- 如何确保你的科研数据真实可靠(从一个明星学者的数据欺诈事件学到的教训)
- - 作者：(荷)克拉斯·西茨马|责编:张程程|译者:齐心
  - 出版社：新华
  - ISBN：9787516679494
  - 出版日期：2025/08/01
  - 页数：245
- 售价：31.2

内容大纲
    2011年，蒂尔堡大学世界知名心理学家迪德里克·斯塔佩尔篡改科研数据的丑闻曝光，本书作者领导了对这次学术不端事件的调查。他没有浪费这场危机，将自己的反思与建议撰写为本书。
    本书涵盖了违反研究诚信（如捏造和篡改数据）的统计后果，以及研究人员的小过失（被称为有问题的研究行为）。本书的独特之处在于，它论述了不正当的数据操纵是如何损害研究结果的，以及问题研究行为通常是由研究人员对其数据分析所使用的统计方法和程序掌握不足造成的。作者认为，无论研究成果是如何产生的，要防止研究成果的可信度出现问题，就必须在公开的资料库中公布数据，并告诫没有接受过统计培训的研究人员不要高估自己的统计技能，应该求助于统计学家或方法论专家的专业支持。
    作者解释了为什么人们无法模拟真实数据，以及为什么使用统计模型编造数据仍然缺乏可信度，讨论了确证性研究和探索性研究、预注册的有用性以及统计学的反直觉性质，探讨了频率假设检验、贝叶斯因子使用等具体方法。
    科研人员可以从本书学习到确保数据真实准确的方法和技巧，研究机构领导者也能了解到如何降低组织在数据欺诈和方法论错误中的风险。
作者介绍
克拉斯·西茨马（Klaas Sijtsma），统计学家，蒂尔堡大学心理逻辑研究方法与技术名誉教授，鹿特丹伊拉斯姆斯大学研究诚信委员会联合主席，至今已发表200多篇统计主题的论文和书籍章节。他曾担任蒂尔堡大学一所学院的院长，在任职期间遭遇该院一位知名教授的重大数据造假事件，并负责调查这起严重违反科研诚信的事件。他既是一名应用统计学家，又是一名经验丰富的管理者，这使他对本书讨论的问题有了独特的视角。他就这一主题举办了多次讲座，并撰写了多篇论文。
目录
第1章  为什么选择本书？
  写作本书的原因：一个案例研究
  更广阔的视角：制度缺陷和统计的使用
第2章  欺诈和有问题的研究行为
  方法和统计失误
    欺诈：捏造、篡改和剽窃
    意外
    失误：有问题的研究行为
  使用次优方法和不正确使用方法是否属于有问题的研究行为？
  启示
  附录2.1：方法概念
  附录2.2：多元回归模型
第3章  从数据欺诈中学习
  后见偏差(Hindsight  Bias)
  成为减少不端行为催化剂的斯塔佩尔案
  促进负责任研究行为的其他措施
  启示
第4章  调查数据的捏造和篡改
  委员会的部分调查结果
  数据操纵对统计结果的影响
    零假设显著性检验
    更改和复制分数
    真实数据中可能出现相同的数据行吗？
  人类思维作为一种数据生成机制
  统计模型作为一种数据生成机制
  结束语
  启示
  附录4.1：统计检验、功效和效应值
  附录4.2：模拟数据
第5章  确证和探索
  确证和探索比作捕鱼
  确证性实验和探索性实验
  预注册、复现和理论
  确证性调查和探索性调查
  预注册探索性调查
  启示
第6章  有问题的研究行为的原因
  统计是困难的
    生日问题
    多重假设检验
    登上月球
    多元数据中的指数增长
  直觉主宰，理性推理落后
  启示
  附录6.1：二项概率和正态近似值
第7章  减少有问题的研究行为
  可能无效的建议措施
    另一个p值？
    采用贝叶斯方法？
    更多的统计教育？

    减少情境因素对有问题的研究行为的影响？
  两项建议
    开放数据和研究细节
    让专家指点迷津：统计咨询
  启示
  附录7.1：贝叶斯统计
参考文献
致谢

内容大纲

作者介绍

目录

同类热销排行榜

推荐书目