资工领域我不懂 在做biology实验的时候 不是本来就可以拿掉一些偏差得很离谱的outliner吗？ 只要在paper 上把你的方法注明清楚 这根本不算造假 比较需要关心的问题是，当你拿掉的outliner太多时 会不会让你的sample size小到没有统计意义？ 回到炒冷饭的ELISA 这是一个非常灵敏的实验，特别是如果你用的是kit.. 我会建议原作反覆多run 几次 如果你的control 仍然还跑出一些偏差太多的值 基本上那表示，是你操作上的问题 （一般来检验methodology的方式就是看control..） 另外，就统计学来说 没有什麽拿掉最好跟最坏5%的说法 ※ 引述《jumpings (风中游子...)》之铭言： : 终於有资格可以po文了..... 所以来炒一下冷饭.... ^^|| : 我是念资工的...所以不知道你的ELISA是什麽东西... : 但是我硕班的时候後来接受一个去德国拿PhD回来的学长指导... : 说我之前把程式跑30次... 然後取最好的20次去算平均... : 简直就是恶搞!!!!!! : 他说就统计学上... 只允许你拿掉最好跟最坏的5%.... (百分比不知道有没有记错) : 然後当然还要在paper里面附加说明.... : 所以之後跑程式数据时..... 便全部都拿来算平均和p-value了..... : 而论文呈现的也是最原始完完全全都没有动过手脚的资料..... : 基本上我是劝大家... 只有念硕班也就算了...... : 念博班的各位.... 学术声誉对大家有一辈子的影响..... : 实验数据一定一点点手脚都不能动........ : 要是万一真的有那麽一天...... : 成为一位"大师"的话... 要是被人家翻出你当年的数据有一点点的造假.... : 那........... 後果各位应该相当相当的了解......... : 与各位共勉之............ ^^ : ※ 引述《dorphilvet ( )》之铭言： : : 我也想问有关"做数据"的问题 : : 因为在做ELISA，阴性control用约30个样本 : : 本来要做统计，但好死不死有的阴性control数值高的离普 : : 一平均再算p值，阳性就没什麽明显差异了 : : 这样可以删掉那些高的阴性对照组吗 : : 老师是把他删了，说是我的实验操作问题… : : 所以我也觉得很矛盾… : : 大家有类似这样的情形吗? --

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