论文撰写中数据分析注意事项

写作博士 3本页 928字

  前文提到,为了使研究结果看似更有意义,研究者可能根据显着性结果决定是否停止收集样本。事实上,在数据分析阶段,也有可能存在所谓的“p值操纵”(p-hacking),即采用不合理的手段使数据达到显着,使用各种方式“折磨"数据,让它最后“吐出"p<0.05的结果。除了避免不合理的p值操纵外,在数据分析阶段还需要注意以下几个问题。

  首先,切勿修改原始数据和篡改分析结果。修改原始数据是指在原始数据上直接做手脚,如随意删除或增加数据。篡改分析结果则是指直接将数据改造使之呈现符合预期的结果。不管是修改原始数据还是直接修改分析结果,都是赤裸裸的数据造假行为,严重违背学术伦理,应该为研究者所不齿。除了有伦理风险外,对科学研究知识的积累也会产生负面影响。可重复性是科学研究中的重要原则,数据造假显然会导致结果的不可重复,对于科学研究的发展百害而无一利。所以,如果数据分析结果不如意,应该实事求是,分析原因并调整方法,千万不要为了使结果好看而“铤而走险”。

数据分析

  其次,不能选择性地汇报研究结果。比如,在研究实施初期测量了多个变量,在后期数据分析阶段只汇报显着的结果,而对于不显着的结果“置之不理”。虽然我们允许不汇报某些结果,但并不提倡这么做,毕竟这种做法在某种程度上也违背了学术诚信的原则。造成这种情况的原因主要是,目前学界存在比较严重的“出版偏见"(publication bias)一学 术期刊青睐具有显着性的结果,而将不显着的结果拒之门外。

  同时,目前众多高校研究者迫于职业压力-“publish or perish" (发表论文,否则就出局) ,在这样的压力下,不得不采取这种急功近利的做法。但是,对于研究中不符合预期的结果,我们也需要认真对待,如果理论运用和方法设计得当,有时不显着的结果可能隐藏了重要的发现。

  在这个方面,一个着名的例子是史托佛( Samuel Stouffer)及其同事的研究。他们关于军队晋升路径的研究得到了和常识相反的结论,做出了非常重要的发现。根据经验,军队中获得晋升的人往往会认为晋升制度公平,而未获得晋升的人通常会觉得晋升制度不公平。进一步推断,晋升机会较多的军人会比晋升机会较少的军人更加认为制度是公平的。他们选择了所有兵种中晋升最慢的宪兵以及晋升最快的空军特种兵进行调查,按照常识做出假设:宪兵应当认为制度不公平,而空军特种兵应当认为制度公平。然而调查显示,结果恰恰相反。这引起了他们的思考,借用默顿(Robert Merton)的参照群体理论,他们反思,军官觉得晋升制度是否公平跟同群体的成员比较有关:对于某个宪兵来说,因为整体晋升缓慢,那些不如自己的人也不可能晋升得更快,所以感觉更公平;而对于某个空军特种兵来说,由于整体晋升快,他们很容易在比他们晋升得更快的人群中发现不如自己的人,因此会加剧不公平感。在这个研究中,史托佛的结论虽然和原本假设不一致,却通过借用参照群体理论得以揭示这样的现象:人们对于自己生活的评价,一般不会依据客观的条件标准,而是在和身边人进行参照比较的过程中进行判断。不难发现,不符合预期的研究结果有可能也会得到意想不到的收获。

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