文章的统计数据审查

统计学方法的正确选择和运用是科学论文具有科学性和可靠性的重要保证。这其中涉及到统计研究设计、数据的表达与描述、数据的统计分析、统计分析结果的解释等多个环节。即便是在研究生阶段或博士阶段都开设有统计学这门课程,但如果不是专业学习统计的同学,在自己的实验或论文中很难在以上各个环节都能正确运用统计学知识。因此论文中存在统计学错误是非常常见的。而给论文把关的人主要是编辑和同行专家评审。编辑的工作主要放在规范文字和格式的修改上,并不涉及到文章结果的正确与否。同行专家虽然要求对论文的各个方面进行综合评审,在专业上做出最终总体评价,但同样也可能因为缺乏准确使用统计知识的能力而很少在统计学上存在的问题提出全面、准确的意见和修改。因此即便是已经发表出来的文章多多少少也会存在统计学方面的错误。于是统计数据审查这一概念引起了人们的关注。

2014年7月份,SCIENCE颁布了新的审查政策,将统计数据审查加入了同行评审的环节当中,基本流程是稿件在通过编辑或审查委员会时被标记出来,被标记的稿件会被统计学家特别审查。总编辑表示,这项举措的原因是因为数据分析中的错误会时常导致文章的结果不能被重复,为了让发表的文章更有可信度,也让读者对期刊发表的文章更有信心,因此增加了统计数据审查这一环节。而有了统计数据审查,在经过统计学专家审稿提出问题及修改建议之后对文章进行修改,也可以使文章的质量得到进一步的提高。

之后越来越多的期刊也加入了统计数据审查的行列,例如:NATURE、Annals of Internal Medicine、The Journal of the American Medical Association和The Lancet。一些期刊为了能够更好地进行数据审查,会要求提供统计数据审查清单,例如:每次实验的确切样本大小、统计方法和措施的定义、实验于实验室被重复次数的声明等等。

为了避免文章在统计数据审查阶段出现问题,最好能在投稿之前找与领域相关的统计学专业人士审查一遍。事先修补漏洞总是要比出了问题最后再解决要容易地多。但是如果是比较大型项目,最好在项目初期就有统计学人员的参与,在设计阶段就完善统计方法,这样可以避免在项目进行到中途的时候才发现方法有错,而导致资源与人力的浪费。特别要是实验完成之后,而在撰写文章的时候才发现方法上的问题,那就要郁闷很久了。而这种事情并不是没有发生过。在写文章的时候,也要根据将要投稿的期刊是否需要提供数据审查清单,仔细对照清单并提供资料,这样也可以提高稿件通过审查的机率。


 

[1] 邱 芬,曾令霞,国荣,“统计学审查在医学论文审稿中的必要性”,《中国科技期刊研究》,2011, 22(4), 574-576

Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.

X

已达到阅读文章上限。免费订阅,获取更多

已达到阅读文章上限。免费订阅,获取更多
关于科研写作和学术出版的文章与学术资源,包括:

  • 820 +文章
  • 15+ 免费在线讲座
  • 10+ 专家播客
  • 10+ 电子书
  • 10+ 检查清单
  • 50+ 信息图