“欺诈”数据：统计“错误”如何影响？

这本书“如何确保荷兰蒂尔堡大学的科学。名人学者出版了100多篇期刊论文，这些论文有系统地忘记了15年来完整的数据，其中主要研究发表在科学上，声称“肮脏的环境可以加剧取消资格的撤离资格”，这确实是一个近距离的空气。 [韩国] Klaas Si JTSMA翻译：Qi Xin版本：Xinxing出版社2025年8月14日在统计数据的眼中，在参与调查和得出结论时，学术欺诈导致的各种学术欺诈行为会对各种学术欺诈的信任产生重大影响。首先，这是不是通过实验收集的数据，而是根据其假设理论“创建数据”。这种类型是道德和正直的问题，应完全拒绝ed。另一个类别是，许多学科的研究人员都不研究统计数据。在收集了原始实验数据之后，他们不知道他们使用的统计和审查方法是最具代表性的。换句话说，每个发言人都认为他们不能被平均，代表和摘要，而我们的研究需要与不同的个人提出相似之处。因此，如果数据统计样本可以最大程度地表示该人群，并且如果个人可以在更多示例中识别平均ALSOTHIS数据，那么技术技能和局限性问题。例如，为什么来自统计局在线发布的数据与我们的情绪不一致？因此，评论领域的评论最多 - “以下哪个是36个计划？”统计口径和方法似乎不仅是数学问题，而且是政治和社会问题。我们熟悉的人均收入的数据可以收获无数的SALiva，每次腐烂的西红柿和腐烂的鸡蛋，但是在提出了中位收入的概念之后，批评平均水平似乎小于平均水平。但是，哪一个更科学，更接近真正的一个？统计数据相信算法公式，而普通百姓只知道您的直觉和情感。在本书中，5月 - 设置“ p”值，即，当p值的差异超过0.05甚至0.01或0.005时，它将激发信任的危机。这包括在选择样本时需要注意的差异，还包括处理极值的个人，例如“杰克·马和我平均是我每年获得一十万美元”的示例。选择样本只能是大多数人类国家的安全，合理的选择是应删除极值。同时，当样本数据未根据统计程序得出“重要”结论S，也就是说，当P值大于0.05时，这意味着您选择的数据的数据结果无法支持纸张的视图。目前，如果您选择更改数据源并更改将使您受益的数据样本，则将紧紧放置“伪造”帽子。完全寓言的数据结果通常只能在消除不同联系的实验室中开发。自然环境中总是存在偏差，并且不完美的数据结果和结论通常更现实。韩国电影《举报人》中的剧照。数据总是简单，复杂，而且总是人。荷兰研究委员会的全国调查显示，有62％的研究人员承认，他们“有选择地报告了与假设相匹配的结果”（就俗人而言，这意味着报告好消息，但不是坏消息），而48％的人将“修复了识别数据后的假设ng研究”。因此，“实际上触及了科学研究的研究完整性的红色线条。调整方法，当今的动物（称为动物）的原始微不足道，他们已经失去了道德的线体差异 - 质感的变化将挑战样本数据结果，并且从操纵的样本数据中得出的结论当然很难说服“杂志”。来自误解和滥用f统计工具，而不是恶意欺诈。但是问题在于，在公众视野中，这也是科学研究的完整性的丧失，因为公众不知道科学研究人员是否有意进行主观欺诈，而是习惯于考虑在最糟糕的情况下考虑事物，这也是著名的“下线思维”影响的结果。阿姆斯特丹大学心理学系的一项研究曾经试图成为“性别与数学能力有关”。当研究人员审查了120个例子时，他们删除了12个“离群值” - 这些数据表明，女孩的数学标记比男孩更好。调整后的数据显示了“男性表现明显更高”的结果，并在著名的期刊上发表。但是，第三方使用完整的数据重新研究它，并发现所谓的“离群值”仅反映了样本的真实分布。研究人员将其排除在内S误解了“极值处理”。统计数据无知引起的结论的偏差称为书中的“谎言”，但可能会引起比恶意欺诈更具误导性的误导。 ANG MAS在数据处理中发生了常见错误：对2010年人格心理学论文调查的Van Tinkel调查显示，处理了53％的研究人员使用了“列表删除方法”丢失的数据（直接删除了包含丢失值的示例），但是未测试该程序是否会加剧结论的系统偏差。 ，仍然来自韩国电影《举报人》。最后，Kras Sizma教授在书中向我们提出了一组“数据完整性安全原则”。首先，改进预注册系统。在收集数据之前，研究人员将需要将研究假设，程序和审查计划上传到公共数据库，例如开放科学框架（OSF）。同时，那些有-set的人必须经历同伴在收集数据之前进行审查，即使结果显着，也可以发表它们，从而提高了研究的信誉。其次，打开数据。数据不是私人所有者，而是科学界的公共来源。心理科学发起了那些在2014年建立原始数据的人，发现“突破崩溃”的38％由于无法提供完整的数据而被删除。 2016年，WICHTS团队发现，在数据被披露后，纸质上统计错误的校正率从12％增加到47％。最后，实施“强制性统计咨询系统” - 科学项目的所有应用都应包括审查统计专家的意见。星际双重事件发生后，是蒂尔堡大学（Tilburg University of Tilburged占54％。数据始终是相同和最简单的，而复杂而可变的人总是人。在“安全数据的制造商”中，学术论文的世界Sizma毕竟，科学的伟大不是要误解，而是要处理“有意义的结果”。您信任会给出错误的结果，但是正如书所说：“陷入困境不是道德上的束缚，而是让数据说话的信心。“斯塔页对法院的供认是可悲的：“我创造的不是知识，而是学术界想要的幻想。这句话的句子是科学的生态疾病的句子，这是科学的生态疾病的范围。科学本质是不同的。