如果有 10% 的數據是假的而不影響結論，是否應該撤回論文？

當然，論文應該收回。您永遠不應該提交包含損壞數據的經驗論文。無論是因為拙劣的統計分析（常見問題）還是使用偽造的數據，這都是絕對的禁忌。在任何情況下，您都不能對數據集或統計分析進行“調整”。您或任何研究人員在試圖證明這一點時所說的任何話都是不誠實的。你怎么知道10%的數據不會影響結論？

問題是，一旦研究人員開始沿著這條路走下去，他們就會永遠保持開放，以免被抓住。并且被抓住不會導致手腕上的耳光；這是現代大學為數不多的展示他們的獠牙的次數之一。這些是直接的、可解雇的罪行。想象一下，在不斷面臨暴露威脅的情況下，試圖擁有成功的學術生涯。想象一下，在您的記錄中嘗試在學術界重振職業生涯。

我所知道的例子很常見，足以作為警示故事。迪德里克·斯塔佩爾 (Diederick Stapel) 經常偽造數據，成為蒂爾堡大學 (Tillburg University) 的教授，并在他的某些結果經過第三方仔細檢查時被捕。他被毫不客氣地解雇了。本特利大學的詹姆斯亨頓在他對“數據按摩”的嗜好趕上他之前成為了會計學教授，他選擇提前退休以避免被解雇。曼海姆大學管理學教授烏爾里希·利希滕塔勒 (Ulrich Lichtenthaler) 因熱衷于統計分析和偽造數據而被解雇。Luk Van Parijs 是麻省理工學院的終身生物學副教授，直到……是的，你猜對了。他偽造數據的日子趕上了他。Fred Walumbwa，Fei Wang，……，名字變了，但結果總是一樣的。

如有疑問，請訪問回縮手表并在該網站上閑逛 10 分鐘。你不僅會發現很多人偽造數據的例子，還會發現他們被抓住后的命運。它不漂亮。

看，使用誠實的數據平滑技術、開發散點圖來識別和去除有限數量的明顯異常值等是一回事。我們都在統計課上學習過這些程序，它們非常好。然而，當我們找到某種方法來證明數據造假是不合理的時，我們就會跨越一條明確的界限。曾經。

正如老話所說：你不能“有點”懷孕。您的數據收集和分析也不能“基本”準確。

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