資工領域我不懂 在做biology實驗的時候 不是本來就可以拿掉一些偏差得很離譜的outliner嗎？ 只要在paper 上把你的方法註明清楚 這根本不算造假 比較需要關心的問題是，當你拿掉的outliner太多時 會不會讓你的sample size小到沒有統計意義？ 回到炒冷飯的ELISA 這是一個非常靈敏的實驗，特別是如果你用的是kit.. 我會建議原作反覆多run 幾次 如果你的control 仍然還跑出一些偏差太多的值 基本上那表示，是你操作上的問題 （一般來檢驗methodology的方式就是看control..） 另外，就統計學來說 沒有什麼拿掉最好跟最壞5%的說法 ※ 引述《jumpings (風中遊子...)》之銘言： : 終於有資格可以po文了..... 所以來炒一下冷飯.... ^^|| : 我是唸資工的...所以不知道你的ELISA是什麼東西... : 但是我碩班的時候後來接受一個去德國拿PhD回來的學長指導... : 說我之前把程式跑30次... 然後取最好的20次去算平均... : 簡直就是惡搞!!!!!! : 他說就統計學上... 只允許你拿掉最好跟最壞的5%.... (百分比不知道有沒有記錯) : 然後當然還要在paper裡面附加說明.... : 所以之後跑程式數據時..... 便全部都拿來算平均和p-value了..... : 而論文呈現的也是最原始完完全全都沒有動過手腳的資料..... : 基本上我是勸大家... 只有唸碩班也就算了...... : 唸博班的各位.... 學術聲譽對大家有一輩子的影響..... : 實驗數據一定一點點手腳都不能動........ : 要是萬一真的有那麼一天...... : 成為一位"大師"的話... 要是被人家翻出你當年的數據有一點點的造假.... : 那........... 後果各位應該相當相當的了解......... : 與各位共勉之............ ^^ : ※ 引述《dorphilvet ( )》之銘言： : : 我也想問有關"做數據"的問題 : : 因為在做ELISA，陰性control用約30個樣本 : : 本來要做統計，但好死不死有的陰性control數值高的離普 : : 一平均再算p值，陽性就沒什麼明顯差異了 : : 這樣可以刪掉那些高的陰性對照組嗎 : : 老師是把他刪了，說是我的實驗操作問題… : : 所以我也覺得很矛盾… : : 大家有類似這樣的情形嗎? --

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