1/1科學研究的可重復性和可復制性的挑戰第一部分數據不透明和遺漏 2第二部分實驗設計中的差異 4第三部分統計數據濫用與不當解讀 6第四部分研究者偏見和確認偏誤 9第五部分樣本量不足和成果發表偏倚 12第六部分軟件和算法不透明性 14第七部分缺乏研究成果的詳細描述 16第八部分利益沖突和潛在偏見 19

第一部分數據不透明和遺漏關鍵詞關鍵要點數據不可用

1.研究數據不可用或獲取困難，阻礙其他研究人員驗證和復制研究結果。

2.數據出版商和資助機構應制定政策，促進研究數據的透明和可用性。

3.技術進步，例如數據存儲庫和數據共享平臺，可以提高數據可用性。

數據質量差

1.數據收集和分析過程中的錯誤和偏差可能導致不準確或有偏的研究結果。

2.研究人員應采用嚴格的數據質量控制措施，包括驗證、清理和異常值處理。

3.驗證和復制研究可以幫助識別和糾正數據質量問題。數據不透明和遺漏

數據不透明和遺漏是阻礙科學研究可重復性與可復制性的重大障礙，影響范圍廣泛，從阻礙驗證和比較研究結果到限制從研究中得出明確結論。

數據不透明

數據不透明是指無法獲得用于支持科學研究結果的原始數據。這通常是由于研究人員出于以下原因拒絕或限制對數據的訪問：

*知識產權問題：研究人員可能不愿分享含有商業機密或專利相關信息的數據。

*隱私顧慮：研究涉及敏感個人信息，出于道德和法律原因，無法分享。

*保密協議：研究人員可能與數據所有者簽署保密協議，限制他們共享數據。

*缺乏共享流程：缺乏明確的機制和流程來共享研究數據，導致難以訪問和獲取。

數據遺漏

數據遺漏是指在報告的研究結果時省略或不包含對研究結論至關重要的數據。這可能有意或無意發生，并可能嚴重影響研究的可重復性與可復制性：

*選擇性報告：研究人員僅報告支持其假設或結論的數據，而省略或忽視相反的數據。

*數據遺失：研究人員在數據收集或分析過程中無意丟失或刪除數據，導致結果不完整。

*人為錯誤：在數據記錄或報告過程中發生人為錯誤，導致遺漏關鍵數據。

*研究設計缺陷：研究設計本身存在缺陷，導致無法收集或報告所有相關數據。

影響

數據不透明和遺漏會產生以下負面影響：

*抑制驗證：其他研究人員無法驗證研究結果，因為他們無法訪問原始數據。

*限制比較：難以比較不同研究之間的結果，因為數據不可用或不完整。

*損害科學信譽：數據不透明和遺漏會引發對研究誠信度的質疑，損害科學的信譽。

*阻礙進步：缺乏可重復性和可復制性會阻礙科學進步，因為研究人員無法建立在先前工作的基礎上。

應對措施

解決數據不透明和遺漏的挑戰需要采取多管齊下的方法，包括：

*數據共享政策：制定并實施數據共享政策，要求研究人員在合理范圍內提供用于支持其研究結果的原始數據。

*數據存儲庫：建立安全的公共數據存儲庫，允許研究人員存檔和共享其數據。

*數據標準：建立數據標準，確保數據以一致和可理解的方式記錄、存儲和報告。

*研究規范：制定研究規范，要求研究人員透明地報告其數據收集和分析方法，并提供對原始數據的訪問。第二部分實驗設計中的差異關鍵詞關鍵要點主題名稱：研究人員之間的差異

1.不同研究人員可能對實驗設計有不同的理解，這可能導致差異性的結果。

