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12个原因让研究结果出现错误

2015-01-26 13:00

          

  每年有难以计数的研究在各种期刊上发表,其中出现错误的也有不少。修改数值、篡改数据和样本量小等问题,都会影响到统计分析的结果。但其实研究中发生错误的地方还有很多。

  研究工作在可重复性上面临的问题,很大程度是因为我们当下的科研圈文化氛围——让研究者彼此展开残酷的竞争,抢夺稀缺的资源。下列原因中的几项,甚至全部,再加上其它的一些不利因素的共同作用,就会导致其研究结果出现偏差。

发表压力

  当前,研究资金的审核和发放比以往任何时候都更严格,好的职位也是得来不易。为了获得经费和工作,科学家们需要发表成果,并且最好是发表在有影响力的期刊上。这样的压力导致很多研究者发表多篇低质量的论文,而不是去发表少而精的文章。为了说服管理者和项目评定者,科学家们不得不为自己的研究唱赞歌;因此他们看待自己研究时,也不会带上应有的批判姿态。

热衷影响因子

  对于科学家来说,在诸如《自然》(Nature) 、《科学》(Science)或《细胞》(Cell)等具有高引用率或高“影响因子”的顶级期刊上发表论文,就像赢得了奖章一样。高校和基金资助机构在提供职位和资金时,也会更多地偏向于在这些期刊上发表过文章的研究者。许多研究者表示,这些顶级期刊上论文的科学价值,不一定比其它期刊上的高,它们只是引人注目或迎合了研究趋势,但却常常不能反映现实世界中数据的复杂性。这种在高影响因子期刊上发表论文的狂热,可能会鼓励研究人员为了发“高档”期刊而去做任何事,包括牺牲其所进行的科学研究工作和结果的质量。

培养污染

  实验有可能被污染,细胞跟动物也许和论文中所宣称的不同。自上世纪六十年代以来,研究者搞错了他们所研究的细胞的事情已经出现了数百例。“XMRV病毒可导致慢性疲劳综合症”就是这样一例因污染导致的错误报道。最近有报道指出,实验室试剂中杂菌的DNA会干扰微生物相关的研究工作。

数学工具的错误使用

  错误的统计分析可能会令研究结果出现偏差。一些研究者指责他们的同行是“p值黑客”,为了满足特定的统计学标准而操纵数据。样本量小,随机或盲法执行不规范也会导致统计学错误。对于数据量很大的研究,需要由多个复杂步骤来分析完成,可能会增加发生错误的可能性。研究者经常会在他们成堆的数据里发现模式——但实际上这些数据并没有生物学意义。

省略之罪

  为了打击竞争者,有些科学家在写论文时会省去实验中的一些重要细节。有一项研究发现,54%的研究论文都没有提供确切的实验材料信息,如所使用的动物品系、试剂或者抗体种类。不管他们是不是有意这么做的,导致的结果是一样的:其他的研究者都无法重复出论文所得的同样结果。

生物学的复杂性

  不同人、动物和细胞之间,存在着很多的可变因素,这使得研究者永远不可能得到两次完全一样的实验结果。存在于研究中各处的未知变量,使得重复生命科学和社会科学的研究结果是极为困难的。

同行评审没能发挥作用

  同行评审人是研究者所在研究领域的专家,他们负责评估研究初稿,并决定其科学性和价值是否足以发表在某个期刊上。由《科学》杂志进行的一个调查发现,有些期刊根本没有真的进行同行评审,或者只是走个形式。另一项研究发现,同行评审者并不擅长发现文章中的错误。一例备受瞩目的干细胞研究不当行为的案例还说明,即使是评审们提出了文章存在致命

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