如果有 10% 的数据是假的而不影响结论，是否应该撤回论文？

当然，论文应该收回。您永远不应该提交包含损坏数据的经验论文。无论是因为拙劣的统计分析（常见问题）还是使用伪造的数据，这都是绝对的禁忌。在任何情况下，您都不能对数据集或统计分析进行“调整”。您或任何研究人员在试图证明这一点时所说的任何话都是不诚实的。你怎么知道10%的数据不会影响结论？

问题是，一旦研究人员开始沿着这条路走下去，他们就会永远保持开放，以免被抓住。并且被抓住不会导致手腕上的耳光；这是现代大学为数不多的展示他们的獠牙的次数之一。这些是直接的、可解雇的罪行。想象一下，在不断面临暴露威胁的情况下，试图拥有成功的学术生涯。想象一下，在您的记录中尝试在学术界重振职业生涯。

我所知道的例子很常见，足以作为警示故事。迪德里克·斯塔佩尔 (Diederick Stapel) 经常伪造数据，成为蒂尔堡大学 (Tillburg University) 的教授，并在他的某些结果经过第三方仔细检查时被捕。他被毫不客气地解雇了。本特利大学的詹姆斯亨顿在他对“数据按摩”的嗜好赶上他之前成为了会计学教授，他选择提前退休以避免被解雇。曼海姆大学管理学教授乌尔里希·利希滕塔勒 (Ulrich Lichtenthaler) 因热衷于统计分析和伪造数据而被解雇。Luk Van Parijs 是麻省理工学院的终身生物学副教授，直到……是的，你猜对了。他伪造数据的日子赶上了他。Fred Walumbwa，Fei Wang，……，名字变了，但结果总是一样的。

如有疑问，请访问回缩手表并在该网站上闲逛 10 分钟。你不仅会发现很多人伪造数据的例子，还会发现他们被抓住后的命运。它不漂亮。

看，使用诚实的数据平滑技术、开发散点图来识别和去除有限数量的明显异常值等是一回事。我们都在统计课上学习过这些程序，它们非常好。然而，当我们找到某种方法来证明数据造假是不合理的时，我们就会跨越一条明确的界限。曾经。

正如老话所说：你不能“有点”怀孕。您的数据收集和分析也不能“基本”准确。

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