2.研究人員的經驗水平、專業知識和偏見也會影響實驗設計的決策。

3.跨團隊協作或多中心研究中的溝通和協調不足可能導致研究人員之間實驗設計的不一致。

主題名稱：研究儀器和設備的差異

實驗設計中的差異

實驗設計中的差異會對研究的可重復性和可復制性產生重大影響。這些差異可能存在于以下方面：

1.研究對象和樣本選擇

*入選標準和排除標準：差異的入選和排除標準可能導致不同的研究對象群體，影響結果的可復制性。

*樣本量：樣本量不足或過大可能導致統計能力低或錯誤的陽性/陰性結果。

*隨機化：樣本的隨機分配對于消除選擇偏差至關重要，但隨機方法的不同會導致差異的結果。

2.實驗條件和干預措施

*劑量和給藥方式：不同劑量的實驗藥物或不同的給藥方式會影響結果。

*治療持續時間：治療持續時間的差異會影響觀察到的效果。

*控制條件：不同類型的控制條件（安慰劑、積極對照）會影響結果的可解釋性。

3.結果測量和分析

*測量工具和方法：不同的測量工具或方法會產生不同的結果。

*數據分析計劃：預先指定的統計分析計劃可防止數據挖掘，但計劃之間的差異會影響結論。

*統計方法：不同的統計方法（參數、非參數）可能產生不同的結果，尤其是當樣本量較小或數據分布異常時。

4.研究環境和操作程序

*實驗室設備和儀器：不同的設備或儀器可能導致測量誤差或可變性。

*實驗人員：不同實驗人員之間的技術和解釋差異會影響結果。

*環境因素：溫度、濕度、光照等環境因素的變化會影響實驗結果。

5.研究報告和透明度

*詳細的實驗協議：充分描述的實驗設計和程序至關重要，但報告中的差異會阻礙可復制性。

*數據獲取和管理：存儲和管理數據的不同做法會影響結果的可靠性。

*統計分析代碼：提供統計分析代碼可以提高透明度和允許獨立驗證。

影響解決差異的策略

解決實驗設計差異的關鍵策略包括：

*使用預先注冊的實驗計劃和分析計劃。

*標準化實驗程序并進行嚴格的質量控制。

*使用經過驗證的測量工具和方法。

*仔細選擇研究對象和樣本量。

*考慮環境因素并控制/最小化其影響。

*促進數據和代碼的公開共享。

*實施同行評審和獨立驗證。

通過采取這些措施，研究人員可以減少實驗設計差異的影響，提高研究結果的可重復性和可復制性。第三部分統計數據濫用與不當解讀統計數據濫用與不當解讀

統計數據在科學研究中至關重要，但其濫用和不當解讀會嚴重影響研究的可重復性和可復制性。以下是不當統計實踐的常見類型，以及它們對科學研究造成的挑戰：

1.統計顯著性誤解：

*研究人員可能將統計顯著性（p值）與實際重要性混淆。一個結果在統計上顯著并不一定意味著它在實踐中具有意義或相關性。

*挑戰：誤導研究發現的嚴重性，導致不必要的關注無關緊要的結果。

2.p值操縱：

*研究人員可能通過審查數據、排除不方便的觀測值或進行多重比較來操縱p值，以獲得所需的統計顯著性。

*挑戰：人為提高結果的重要性，破壞研究的透明性和可信度。

3.數據挖掘：

*研究人員可能在沒有明確假設的情況下探索大量數據，以尋找統計上有意義的模式。

*挑戰：增加錯誤發現的風險（假陽性），導致不可靠的結論。

