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Cómo molestar a una estadística árbitro?

Recientemente he hecho una pregunta con respecto a los principios generales en torno a la revisión de las estadísticas en los papeles. Lo que ahora me gustaría preguntar, es lo que particularmente te irrita al revisar un artículo, es decir, ¿cuál es la mejor manera de molestar a una estadística árbitro!

Un ejemplo por respuesta por favor.

68voto

Berek Bryan Puntos 349

Lo que irrita particularmente a mí, personalmente, es de las personas que utilizan claramente escritas por el usuario de los paquetes de software estadístico, pero no citar correctamente, o en todos, lo que no da ningún crédito a los autores. Hacerlo es particularmente importante cuando los autores son en el mundo académico y sus puestos de trabajo dependen de la publicación de documentos que se citan. (Tal vez debería añadir que, en mi campo, muchos de los culpables no son los estadísticos.)

65voto

icelava Puntos 548

La bondad de mí, así que muchas cosas vienen a la mente...

  • De regresión paso a paso

  • La división continua de datos en grupos

  • Dando los valores de p, pero ninguna medida de el tamaño del efecto

  • Describir datos utilizando la media y la la desviación estándar sin indica si los datos se más o menos simétrica y unimodal

  • Figuras sin subtítulos (se esas barras de error estándar de los errores de la media o desviación estándar dentro de los grupos, o qué?)

41voto

Berek Bryan Puntos 349

Irene Stratton y colega publicó un breve artículo sobre estrechamente relacionadas con la pregunta:

Stratton IM, Neil A. Cómo asegurarse de que su papel es rechazada por la estadística revisor. Medicamento Para La Diabetes 2005; 22(4):371-373.

31voto

Patrick Puntos 183

El código utilizado para generar los resultados de la simulación no es proporcionado. Después de pedir el código, que exige un trabajo adicional para conseguir que se ejecute en un árbitro conjunto de datos generado.

30voto

DavLink Puntos 101

El plagio (teórico o metodológico). Mi primera revisión fue hecho para un papel descubrir muchos de los copy/paste de un bien-metodológico establecido artículo publicado hace 10 años.

Acabo de encontrar un par de interesantes artículos sobre este tema: la Autoría y el plagio en la ciencia.

En el mismo sentido, me parece falsificación (de datos o de resultados) el peor de todos.

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