在2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授的一篇发表于《Science》的论文被撤稿，原因是部分关键实验数据缺失。对此，Arnold教授在推特上坦诚承认问题，并表示这是她科研生涯中的一次深刻教训。类似因数据处理失误而导致的撤稿案例屡见不鲜，而往往缺乏具体的细节说明，令作者在懊恼之余感到困惑。

一、数据处理失误类型

2025年1月，《Nature》发布了一篇名为《Retractions caused by honest mistakes are extremely stressful, say researchers》的文章，基于6680份调查问卷，总结出5种常见的数据处理失误。研究人员通过Retraction Watch数据库识别出5041篇因数据处理错误而被撤回的论文，向6680名作者询问撤稿原因的理解和分析，并总结出五种最常见的错误：

• 数据处理和分析错误（19%）：在数据建模或统计分析中出现的错误，导致实验结果偏离真实情况。
• 数据编码错误（14%）：多见于脚本编写阶段，错误的变量定义或逻辑可能直接影响结果。
• 数据文件丢失（11%）：如原始实验数据未妥善保存或备份，导致无法重现研究。
• 数据输入错误（11%）：手动录入数据时可能出现误输、漏输或单位不一致。
• 数据命名不当（8%）：文件命名混乱、版本管理不清晰或不规范命名造成的计算错误。

此外，其他常见错误还包括数据传输错误（7%）、错误报告（6%）、编程错误（4%）、文件不充分或不正确（4%）、数据选择/合并错误（4%）、项目管理错误（2%）、数据点连接不正确（2%）、偏离协议（2%）和数据或文件组织错误（2%）。造成这些失误的常见原因包括注意力不集中（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）、粗心大意（11%）及缺乏经验（9%）。

二、如何避免数据处理失误？

要有效避免数据处理失误，建议采取以下措施：

1. 明确数据管理责任：项目应设立专人负责数据管理，确保责任到位。
2. 定期培训和学习：加强数据管理及工具应用的相关培训，提升团队技能。
3. 引入双重核查机制：在数据提交前进行二次审核，以减少因疏忽或遗漏产生的错误。
4. 加强技术支持：投入资源购买可靠的存储设备，并使用自动化备份工具。

此外，作者们也希望期刊能够提供更明确的说明或指引，阐明哪些失误会导致撤稿，哪些则可以通过修改进一步补救，这对作者与编辑都至关重要。

与其在撤稿后感到懊恼，不如在研究之前做好防范：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重视“数据”的重要性！

如果您有关于“数据翻车”的故事，欢迎分享！同时，关注环亚集团·AG88，获取更多写作投稿资料和常见问题解答，助您在科研道路上少走弯路！

关于环亚集团·AG88，我们专注于为科研学者提供论文润色、学术翻译和期刊出版支持等专业服务，确保为您提供高质量的编辑支持，助力您的科研成功！