4.選擇性報告：

*研究人員可能僅報告支持其假設的統計結果，而忽略不方便的結果。

*挑戰：歪曲研究發現的全面性，導致偏見和結論不可靠。

5.回顧性分析：

*在研究完成之后對數據進行統計分析，以尋找支持預先確定的假設。

*挑戰：增加錯誤發現的風險，破壞研究的客觀性和可信度。

6.多重比較未經調整：

*在進行多次統計比較時，研究人員可能未對α水平進行調整，導致錯誤發現率較高。

*挑戰：增加假陽性結果的風險，降低研究結論的準確性。

7.統計力量不足：

*研究可能缺乏足夠的樣本量來檢測具有實際重要性的效果。

*挑戰：得出虛假陽性或陰性結果，降低研究的靈敏度。

8.混淆變量：

*研究人員可能未考慮或控制混淆變量的影響，從而導致因果關系的錯誤解釋。

*挑戰：高估或低估研究結果的真實效應，損害研究結論的有效性。

9.研究偏倚：

*研究設計或分析方法中的偏倚可能導致統計結果不準確或有偏差。

*挑戰：破壞研究的內部和外部有效性，降低發現的可靠性。

10.統計術語濫用：

*研究人員可能濫用統計術語或錯誤解讀其含義。

*挑戰：混淆讀者，阻礙研究發現的準確理解。

影響：

統計數據濫用和不當解讀會對科學研究產生嚴重影響：

*損害研究的可靠性和可信度：錯誤的結果和結論會誤導后續研究和決策制定。

*阻礙知識的進展：不可重復的研究結果會浪費時間、資源和努力，延緩科學發現。

*侵蝕公眾信任：當研究被發現不可靠時，會損害公眾對科學的信心。

*扭曲科學議程：統計偏倚的結果可能會推動錯誤的研究方向，浪費研究資源。

解決辦法：

解決統計數據濫用和不當解讀問題需要多管齊下：

*提高統計意識：研究人員和期刊編輯必須具備統計知識和道德標準。

*促進透明度：研究人員應報告所有統計分析和結果，包括陰性結果。

*強調可重復性：研究結果應獨立復制，以驗證其可靠性。

*加強監管和同行評審：期刊和資助機構應建立嚴格的標準來防止統計濫用。

*培養批判性思維：讀者和從業者應能夠批判性地評估研究中的統計結果。第四部分研究者偏見和確認偏誤關鍵詞關鍵要點研究者偏見

1.認知偏見：研究者個人的信念、假設和經驗可能會影響其對研究設計、數據分析和結果解釋的決策。

2.確認偏誤：研究者傾向于尋找和解釋支持他們現有假設的證據，而忽視或貶低相反的證據。

3.偏好性發文偏誤：研究者可能更傾向于發表對他們的理論或假設有利的結果，而忽略或抑制負面或矛盾的結果。

確認偏誤

1.尋求驗證性信息：研究者可能積極搜索或重視支持他們假設的證據，同時忽略或貶低相反的證據。

2.解釋偏見：研究者可能傾向于以一種與他們的假設相一致的方式解釋模棱兩可的或有爭議的數據。

3.自我實現預言：研究者對結果的期望會影響他們的行為和研究操作，從而可能導致符合這些預期的結果。研究者偏見和確認偏誤

在科學研究的可重復性和可復制性中，研究者偏見和確認偏誤構成了重大挑戰。

研究者偏見

研究者偏見是指研究人員在設計、進行和解釋研究結果時無意識地受到個人信仰、經驗和預期的影響。這種偏見可能導致研究人員傾向于證實預先存在的假設，并忽視與假設不一致的證據。

