Gái gọi hà nội tiêu điểm mang đến cho dân chơi

Theo thời gian, gái gọi hà nội cộng đồng khoa học bị rung chuyển bởi các trường hợp gian lận khoa học. Không cần phải nói, những sự cố như vậy không tạo được niềm tin cho công chúng vốn đã có khuynh hướng hoài nghi về những phát hiện khoa học không tiện lợi, bao gồm cả sự tiến hóa sinh học và sự nóng lên toàn cầu do con người gây ra.

Một trường hợp gian lận đáng chú ý được đưa ra ánh sáng vào năm 2002 khi nhà nghiên cứu của Bell Labs, Hendrik Schön, từng được mô tả là “ngôi sao đang lên” trong lĩnh vực điện tử nano, bị một hội đồng đánh giá gồm một số nhà khoa học nổi tiếng, bao gồm nhà vật lý Malcom Beasley, buộc tội gian lận Đại học Stanford.

Hầu hết trong số 25 bài báo được đề cập đã được xuất bản trên các tạp chí có uy tín như Science, Nature và Applied Physics Letters.

Gần đây hơn, vào năm 2008, một bài báo Khoa học đã bắt đầu:

“Hai bài báo khoa học duy nhất được bình duyệt cho thấy điện từ trường (EMF) từ điện thoại di động có thể gây đứt gãy DNA đang là tâm điểm của một cuộc tranh cãi về hành vi sai trái tại Đại học Y Vienna (MUV). Các nhà phê bình đã lập luận rằng dữ liệu trông quá tốt so với thực tế, và vào tháng 5, một cuộc điều tra của trường đại học đã đồng ý, kết luận rằng dữ liệu trong cả hai nghiên cứu đều là bịa đặt và các bài báo nên được rút lại. ”

trindade.joao
Trong tháng này, nhà tâm lý học người Hà Lan Diederik Stapel đã bị buộc tội xuất bản “hàng chục” bài báo với dữ liệu bị làm sai lệch.

Giấy tờ của Stapel chắc chắn là khiêu khích. Một người cho rằng môi trường lộn xộn như đường phố rải rác khiến mọi người dễ bị định kiến ​​và phân biệt đối xử. Sau khi bị thách thức trong một “bài xã luận bày tỏ mối quan tâm” trên Science, Stapel thú nhận rằng các cáo buộc phần lớn là đúng.

Làm thế nào mà những gian lận như vậy lại có thể xảy ra? Thứ nhất, điều tra khoa học được đặt trước trên cơ sở điều tra mở và coi mọi kết quả mới là một hành vi gian lận tiềm ẩn vừa phản bác vừa phá hoại.

Nhìn chung, những phát hiện sai lầm như vỏ điện thoại dễ bị phát hiện hơn là “tiền kiểm tra” – trong một số trường hợp, những phát hiện này đến từ các trợ lý nhiệt tình “dọn dẹp” dữ liệu để hỗ trợ vụ việc.

Văn hóa này chắc chắn được nuôi dưỡng bởi các báo cáo truyền thông, trong đó mỗi bước tiến phải là một “bước đột phá”. Trong trường hợp của Stapel, anh ta có thể hoạt động lâu như vậy vì anh ta là “chúa tể của dữ liệu”.

Ông đã không cung cấp dữ liệu này cho các nhà nghiên cứu khác, một nhà nghiên cứu Jelte Wicherts của Đại học Amsterdam đã gọi là “gái gọi hà nội vi phạm các quy tắc đạo đức được thiết lập trong lĩnh vực này”.

Tính toán
Cần kiểm tra vai trò của toán học nói chung và thống kê nói riêng trong việc tiết lộ những gian lận này. Trong trường hợp công việc của Stapel, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy “sự bất thường” bao gồm các hiệu ứng thử nghiệm lớn đáng ngờ và thiếu các ngoại lệ – các quan sát có vẻ sai lệch rõ rệt so với các thành viên khác trong mẫu – trong dữ liệu.

Việc thiếu các giá trị ngoại lai và phân phối không chắc chắn là những dấu hiệu cho thấy dữ liệu nhân tạo được xây dựng kém – một tình huống tương tự như những gì được biết đến trong thương mại là luật Benford.

Ngay cả khi gạt gian lận hoàn toàn sang một bên, sự cẩu thả trong thống kê vẫn tràn ngập một số lĩnh vực. Điều này đặc biệt đúng trong nghiên cứu y học lâm sàng và trong khoa học xã hội, nơi nhiều nhà nghiên cứu được đào tạo kém về mặt định lượng.

giàu_w
Trong một phân tích được công bố năm nay bởi Hekte Wicherts và Marjan Bakker của Đại học Amsterdam, khoảng một nửa trong số 281 bài báo của tạp chí tâm lý học được kiểm tra có một số lỗi thống kê và khoảng 15% có ít nhất một lỗi có thể đã thay đổi kết quả được báo cáo, “gần như luôn đối lập với giả thuyết của các tác giả ”.

Chúng ta hãy nhấn mạnh ở đây – trong trường hợp nó không hoàn toàn rõ ràng – rằng gian lận khoa học là ngoại lệ, không phải là quy tắc. Tìm kiếm nhanh của chúng tôi trong kho lưu trữ của Science cho thấy khoảng nửa tá trường hợp tiêu đề trong mười năm qua. Kinh doanh, chính trị hoặc luật pháp cũng sẽ không công bằng.

Trong mọi trường hợp, gái gọi hà nội rõ ràng rằng:

(a) cần quan tâm hơn đến việc sử dụng các phương pháp thống kê trong nghiên cứu khoa học và toán học.

b) các phương pháp thống kê có thể và nên, ở một mức độ lớn hơn, được sử dụng để phát hiện gian lận và thao túng dữ liệu (có chủ ý hoặc không).

Có lẽ sự chú ý đáng kể đến các sự cố gần đây sẽ dẫn đến các phân tích chặt chẽ hơn và các hành vi thận trọng hơn của các nhà khoa học. Chúng ta sẽ thấy.