本篇内容已原创发布在埃米编辑公众号，欢迎关注公众号“埃米编辑SCI论文润色”，获取更多精彩内容。

Z6·尊龙凯时品牌一直致力于为生物医疗领域的科研人员提供高质量的支持与服务。2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授的一篇《Science》论文因部分关键实验数据缺失而被撤稿，她在Twitter上坦诚承认了问题，并表示这是她科研生涯中的一次深刻教训。

其实，因数据处理失误导致的撤稿案件并不少见。而这类撤稿通知往往缺乏具体细节说明，令研究人员感到沮丧且困惑。根据一项2025年1月发布在《Nature》上的研究，通过6680份调查问卷，识别了五种常见的生物医学数据处理失误，帮助科研人员了解如何避免这些问题。

研究人员利用Retraction Watch数据库，发现5041篇因数据处理错误而被撤回的论文。针对6680名研究人员的问卷调查，最终总结出以下五种数据处理错误：

• 数据处理和分析错误（19%）：主要体现在数据建模或统计分析中出现的错误，导致实验结果偏离实际情况。
• 数据编码错误（14%）：这一问题通常发生在脚本编写阶段，错误的变量定义或操作逻辑可能直接影响分析结果。
• 数据文件丢失（11%）：例如，未妥善保存或备份原始实验数据，导致后续研究无法复现。
• 数据输入错误（11%）：手动录入数据时容易发生的错误，如输入错误、遗漏或单位不一致。
• 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常常造成数据计算或运行错误。

此外，还有其他常见错误包括数据传输错误、错误报告、编程错误等。这些失误的常见原因包含专注力不足（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）、粗心大意（11%）及经验不足（9%）。

如何避免数据处理失误？

为了降低数据处理错误的风险，科研人员可以采取以下措施：

1. 明确数据管理责任：为项目设立专人负责数据管理，确保责任清晰。
2. 定期培训和学习：进行与数据管理和工具使用相关的培训，以提升团队技能。
3. 引入双重核查机制：数据提交前进行二次审查，有效减少因粗心或遗漏导致的错误。
4. 加强技术支持：投入资源购置可靠的存储设备，并使用自动化备份工具以保护数据安全。

此外，科研人员也希望期刊能够给出更明确的撤稿原因指南，帮助作者了解哪些错误导致撤稿，哪些问题可以通过修改补救。这对作者和编辑来说都非常重要。

与其因撤稿而懊恼，不如提早做好防范措施，认真对待每一个数据细节，谨慎处理每个环节。每位科研工作者都应重视“数据”这一关键环节。你有过“数据翻车”的经历吗？

关注“埃米编辑SCI论文润色”公众号，并回复“礼包”，可免费领取100+写作投稿资料包和投稿问题30问。

关于埃米编辑，Z6·尊龙凯时代表着来自美国的专业机构，为科研学者提供论文润色、学术翻译和期刊出版等支持服务，所有润色由经验丰富的美国本土编辑完成，确保服务质量与学术信誉。

如需转载，请在【埃米编辑SCI论文润色】公众号后台回复“转载”以获取联系方式。