研究者偏見的常見類型包括：

*期望偏見：研究人員期望研究結果支持特定假設，從而在收集和解釋數據時無意識地尋找支持證據。

*證實偏見：研究人員傾向于尋找、解釋和記住支持其假設的信息。

*暗示偏見：研究人員在進行研究時受到外部影響或暗示，從而無意識地塑造他們的結論。

研究者偏見可以通過以下途徑影響研究的可重復性和可復制性：

*選擇性報告：研究人員可能只報告支持其假設的結果，而忽略或貶低不一致的結果。

*錯誤解釋：研究人員可能過度解釋或錯誤解釋數據以支持其假設。

*樣本偏差：研究人員可能從不代表目標人群的樣本中收集數據，導致結論具有偏差。

確認偏誤

確認偏誤是指人們傾向于尋找、解釋和記住與他們現有信念相一致的信息，同時忽視或貶低與信念不一致的信息。這可能導致對現有假設的過度自信和對挑戰性證據的忽視。

在科學研究中，確認偏誤表現為：

*搜索引擎偏見：研究人員在搜索文獻時更可能尋找支持其假設的文章。

*解釋偏見：研究人員在解釋研究結果時更傾向于選擇支持其假設的解釋。

*回聲室效應：研究人員傾向于與持有相似觀點的其他人交流，從而強化他們的信念。

確認偏誤會對研究的可重復性和可復制性產生以下后果：

*理論僵化：研究人員不愿考慮與現有理論不一致的新證據，導致科學進步受阻。

*偽科學：確認偏誤可能會掩蓋不真實的或錯誤的主張，導致科學界對這些主張的接受。

*研究浪費：重復不成功的研究，因為研究人員無法接受與他們信念不一致的結果。

減輕研究者偏見和確認偏誤

要減輕研究者偏見和確認偏誤對研究可重復性和可復制性的影響，采取以下措施至關重要：

*盲法研究：使用單盲或雙盲技術可以減少研究人員對研究結果的偏見。

*獨立驗證：由獨立的研究人員重復進行研究，以驗證結果的可復制性。

*事前注冊：在進行研究之前注冊假設和方法，可以防止研究人員在研究過程中改變計劃。

*開放科學實踐：分享研究數據、代碼和材料可以提高透明度，并允許其他研究人員審查研究結果。

*批判性思維：研究人員應始終對自己的假設進行批判性評估，并尋求挑戰性證據。

通過承認和減輕這些挑戰，研究人員可以提高研究的可重復性和可復制性，從而增強科學發現的可靠性和有效性。第五部分樣本量不足和成果發表偏倚關鍵詞關鍵要點【樣本量不足】

1.樣本量不足會限制研究結果的可概化性，無法準確推斷總體中的真實效應大小。

2.研究者可能出于資源、時間或經費限制而無法獲得足夠的樣本量，導致統計分析缺乏統計效能。

3.解決樣本量不足的方法包括擴大樣本規模、提高數據收集效率以及使用統計方法來提高抽樣效能，例如分層抽樣或薈萃分析。

【成果發表偏倚】

樣本量不足

樣本量不足是科學研究中可重復性和可復制性面臨的重大挑戰。當樣本量過小時，樣本中特定效應的檢測能力就會下降，這可能會導致錯誤陰性結果，即未能檢測到實際存在的效應。

樣本量不足可導致以下問題：

*低統計效力：樣本量不足會降低研究檢測到一個效應的統計效力。這是因為，樣本量越大，檢測到效應所需的效果量就越小。

*錯誤陰性結果：樣本量不足會導致錯誤陰性結果的增加，這意味著研究未能檢測到實際上存在的效應。

*可靠性降低：樣本量不足會降低研究結果的可靠性，因為基于小樣本得出的結論可能不適用于更大的總體樣本。

成果發表偏倚

成果發表偏倚是指積極結果更有可能被發表，而陰性結果或不顯著的結果被遺漏的傾向。這可能導致對研究結果的扭曲視圖，并夸大實際的效應強度。

成果發表偏倚可導致以下問題：

*選擇性發表：研究人員可能更有可能提交和發表顯示顯著結果的研究，而不是陰性結果的研究。

*發表偏倚：期刊更有可能接受和發表顯示顯著結果的研究。

*過度解讀：發表的積極結果可能被過度解讀，認為效果比實際情況更大。

樣本量不足和成果發表偏倚的后果

樣本量不足和成果發表偏倚共同導致了以下后果：

*錯誤結論：可重復性和可復制性差的研究可能導致錯誤的結論，誤導政策制定和實踐。

*浪費資源：基于小樣本和可能具有誤導性的結果的研究既費時又費錢。

*損害科學信任：可重復性和可復制性差的研究損害了對科學的信任，因為公眾可能會質疑研究結果的可靠性。

解決樣本量不足和成果發表偏倚

解決樣本量不足和成果發表偏倚至關重要，以提高科學研究的可重復性和可復制性。一些可能的解決方案包括：

*增加樣本量：增加研究中的樣本量可以提高統計效力并減少錯誤陰性結果的風險。

*登記研究：研究人員可以在研究開始前將研究計劃登記到公開登記處，以減少選擇性發表的可能性。

*透明度和報告標準：鼓勵研究人員報告研究的全部結果，包括陰性結果，以減少發表偏倚。

*修改期刊政策：期刊可以修改政策，以減少對陽性結果的研究的偏見。

通過解決樣本量不足和成果發表偏倚，科學研究界可以提高研究的可重復性和可復制性，從而為政策制定和實踐提供更可靠和可信的基礎。第六部分軟件和算法不透明性軟件和算法不透明性

