在2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授发表在《Science》上的一篇论文因关键实验数据缺失而被撤回。对此，Arnold教授在推特上坦率承认问题，并表示这是她科研生涯中的一次深刻教训……

数据处理失误引发的撤稿事件屡见不鲜，但很多撤稿通知往往缺乏具体细节，使得作者既感沮丧又感到困惑。以下将探讨常见的数据处理失误类型以及防范措施。

常见的数据处理失误类型

根据2025年1月《Nature》发布的一项研究，通过6680份问卷调查，研究人员总结出了五类常见的数据处理失误，数据处理错误已导致5041篇论文被撤回。这些失误包括：

• 数据处理和分析错误（19%）：在数据建模或统计分析中出现错误，导致实验结果失真。
• 数据编码错误（14%）：在脚本编写阶段，变量定义或操作逻辑的错误可能直接影响分析结果。
• 数据文件丢失（11%）：例如，原始实验数据未妥善保存或备份，造成研究无法复现。
• 数据输入错误（11%）：手动录入数据时易出现错误，如输入错误、漏输或单位不一致。
• 数据命名不当（8%）：文件命名混乱、版本管理不清晰或命名不符合规范，导致数据计算或运行错误。

其他错误还包括数据传输错误（7%）、错误的报告（6%）、编程错误（4%）等。导致这些失误的常见原因有不专心（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）等。

如何避免数据处理失误

为减少数据处理失误，建议采取以下措施：

1. 明确数据管理责任：项目应指定专人负责数据管理，确保责任落实。
2. 定期培训和学习：进行数据管理及工具使用的相关培训，以提升团队的技术水平。
3. 引入双重核查机制：在数据提交前进行二次审查，以降低因粗心或遗漏导致的错误。
4. 加强技术支持：投资购买可靠的存储设备，使用自动化备份工具。

此外，作者们希望期刊能提供更清晰的指导，明确哪些错误会导致撤稿，哪些则可通过修改补救。这对于作者与编辑而言都至关重要。

面对数据处理的挑战，不妨提前做好防范：用心对待每一个数据细节，小心处理科研过程中的每一个环节。作为科研工作者，我们都需保持对“数据”的高度重视。您是否有过“数据翻车”的经历呢？

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