¿A qué tipo de metaanálisis pertenece el metaanálisis?
1. Definición: Los errores de datos se refieren a errores y omisiones involuntarios cometidos por los investigadores durante la recopilación, el procesamiento, el análisis o la presentación de datos. Estos errores pueden deberse a problemas técnicos, fallas del equipo experimental, operación experimental inadecuada o errores de análisis estadístico.
La fabricación de datos se refiere al comportamiento de los investigadores que falsifican, fabrican o alteran deliberadamente datos para lograr los resultados esperados de la investigación. Este comportamiento viola las normas de investigación científica y los principios de integridad.
2. Propósito: Los errores de datos a menudo son involuntarios y pueden ser causados por negligencia del investigador, problemas técnicos o procedimientos experimentales inadecuados. Los errores de datos suelen ser involuntarios y es posible que los investigadores no se den cuenta de que hay un problema con los datos.
La falsificación de datos es intencionada, con el fin de engañar a otros u obtener resultados de investigación beneficiosos, con el fin de mejorar la propia reputación, obtener fondos o lograr un determinado fin. La falsificación de datos es una forma de mala conducta en la investigación científica y viola los principios éticos de la investigación científica.
3. Métodos: Los errores de datos suelen ser involuntarios y pueden deberse a operaciones experimentales inadecuadas, problemas técnicos o errores en el análisis estadístico. Los errores de datos pueden ser accidentales, aleatorios o sistemáticos, pero no son intencionales.
La manipulación de datos es intencional y los investigadores pueden alterar o alterar los datos para lograr los resultados de investigación esperados. El fraude de datos puede incluir la modificación de datos, la eliminación de valores atípicos y la fabricación de datos.
4. Consecuencias: Aunque los errores en los datos pueden afectar la precisión y confiabilidad de un estudio, generalmente no se consideran mala conducta científica. Una vez que el investigador se da cuenta del error, debe corregirlo rápidamente y proporcionar la mayor cantidad de datos correctos posible.
La falsificación de datos es una falta grave en la investigación científica. Una vez que se descubra que los investigadores han falsificado datos, enfrentarán daños a su reputación, sanciones académicas y la revocación de los resultados de la investigación. La falsificación de datos no sólo daña la reputación personal, sino que también daña la credibilidad general y el valor ético de la investigación científica.
Notas sobre la redacción de un artículo
1. Estructura organizativa clara: el artículo debe tener una estructura organizativa clara, que incluya introducción, revisión de la literatura, métodos de investigación, análisis y discusión de resultados, conclusión, etc. . Cada sección debe tener un contenido claro y estar organizada en una secuencia lógica.
2. Uso razonable de la literatura: la revisión de la literatura es una parte importante del artículo. Es necesario hacer un uso razonable de los recursos de la literatura relevantes, comprender los resultados de investigaciones anteriores y realizar un análisis completo. Al citar documentos, se deben seguir los formatos de cita estándar y se deben incluir las citas apropiadas en el texto.
3. Datos y evidencia experimental: Los datos y la evidencia experimental son soportes importantes para el artículo, y los resultados de la investigación deben presentarse de manera precisa y completa. Garantizar la validez y confiabilidad de los datos y describir claramente el proceso experimental y los métodos de procesamiento de datos.