軟件和算法的透明度對于確?？茖W研究的可重復性和可復制性至關重要。然而，在實踐中，軟件和算法經常受到不透明性的困擾，這給科學研究的可信度帶來了挑戰。

不透明性的來源

軟件和算法的不透明性可能源于以下因素：

*專有算法：商業軟件通常包含專有算法，其內部運作機制不對用戶公開。這使得研究人員難以獨立驗證結果或復制研究。

*代碼復雜性：復雜的軟件和算法可能包含數千行代碼，使研究人員難以理解其功能和行為。

*缺乏文檔：軟件和算法文檔有時不充分或難以理解，妨礙研究人員對其操作的透徹理解。

*編程錯誤：軟件和算法中可能包含編程錯誤，這些錯誤會導致意外的行為或不準確的結果。

*數據依賴性：軟件和算法可能依賴于特定數據集，這會影響其在其他數據集上的性能或可復制性。

對可重復性和可復制性的影響

軟件和算法的不透明性會對科學研究的可重復性和可復制性產生以下影響：

*重復性困難：研究人員可能難以重復研究結果，因為他們無法獲得用于產生原始結果的相同軟件版本或算法。

*復制性受損：研究人員可能無法復制研究結果，因為他們無法訪問專有算法或代碼，或者無法完全理解軟件或算法的功能。

*偏見引入：不透明的軟件或算法可能會引入偏見或人為因素，從而影響研究結果的可信性。

*信任危機：不透明性會損害研究人員對軟件和算法的信任，并導致對研究結果的懷疑。

解決不透明性的策略

為了解決軟件和算法不透明性帶來的挑戰，科學界采取了以下策略：

*開源軟件：鼓勵研究人員使用開源軟件，其代碼和算法對所有人都公開。

*詳細文檔：要求開發人員為軟件和算法提供全面的文檔，包括詳細的算法描述和使用說明。

*代碼審查：鼓勵研究人員審查和驗證彼此的代碼，以識別錯誤和提高透明度。

*監管機構要求：一些監管機構要求研究人員在發表研究結果之前披露所使用的軟件和算法。

*社區指南：科學界制定了有關軟件和算法透明度的指南，以促進最佳實踐。

結論

軟件和算法的不透明性對科學研究的可重復性和可復制性構成了重大挑戰。通過采用開源軟件、提供詳細文檔、鼓勵代碼審查，以及實施監管機構的要求和社區指南，科學界可以提高軟件和算法的透明度，從而增強研究的可信度和可靠性。第七部分缺乏研究成果的詳細描述關鍵詞關鍵要點缺乏研究方法的詳述

1.研究設計和執行的細節缺失，導致無法復制或驗證研究結果。

2.數據收集和分析過程的描述不足，阻礙其他研究人員重現研究結果。

3.統計方法和假設檢驗的細節不明確，使研究結果的可信度受到質疑。

缺乏統計分析細節

1.統計檢驗和假設檢驗未明確說明，使研究結果無法得到驗證。

2.樣本量、參與者特征和排他標準等信息缺失，阻礙其他研究人員評估研究結果的穩健性。

3.不使用適當的統計方法或錯誤解讀結果，導致研究結論的誤導性。

缺乏研究材料和數據的共享

1.研究數據集、分析代碼和儀器協議不可用，使研究無法獨立復制。

2.原始數據和中間結果的缺失，阻礙其他研究人員評估研究結論的準確性。

3.數據可用性受限制或無法獲得，限制了研究的可復制性和透明度。

研究偏差和利益沖突

1.未披露的研究資金來源、利益沖突或研究人員偏見，影響研究結果的可信度。

2.發表偏好（即對陽性或統計顯著結果的傾向）導致研究文獻的偏差。

3.研究人員的利益沖突未得到恰當管理，可能影響研究設計的客觀性。

研究過程缺乏透明度

1.研究注冊、同行評審和數據管理流程不規范，使研究過程缺乏透明度。

2.研究報告中缺少足夠的信息，使研究的可重復性和可復制性難以評估。

3.研究人員不愿公開研究材料、數據和方法，阻礙科學界評估和驗證研究結果。

缺乏研究復制和復現

1.研究復制和復現嘗試不足，阻礙了科學知識的驗證和完善。

2.復制失敗的結果未得到充分報告，導致對研究結果的可靠性產生懷疑。

3.研究界對復制和復現研究的重視不足，限制了科學進步的步伐。缺乏研究成果的詳細描述

缺乏研究成果的詳細描述會阻礙可重復性和可復制性。具體而言，以下因素可能會導致此類問題：

缺失關鍵實驗詳情

研究人員可能未報告影響結果的關鍵實驗參數或程序。例如，在藥物試驗中，可能未指定劑量、給藥頻率或治療持續時間。這些細節缺失會使其他研究人員難以復制結果。

數據處理的不透明度

研究人員可能未提供其分析數據和生成結果的步驟的足夠詳細信息。這可能包括使用的統計方法、數據轉換和排除標準。缺乏透明度會阻礙其他研究人員核實結果并評估其穩健性。

代碼和數據的不可用性

在涉及計算或建模的研究中，研究人員可能未提供其分析或模擬代碼。同樣，他們可能未提供原始數據或使其無法訪問。這將使其他研究人員無法獨立驗證結果并探索不同的分析方法。

陰性結果和異常值的不報告

研究人員可能沒有報告其研究中觀察到的所有陰性結果或異常值。這會產生出版偏倚，因為它會夸大積極結果的重要性并低估無效結果的發生率。陰性結果和異常值對于評估研究穩健性至關重要。

