Trong điều tra khoa học và nghiên cứu học thuật, ngụy tạo dữ liệu là việc cố ý trình bày sai kết quả nghiên cứu. Cũng như các dạng hành vi sai trái khoa học khác, mục đích lừa dối đánh dấu việc bịa đặt là phi đạo đức và do đó khác với việc các nhà khoa học tự lừa dối mình.
Điều gì xảy ra nếu bạn làm sai lệch dữ liệu?
Trong nhiều lĩnh vực khoa học, các kết quả thường khó tái tạo chính xác, bị che khuất bởi nhiễu, hiện vật và các dữ liệu ngoại lai khác. Điều đó có nghĩa là ngay cả khi một nhà khoa học làm sai lệch dữ liệu, họ vẫn có thể bỏ qua nó - hoặc ít nhất là tuyên bố vô tộinếu kết quả của họ mâu thuẫn với những người khác trong cùng lĩnh vực.
Dữ liệu có thể bị làm sai lệch không?
Làm sai lệch dữ liệu: Thao túng dữ liệu nghiên cứu với ý định tạo ấn tượng sai lệch. Điều này bao gồm thao tác hình ảnh (ví dụ: ảnh vi mô, gel, hình ảnh X quang), loại bỏ các giá trị ngoại lai hoặc kết quả "không thuận tiện", thay đổi, thêm hoặc bỏ qua các điểm dữ liệu, v.v.
Ví dụ về giả mạo là gì?
Các ví dụ về sự giả mạo bao gồm: Trình bày bảng điểm hoặc tài liệu tham khảo sai trong ứng dụng cho một chương trình. Gửi tác phẩm không phải của riêng bạn hoặc do người khác viết. Nói dối về một vấn đề cá nhân hoặc bệnh tật để kéo dài thời hạn.
Tại sao sai lệch dữ liệu là sai?
Bịa đặt / Làm sai lệch dữ liệu là một phương thức gây tổn hại nghiêm trọng và độc hạicó thể được thực hiện bởi một nhà nghiên cứu. Nó ảnh hưởng đến toàn thế giới, lãng phí tài nguyên và trở thành vết nhơ trong sự nghiệp của nhà nghiên cứu. Chúng tôi khuyến khích tất cả dành nhiều thời gian hơn để có được kết quả thực tế và chính xác thay vì nấu nướng dữ liệu nghiên cứu.
