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  • 不符合預期的數據,也是客觀結果

    科學是以數據說話的,任何科學結論都需要數據支持。數據不嚴謹,會產生不嚴謹的結論,甚至是錯誤荒唐的結論。這對社會的影響是極大的,尤其是涉及國計民生問題時,錯誤的數據很可能會導致錯誤的決策,進而造成巨大的損失。所以,實驗科學無論怎樣強調數據都不為過。 最近,我和學生們在組會上又聊到了數據取舍的問題。我的研究生剛剛獲得了一個實驗的部分數據,需要統計處理組與對照組的差異,但統計后他發現,有一組數據標準差太大,統計結果是“差異不顯著”。 我們的實驗研究需要檢驗處理組和對照組之間的差異,或不同因素處理的效應,在這一過程中,令研究人員最頭疼的問題就是實驗結果與預期不一致,本該有差異顯著性的數據,卻檢測不到差異顯著性,概率值大于0.05。在我們平時的科研工作中,這種情況很常見。 在討論的時候,我跟他說:“如果個別數據偏離了整個樣本的變化趨勢,要特別重視,首先分析自己的實驗過程是否有問題、樣品是否有問題等。不符合預期的數據是絕對不能隨......閱讀全文

    不符合預期的數據,也是客觀結果

    科學是以數據說話的,任何科學結論都需要數據支持。數據不嚴謹,會產生不嚴謹的結論,甚至是錯誤荒唐的結論。這對社會的影響是極大的,尤其是涉及國計民生問題時,錯誤的數據很可能會導致錯誤的決策,進而造成巨大的損失。所以,實驗科學無論怎樣強調數據都不為過。 最近,我和學生們在組會上又聊到了數據取舍的問題。

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