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12個原因讓研究結果出現錯誤
閱讀：214 發布時間：2015-1-28每年有難以計數的研究在各種期刊上發表，其中出現錯誤的也有不少。修改數值、篡改數據和樣本量小等問題，都會影響到統計分析的結果。但其實研究中發生錯誤的地方還有很多。
研究工作在可重復性上面臨的問題，很大程度是因為我們當下的科研圈文化氛圍——讓研究者彼此展開殘酷的競爭，搶奪稀缺的資源。下列原因中的幾項，甚至全部，再加上其它的一些不利因素的共同作用，就會導致其研究結果出現偏差。
發表壓力
當前，研究資金的審核和發放比以往任何時候都更嚴格，好的職位也是得來不易。為了獲得經費和工作，科學家們需要發表成果，并且是發表在有影響力的期刊上。這樣的壓力導致很多研究者發表多篇低質量的論文，而不是去發表少而精的文章。為了說服管理者和項目評定者，科學家們不得不為自己的研究唱贊歌；因此他們看待自己研究時，也不會帶上應有的批判姿態。
熱衷影響因子
對于科學家來說，在諸如《自然》（Nature）?、《科學》（Science）或《細胞》（Cell）等具有高引用率或高“影響因子"的*期刊上發表論文，就像贏得了獎章一樣。高校和基金資助機構在提供職位和資金時，也會更多地偏向于在這些期刊上發表過文章的研究者。許多研究者表示，這些*期刊上論文的科學價值，不一定比其它期刊上的高，它們只是引人注目或迎合了研究趨勢，但卻常常不能反映現實世界中數據的復雜性。這種在高影響因子期刊上發表論文的狂熱，可能會鼓勵研究人員為了發“"期刊而去做任何事，包括犧牲其所進行的科學研究工作和結果的質量。
培養污染
實驗有可能被污染，細胞跟動物也許和論文中所宣稱的不同。自上世紀六十年代以來，研究者搞錯了他們所研究的細胞的事情已經出現了數百例。“XMRV病毒可導致慢性疲勞綜合癥"就是這樣一例因污染導致的錯誤報道。zui近有報道指出，實驗室試劑中雜菌的DNA會干擾微生物相關的研究工作。
數學工具的錯誤使用
錯誤的統計分析可能會令研究結果出現偏差。一些研究者指責他們的同行是“p值黑客"，為了滿足特定的統計學標準而操縱數據。樣本量小，隨機或盲法執行不規范也會導致統計學錯誤。對于數據量很大的研究，需要由多個復雜步驟來分析完成，可能會增加發生錯誤的可能性。研究者經常會在他們成堆的數據里發現模式——但實際上這些數據并沒有生物學意義。
省略之罪
為了打擊競爭者，有些科學家在寫論文時會省去實驗中的一些重要細節。有一項研究發現，54%的研究論文都沒有提供確切的實驗材料信息，如所使用的動物品系、試劑或者抗體種類。不管他們是不是有意這么做的，導致的結果是一樣的：其他的研究者都無法重復出論文所得的同樣結果。
生物學的復雜性
不同人、動物和細胞之間，存在著很多的可變因素，這使得研究者永遠不可能得到兩次*一樣的實驗結果。存在于研究中各處的未知變量，使得重復生命科學和社會科學的研究結果是極為困難的。
同行評審沒能發揮作用
同行評審人是研究者所在研究領域的專家，他們負責評估研究初稿，并決定其科學性和價值是否足以發表在某個期刊上。由《科學》雜志進行的一個調查發現，有些期刊根本沒有真的進行同行評審，或者只是走個形式。另一項研究發現，同行評審者并不擅長發現文章中的錯誤。一例備受矚目的干細胞研究不當行為的案例還說明，即使是評審們提出了文章存在致命錯誤，期刊方面有時也會忽略這些建議，照常發表。
有些科學家不愿意分享
收集數據是一項艱苦的工作，有些科學家認為不分享他們的原始數據，可以在競爭中取得優勢。但自私也因此成為了阻礙許多研究和分析工作具有可重復性的因素，特別是對于那些涉及到昂貴的臨床試驗或大量數據的實驗工作。
從未發表的研究結果
科學期刊想要新發現，而不是重復已有結果或者已經被搶發的結果。這就使得研究者們不愿去重復已發表過的研究，就算重復了也很少能發表。錯誤的結果無人質疑，陰性結果（也即未發現證據支持假說的結果）極少發表。一些人擔心科學家們可能會忽略那些和現有假說相違背的結果，哪怕它們正確而重要——而只是發表那些符合預期的結果。
訓練不足
有些研究者抱怨年輕的科學家沒有接受應有的專業訓練，不能嚴格地完成研究工作，也不能準確地評估自己和他人的研究工作。
錯誤總會發生
科學家也是人，人非圣賢孰能無過。在1979年到2011年間423篇因為非蓄意過錯被撤稿的文章中，有超過一半是因為研究者犯了錯誤——諸如對藥物測量不準這樣的問題。
學術欺詐
經過研究者編造或者篡改的研究結果，沒有人能夠重復出來。不過，在那些不可能重復的研究中，因為學術欺詐所導致的只占很少的一部分。