表

6、GraphPad Prism9.0統(tǒng)計教程:如何做T檢驗

7、GraphPad Prism9.0繪制光滑曲線視頻教程

8、GraphPad Prism9.0做獨立T（配對T）檢驗估算圖

9、GraphPad Prism9.0單因素方差分析

10、GraphPad Prism9.0自動標注兩兩比較結果

11、GraphPad Prism9.0雙Y軸疊加柱狀圖繪制視頻教程

二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的標準圖

1、配對t檢驗的統(tǒng)計分析及圖形繪制

2、重復測量資料方差分析的統(tǒng)計分析與圖形繪制

3、完全隨機設計資料方差分析的統(tǒng)計分析及圖形繪制

4、成組設計的t檢驗的統(tǒng)計分析及圖形繪制

5、簡單線性回歸和線性相關的圖形繪制

6、重復測量資料方差分析的統(tǒng)計分析與圖形繪制

7、簡單線性回歸和線性相關的圖形繪制

8、兩組獨立樣本的秩和檢驗的統(tǒng)計分析與圖形繪制

9、因設計資料方差分析的統(tǒng)計分析與圖形繪制2

10、多組獨立樣本的秩和檢驗的統(tǒng)計分析與圖形繪制

11、非線性擬合（擬合存活曲線）

12、通過實例學習GraphPad_Prism作圖的流程

三、GraphPad教你如何做高逼格SCI統(tǒng)計圖

1、SCI制圖規(guī)范及簡介

2、Excel2013作圖

3、Graphpad制圖

4、Graphpad制作生存曲線

5、lmageJ作圖

6、Photoshop拼圖

7、PPT拼圖

8、Grappad繪制單式柱狀圖

9、Grappad繪制復式柱狀圖

10、Graphpad繪制相關性曲線

11、Graphpad繪制柱狀散點圖

12、Graphpad繪制折線圖(實操)

13、Graphpad拼圖

14、Photoshop拼圖(實操)

03

避免數(shù)據(jù)重復技巧

一、數(shù)據(jù)分析必備軟件合集

salmon轉錄組數(shù)據(jù)分析工具

Python數(shù)據(jù)分析教程

Trifacta數(shù)據(jù)整理工具

Rapid Miner數(shù)據(jù)清洗工具

Rattle GUI數(shù)據(jù)處理轉換

Qlikview 數(shù)據(jù)分析可視化

樣本量計算-軟件GPower

網(wǎng)頁版SRTt統(tǒng)計學數(shù)據(jù)分析

網(wǎng)頁版SHEsis數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

Epidate 3.1--數(shù)據(jù)分析工具

數(shù)據(jù)提取神器—GetData

Graphpad prism9.0、sas 9.4最新版

Stata中文版V15.1、spss 26、Origin2021

二、零基礎精通科研數(shù)據(jù)處理

生存分析:生存曲線的繪制方法，多重比較和計劃比較

Research Article圖片類型分析

如何在多個軟件中繪制Column圖

XY圖和Column圖拓展

如何在多個軟件中繪制雙Y軸圖

繪制顯菩性差異的標注和連接線

雙尾T檢驗:對兩列數(shù)據(jù)進行F檢驗和雙尾T檢驗

單尾T檢驗:對兩列數(shù)據(jù)進行F檢驗和單尾T檢驗

細胞毒實驗的半數(shù)抑制濃度IC50的計算方法

模糊數(shù)據(jù)圖的重新繪圖:原始數(shù)據(jù)補救

數(shù)據(jù)圖在后期修改時如何調(diào)整字體

如何對圖像中的顆粒等結構進行計數(shù)

如何測定圖像中結構的大小和距離

共聚焦、電泳等圖片的半定量分析

三、適合醫(yī)學科研人員的統(tǒng)計學教程

T檢驗.docx

聚類分析.ppt

秩和檢驗.ppt

P值和FDR的關系.docx

方差分析(ANOVA) .docx

醫(yī)學統(tǒng)計學分析基本思路指南.docx

編輯視角下統(tǒng)計學知識的應用.pdf

統(tǒng)計學審查在醫(yī)學論文審稿中的必要性.pdf

用R做貝葉氏斯分析-.pdf

循證醫(yī)學和臨床醫(yī)學論文中統(tǒng)計學問題編輯監(jiān)審的必要性

MedCalc常用統(tǒng)計分析教程（思維導圖版本）

以上就是關于原始數(shù)據(jù)造假能看出來嗎相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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