第三讲 科学研究中的数据处理
2009在有效的科学探究中如何处理信息和数据
在有效的科学探究中如何处理信息和数据《科学课程标准》中指出：科学学习要以探究为核心，探究是科学学习的目标，又是科学学习的方式。
从这句话中我们不难看出科学的核心是探究，而这个科学探究是指人们通过一定的过程和方法对客观事物和现象进行探索、质疑和研究的活动，其过程和方法包括：提出问题、猜想与假设、制定计划、观察实验制作、搜集整理信息、思考与结论、表达与交流等一系列活动。
通过探究过程能有效实现对知识的意义建构和深层次的理解，通过体验探究过程，使学生形成初步的科学探究能力，增进对科学探究的理解。
如果学生真正融入到科学探究活动的全过程，他们动手动脑“做”科学的兴趣、态度、技能、方法、思维水平与活动能力都会在原有的基础上得到相应的提高，从中获得理智和情感，积累科学知识和方法，经历有效的科学探究活动。
一、处理信息和数据的重要性随着信息时代的到来，在人才的培养中，信息素养已成为21世纪人才综合素质的重要指标。
获取知识的能力（即：信息搜集与处理能力）已成为核心能力，是21世纪人才的通行证。
为了适应信息社会的需要，让学生学会自学，实现终身学习和终身教育，培养学生处理信息和数据的能力不容忽视。
只有具有良好的信息搜集和处理能力，才能在信息社会中及时地获取有效信息，从而实现广泛意义上的学习活动；只有具有良好的信息搜集和处理能力，才能适应信息社会的竞争，才能生存和发展！二、处理信息和数据的意义新课程标准强调，《科学》课程的学习要以探究为核心并指出，学生能用自己擅长的方式表达探究结果、进行交流、参与评议，知道对别人研究的结论提出质疑，并将其作为探究的一个重要组成部分，逐渐形成乐于与人交流、与环境和谐相处的良好科学品质。
由此可见，处理信息和数据的过程是贯穿整个探究活动的主线，直接影响着探究的进程，决定着探究的深度和效果。
把观察到的信息和实验中获得的数据加以整理和分析，以归纳出现象后面存在的规律，这是科学研究中很重要的步骤。
信息和数据是通过科学探究的前四个步骤获悉的，是学生思考与得出科学结论的依据。
科研常用的实验数据分析与处理方法
科研常用的实验数据分析与处理方法科研实验数据的分析和处理是科学研究的重要环节之一，合理的数据处理方法可以帮助研究者准确地获取信息并得出科学结论。
下面将介绍几种科研常用的实验数据分析与处理方法。
一、描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法，常用的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
这些指标可以帮助研究者了解数据的总体特征和分布情况，从而为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验分析假设检验是通过对样本数据与假设模型进行比较，判断样本数据是否与假设模型相符的一种统计方法。
假设检验常用于判断两组样本数据之间是否存在显著差异，有助于验证科学研究的假设和研究结论的可靠性。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
三、相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系强度和方向的一种方法。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关分析和斯皮尔曼相关分析。
皮尔逊相关分析适用于研究两个连续变量之间的关系，而斯皮尔曼相关分析适用于研究两个有序变量或非线性关系的变量之间的关系。
四、回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法，通过建立回归模型可以预测因变量的值。
常见的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析、多元回归分析等。