差異的最小統計意義

有時，研究人員可能報告統計顯著的結果，但效果量很小，在實際意義上并不重要。這可能會導致錯誤的陽性結論，并阻礙其他研究人員復制結果。

結果的可變性

某些研究領域固有地具有可變性。例如，在生物醫學研究中，個體差異和環境因素可能會影響結果。因此，難以在不同情況下復制結果。研究人員需要明確承認和解決這種可變性。

準復制品的研究

準復制品的研究旨在復制先前研究的結果，但引入一些修改。這些修改可能是故意引入的，以探索特定變量的影響，或者可能是由于資源限制或實驗條件的變化。準復制品研究有助于評估結果的穩健性，但前提是原始研究的詳細描述允許精確復制。

缺乏研究成果的詳細描述可能會對可重復性和可復制性產生嚴重后果。它可以導致：

*難以驗證結果的準確性

*出版偏倚和錯誤的陽性結論

*阻礙科學進步

*損害研究人員之間的信任第八部分利益沖突和潛在偏見利益沖突和潛在偏見

利益沖突和潛在偏見是影響科學研究可重復性和可復制性的重大因素。

利益沖突

利益沖突是指研究人員的個人利益（例如，經濟利益、職業發展或聲譽）與研究結果存在潛在的沖突。例如，接受行業資助的研究人員可能會受到影響，做出有利于資助者利益的研究結果。

*影響：利益沖突會損害研究的客觀性和可信度。研究人員可能會選擇支持他們既得利益的數據，而忽視或淡化相反的證據。

*減輕：通過披露利益沖突和采取措施來減輕其影響，可以減輕利益沖突。這些措施可能包括使用獨立數據分析人員或咨詢道德委員會。

潛在偏見

潛在偏見是指研究人員無意識地傾向于支持他們的假設或個人信念。這種偏見可能源自研究人員的背景、經驗或認知偏見。

*確認偏誤：研究人員傾向于尋找支持他們假設的證據，而忽視反例。

*分組偏誤：研究人員可能傾向于根據研究參與者的人口統計學特征或其他群體歸屬來解釋結果。

*發表偏誤：研究更有可能發表支持現有理論或發現的正面結果，而拒絕或忽略不確定的或否定的結果。

潛在偏見的影響：

潛在偏見會損害研究結果的可靠性和可復制性。研究人員可能會做出錯誤的結論，夸大發現的重要性，或忽視重要的細微差別。

減輕潛在偏見：

*意識：研究人員應意識到潛在偏見的影響。

*盲法：在可能的情況下，應使用盲法技術，例如隨機分組和雙盲研究，以減少研究人員偏見。

*同行評審：同行評審過程有助于識別和減輕潛在偏見。審稿人應評估研究方法的獨立性和客觀性。

*公開數據和分析：使研究數據和分析公開可供其他人審查，有助于提高透明度并減少偏見的影響。

重要性

解決利益沖突和潛在偏見對于確保科學研究的可重復性和可復制性至關重要。通過采取適當措施，研究人員可以最大限度地減少這些因素的影響，提高研究結果的可靠性和可信度。關鍵詞關鍵要點主題名稱：確認偏誤和采樣偏差

關鍵要點：

1.確認偏誤驅使研究人員尋找支持其假設的證據，忽略或解釋與之相矛盾的證據。

2.采樣偏差可能導致研究樣本無法代表總體，從而影響結果的可概括性。

3.避免確認偏誤和采樣偏差需要采取嚴格的方法論，包括獨立數據收集和代表性樣本。

主題名稱：p值濫用

關鍵要點：

1.p值是假設檢驗中衡量統計顯著性的指標，但經常被誤解和濫用。

2.過分依賴低p值可能會導致錯誤地拒絕零假設，從而得出不真實的結果。

3.研究人員應仔細解釋p值，并考慮其他因素，例如效果大小和置信區間。

主題名稱：多重比較

關鍵要點：

1.當進行多個統計檢驗以比較不同組或變量時，會增加犯I類錯誤（錯誤地拒絕零假設）的風險。

2.需要使用校正措施（如Bonferroni校正）來控制錯誤發現率。

3.謹慎進行多重比較，并關注達到統計顯著性的比較是否在概念上合理。

主題名稱：HARKing（假設后結果導向）

關鍵要點：

1.