本篇内容已原创发布在尊龙凯时公众号，更多精彩内容，请关注公众号“尊龙凯时SCI论文润色”。2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授的一篇发表在《Science》期刊的论文被撤回，因部分关键实验数据缺失。对此，Arnold教授在推特上坦诚承认了问题，并表示这是她科研生涯中一次深刻的教训。

实际上，由于数据处理失误导致的撤稿案例并不少见，而这类撤稿通知通常缺乏具体细节说明，让作者在懊恼的同时也感到困惑。

一、数据处理失误的主要类型

2025年1月，《Nature》发布了一篇题为《由于诚实错误导致的撤稿极为压力重重，研究人员如此反馈》的文章，基于6680份调查问卷，总结了五种常见的数据处理失误，研究人员通过Retraction Watch数据库发现了5041篇因数据处理错误而被撤回的论文。在调查中，共获取了97份有效回复，归纳出以下五种最常见的错误：

• 数据处理和分析错误（19%）：例如在数据建模或统计分析中出现的错误，导致实验结果与事实偏离。
• 数据编码错误（14%）：常见于脚本编写阶段，错误的变量定义或操作逻辑可能直接改变分析结果。
• 数据文件丢失（11%）：原始实验数据未妥善保存或备份，导致无法复现研究。
• 数据输入错误（11%）：手动录入数据时容易出现，如误输入、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规范，可能导致数据计算或运行错误。

除此之外，还有其他错误类型，包括数据传输错误、错误的报告、编程错误及项目管理错误等。

二、如何避免数据处理失误？

为降低数据处理错误的发生概率，可以采取以下措施：

1. 明确数据管理责任：为项目指定专人负责数据管理，以确保责任明确。
2. 定期培训和学习：开展数据管理及工具使用的相关培训，提升团队技能水平。
3. 引入双重核查机制：在数据提交前进行二次审查，以减少因粗心或遗漏导致的错误。
4. 加强技术支持：投资可靠的存储设备，并使用自动化备份工具来保护数据安全。

此外，研究人员也希望期刊能提供更明确的说明和指引，阐明哪些失误可能导致撤稿，哪些问题能够通过适当的修改来补救，这对作者与编辑皆至关重要。

与其因撤稿而懊恼，不如提前做好防范：用心对待数据细节，谨慎处理每个环节，每位科研工作者都应当绷紧“数据”这根弦！你有过哪些“数据翻车”的故事吗？

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