回归分析可以帮助研究者研究自变量与因变量之间的量化关系，从而更好地理解研究对象。
五、聚类分析聚类分析是将样本根据其相似性进行分组的一种方法，通过聚类分析可以将样本分为不同的群组，用于研究研究对象的分类和归类。
常见的聚类分析方法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
聚类分析可以帮助研究者发现研究对象的内在结构和特征。
六、因子分析因子分析是通过对多个变量的分析，找出它们背后共同的作用因子的一种方法，常用于研究价值评估、消费者需求等方面。
因子分析可以帮助研究者简化数据集，识别重要因素，从而更好地理解研究对象。
总之，上述几种科研常用的实验数据分析与处理方法可以帮助研究者对数据进行清晰地分析和解读，从而提出科学结论并给出具有实践意义的建议。
初中科学实验数据处理技巧总结
初中科学实验数据处理技巧总结科学实验是初中学习中非常重要的一部分，通过实验，学生能够亲自动手去观察、实践，培养他们的科学思维和实践能力。
而数据处理是实验中必不可少的环节，它能够帮助我们更好地理解实验结果，分析实验数据，并从中总结出科学规律。
在本文中，我将总结一些初中科学实验数据处理的技巧供大家参考。
1. 数据记录和整理在进行实验时，准确记录数据非常重要。
一般来说，我们应该将实验数据记录在实验报告中，并按照适当的格式整理。
对于多组数据，可以使用表格的形式，将数据分列，并给出单位。
同时，应该及时计算相关数据并填写在报告中，如平均值、标准差等。
2. 数据统计和分析在进行实验数据的统计和分析时，我们可以采用多种方法。
首先，我们可以计算各组数据的平均值。
平均值能够反映出整体的趋势，有助于我们了解实验结果。
另外，我们还可以计算标准差。
标准差可以反映出数据的离散程度，从而帮助我们评估数据的可靠性。
3. 错误分析实验中难免会存在一些误差，这可能是由于仪器精度、实验操作或环境等因素引起的。
因此，在数据处理过程中，我们需要对这些误差进行分析。
一种常见的方法是计算相对误差。
相对误差可以通过将观测值与理论值之间的差异除以理论值得到。
通过比较相对误差的大小，我们可以判断实验结果的准确性。
4. 绘制图表绘制图表是数据处理中极为重要的一部分。
图表能够将数据以直观的方式展示出来，帮助我们更好地理解实验结果。
对于科学实验，常用的图表类型有折线图、柱状图和饼图。
在绘制图表时，需要注意选择合适的坐标轴及标记，以及恰当的图表标题和单位。
5. 探究规律数据处理不仅仅是对实验结果的总结和分析，更重要的是从中挖掘和探究科学规律。
通过对实验数据的观察和比较，我们可以发现一些规律或趋势，并提出一些合理的解释。
在探究规律的过程中，我们还可以使用数学模型或者图表的拟合来验证我们的假设。
6. 利用科技工具辅助数据处理现代科技工具的发展为数据处理提供了很多便利。
第三讲 数据处理与预测技术
趋势外推
• 数学模型的种类
• • • • • • • • • • 线性函数 二次函数 多项式函数 幂函数 指数函数 双曲线 对数函数 修正指数曲线 龚柏兹曲线 皮尔曲线
数学模型
• • • • • • • 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： s=j×g × j 表示人数（户数） g表示人均消费水平 表 s 示市场需求预测值 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： s=j×[g×(1+x1)n] × × X1表示消费水准年成长率 ; n 表示期数 如果商品不是每人都需要的，应现调查需求者的比重（f）：
第三讲 数据采集及预测技术
本章要点
• • • • •
1.了解数据预处理方法 2.了解定性预测的基本方法。 3.把握马尔科夫链预测市场占有率的基本原理和步骤 4.掌握回归分析进行收入预测的方法及程序 5.掌握时间序列分解模型的基本步骤
