注意，常见的十种统计错误不要在撰写论文时犯

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关键词：干货分享、论文

为了让科学研究结论更具说服力, 本文汇总了十种科学文献中常见的统计错误. 这些误差往往源于无效的研究设计, 不当的数据分析方法或是推理过程中的缺陷. 作为作者, 审稿人以及读者, 如何识别并解决这些问题将是本文的重点探讨内容, 并期待未来能避免这些问题的发生

未建立足够的对照组（Absence of an adequate control condition/group）

问题：

为了系统性地评估干预措施的效果，在多个时间点收集数据是一种普遍采用的科学方法。

在实验中有时会包含对照组或对照条件。然而由于缺乏能够影响追踪变量的关键因素 这些对照组/条件通常会被错误地设计或执行 主要原因包括 研究人员可能会将对照组与实验组进行比较从而引入主试效应 或者可能出现其他偏差 例如 当对照组采用不同的基线测量时 可能会导致虚假交互现象 在理想情况下 研究人员应该确保所有处理均遵循相同的统计程序和操作规范 仅在刺激维度或变量上与实验不同 这种做法有助于减少潜在偏差 在实施这一策略时 研究人员必须确保所使用的任何操作都会对追踪变量产生直接影响 而不会受到未预期驱动的时间变化因素的影响

如何检测：

该结论是基于单组数据得出的，在缺乏足够控制条件的情况下。未考虑到操作固有的任务关键特性。