1 数据采集案例分析
• 某数码摄像机生产厂家准备投资生产一种 新型的数码相机，为了了解现有数码相机 的生产者状况，该厂决定对本地区几个主 要的品牌进行一次调查。为此，调查人员 以问卷方式展开调查，借助于计算机对数 据进行了基本处理，并在数据统计基础上 进行了初步的市场内竞争者分析，本案例 介绍了改项目问卷设计、数据录入、数据 整理及数据分析的过程。
德尔菲法的一般工作程序如下：
• （1）确定调查目的，拟订调查提纲。首先必须确定目标， 拟订出要求专家回答问题的详细提纲，并同时向专家提供 有关背景材料，包括预测目的、期限、调查表填写方法及 其它希望要求等说明。 • （2）选择一批熟悉本问题的专家，一般至少为20人左右， 包括理论和实践等各方面专家。 • （3）以通信方式向各位选定专家发出调查表，征询意见。 • （4）对返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再寄 给有关专家，如此往复，经过三、四轮意见比较集中后进 行数据处理与综合得出结果。每一轮时间约7到10天，总 共约一个月左右即可得到大致结果，时间过短因专家很忙 难于反馈，时间过长则外界干扰因素增多，影响结果的客 观性。 •
科研数据处理技巧
科研数据处理技巧数据处理是科研工作的重要环节之一，处理出准确、可靠的数据结果是科研工作的重要保障。
下面将介绍几种科研数据处理技巧，以帮助科研人员更好地利用数据进行研究。
一、数据的预处理数据的预处理是为了提高数据的质量而采取的措施。
常见的预处理操作包括数据清洗、去重、缺失值处理、异常值处理等。
其中，数据清洗是最为基础的操作，主要是对数据的格式、结构、内容等进行检查和修正。
去重操作是为了消除重复数据的干扰。
缺失值处理和异常值处理是为了预防数据分析时的误差。
在进行数据预处理时，需要遵循一定的规范和流程，同时需要借助工具来完成。
例如，可以使用Excel、Python、R等工具来进行数据预处理工作。
二、数据的转换数据转换是指把原始数据转化为更有用的数据形式。
数据转换的主要目的是为了分析数据，并从中提取出有用的信息。
数据转换的方法有很多种，其中最常见的方法包括数据规范化、数据离散化、数据变换等。
在进行数据转换时，需要根据数据的类型和特点来选择具体的方法。
例如，如果是连续型数据，可以采用数据规范化或数据变换的方法；如果是分类型数据，可以采用数据离散化的方法。
三、数据的分析数据分析是指对数据进行统计测试和建模，以产生数据分析报告，帮助科研人员了解数据之间的关系和趋势。
数据分析的方法有很多种，常见的方法包括描述性统计分析、探索性数据分析、推断性统计分析等。
在进行数据分析时，需要根据研究的目的和数据的特点选择适当的方法，同时需要考虑数据的精度和可靠性。
如果数据规模较大，可以采用机器学习、神经网络等数据分析方法。
四、数据的可视化数据可视化是指通过图形化的方式展示数据的分布和趋势，以帮助科研人员更好地理解数据的意义。
数据可视化的方法有很多种，常见的方法包括直方图、散点图、折线图、饼状图等。
在进行数据可视化时，需要根据研究的目的和数据的特点选择适当的方法，同时需要注意图形的清晰度和易读性。
如果是大规模数据的可视化，可以采用交互式可视化的方法。
科学研究中的数据处理方法
❖ 对于一般的有限次测量用平均偏差 d 代替δ，即略 去可疑观测值后，计算其余各观测值的平均值及平 均偏差，然后计算出可疑观测值与平均值的偏差， 若其大于等于4 d 者舍去”。
举例
❖ Ex: 用狄克逊法判断前例中的40.02是否应舍弃？ ❖ 解：将数据排列，取 α =0.05 ❖ 40.02 40.13 40.15 40.16 40.20
40.13 40.02 0.11 f10 40.20 40.02 0.18 0.611
❖ Q f(5,0.05) 0.642
同理：
a 2
f (x)dx 0.9550
a 2
a 3
f ( x)dx 0.9974
a 3
计算结果表明：偏差大于3σ的测量值出现的概率约 为0.26%，这属于小概率事件，在有限次实验中是不 可能发生的，如果在实验中出现就可作为异常值，应 舍弃。从而给出合理的置信限。
（二）异常值的检验
1、 4倍偏差法
1
(x a)2
exp[
2 x
2 x2
]
式中：
x
n
(xi a)2
i 1
n 1
（均方根差）
有了分布函数，我们就可以计算以x为中心的某个区间 （x – kσx,x + kσx）内包含真值a的概率P(x-kσx≤a≤x+kσx)。 这里K是以σx为单位的区间半径，称为置信系数。但是为了求 出P(x-kσx≤a≤x+kσx)，我们可以反过来说，它等于任一测 量值 x 落在以a为中心，以kσx为半径的区间内的概率。
科学研究的步骤从实验计划到数据收集
科学研究的步骤从实验计划到数据收集科学研究是一种系统性的、有目的的、有组织的努力，旨在发展和增进人类对自然界和社会现象的知识。
它的过程通常包括以下几个步骤：实验计划、资料收集、数据分析和结果解释。
一、实验计划实验计划是科学研究的起点，它决定了研究的目标、设计和方法。
在实验计划阶段，研究人员必须明确研究的问题，并制定相应的假设。
假设是科学研究的基石，它可以被验证或证伪。
在确定假设后，研究人员需要收集背景信息，了解已有的研究成果和相关理论。
然后，他们需要选择适当的实验设计和测量方法，以获得准确的数据。
二、资料收集在实验计划完成后，研究人员开始收集必要的资料。
这些资料可以来自实地调查、实验室实验、文献研究等多种途径。
在收集资料时，研究人员应确保数据的准确性和可靠性。
为了做到这一点，他们可以采用多个数据源、多个观察者的观察、重复实验等方法。
此外，研究人员还应创建适当的数据记录表格或数据库，以便于数据的整理和分析。
三、数据分析数据分析是科学研究的核心步骤。
它涉及对收集到的数据进行整理、描述、统计和解释。
在数据整理阶段，研究人员应对数据进行校验和清洗，排除异常值和错误数据。
然后，他们可以使用各种统计方法来描述和分析数据。
这些统计方法包括描述统计、推断统计和相关性分析等。
通过数据分析，研究人员可以揭示数据之间的关系和规律，并得出科学结论。
四、结果解释结果解释是科学研究的最后一个阶段。
在这一阶段，研究人员需要对数据分析结果进行解释和讨论。
他们应该回答研究问题，并评估研究的假设是否得到支持或反驳。
此外，研究人员还应分析实验的局限性和不确定性，并提出进一步研究的建议。
结果解释的目的是向科学界和公众传达研究的发现，并促进科学知识的进一步发展。
总结起来，科学研究的步骤包括实验计划、资料收集、数据分析和结果解释。
这些步骤相互关联、相互影响，共同构成了一条科学研究的路径。
通过严谨的研究过程，科学家们可以获取准确、可靠的知识，为人类提供更好的解决方案和发展途径。
中考生物申请科学实验的数据处理与分析
中考生物申请科学实验的数据处理与分析数据处理与分析是科学实验的重要环节，对于中考生物实验来说，更是至关重要的一步。
本文将探讨中考生物实验中数据处理与分析的方法和技巧，以帮助学生更好地应对实验环节。
一、收集实验数据中考生物实验通常需要进行数据收集，例如对于种子萌发的实验，我们可以记录每组种子的发芽数目，发芽时间以及根长度等。
为确保数据的准确性，我们可以对每个组别进行重复实验，并记录每次实验的数据。
二、数据整理与清洗在收集到一定量的数据后，我们需要对数据进行整理和清洗。
首先，由于实验中可能出现的误差，我们需要找出异常值并删去。
其次，对于多组数据，可以计算平均值并记录，以减小数据的随机误差。
此外，需要注意在数据整理的过程中保留足够的有效数字，避免舍入误差。
三、绘制数据图表数据图表是数据处理与分析的重要工具，它能够直观地反映数据的分布和趋势。
根据实验的需要，我们可以采用折线图、柱状图、散点图等不同类型的图表来展示数据。
在绘制图表时，要注意选择合适的比例尺和坐标轴，以准确地显示数据。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算均值、中位数、众数、标准差等指标，可以对数据进行描述性统计分析，揭示数据的中心趋势和变异程度。
2. 相关性分析：通过计算相关系数，可以研究两个变量之间的相关性。
例如，我们可以在实验中探究光照强度和光合作用速率之间的关系。
3. 统计假设检验：根据实验的目的，我们可以制定假设并进行统计假设检验，从而判断实验结果是否具有统计学意义。
例如，我们可以通过方差分析等方法比较不同处理组之间的差异。
五、结果解读与讨论在数据处理与分析的基础上，我们需要对结果进行解读与讨论。
通过对结果的分析，我们可以得到对实验问题的答案或结论，并对实验结果的可靠性进行评价。
此外，还可以对实验中的不确定因素和偏差进行讨论，并提出进一步研究和改进的建议。
六、注意事项1. 数据处理与分析中应遵循科学原则和规范，确保数据的准确性和可信度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
研究过程中准备的独特材料，例如放射自显影、细胞系、化学合成的中间产物，依据协商的材料转移协议 （material transfer agreements）分给不同地方的研究组成员。如果材料是不能分割的物质，在协议中应清 楚约定材料分配问题。
科学共同体是协作的团体，大家可能追求共同的研究目标，因此每位研究员有义务进行信息共享。信息共享包 括简化独立的验证或反驳研究结果。已出版研究成果中的基础数据应当对其他科研人员公开。能够接触一些特 殊数据（例如来自卫星或考古、古生物场所的数据）的人员应在一段合理时间内向其他科研人员公开这些数据。
（5）打算发表的数据必须是真实有效的。当牵涉到保密条款时，例如研究所或科研人员的研究课题已和第 三方签订了某类合同。则数据的保存要考虑到第三方查阅数据时，不至于违反保密条款。
（6）保护知识产权的保密合同必须经过研究所、科研人员和研究资助方的一致同意。若该合同限制了自由 出版和讨论，则这些限制条款必须经各方明确同意。
第三讲 科学研究中的数据处理
10
我国“汉芯”系列芯片造假事件
第三讲 科学研究中的数据处理
11
三、数据获取与使用中的行为规范
数据获取与使用中的行为规范包括：
研究数据的收集与管理， 实验数据的准确、可靠，数据的使用权， 数据的共享、保存与使用。
第三讲 科学研究中的数据处理
12
（1）数据收集 应保证获得这些数据的条件是真实的而不是虚构
第三讲 科学研究中的数据处理
7
正是这两篇论文中相似的数据，引发了贝尔实验室以外的科 学家对舍恩研究工作的质疑。
其他科学家随后进行的研究，却无法重复舍恩的实验结果。 尤其令科学界怀疑的是，舍恩的很多论文虽然描述了一系列 不同设备的实验，但部分数据看上去却一模一样，有一个 “噪音”图形甚至完全相同，而这种数据本应是随机的。
第三讲 科学研究中的数据处理
9
调查报告同时也附上了舍恩自己的解释。舍恩承认自己在科 研工作中犯了错误，并“深感遗憾”，但同时声称这些错误 的产生是研究工作过于复杂的结果。
贝尔实验室已经于2002年9月25日宣布中止了与他的雇佣关 系，将其开除。
德国研究协会(DFG)于当年9月27日宣布，对该事件成立一 个专门调查委员会。如果调查委员会认定舍恩的科学造假行 为成立，他将受到制裁。
第三讲 科学研究中的数据处理
17
（4）数据共享
研究数据的共享是科学研究的基本要求之一。
由于在研究数据的获得过程中涉及到优先权、 所有权、专利权和贡献等问题，在数据共享与 使用方面也相应存在一些需要规范的问题，包 括哪些人有权使用数据？何时可以使用数据？ 以及数据可以被用于哪些方面？
第三讲 科学研究中的数据处理
第三讲
科学研究中的 数据处理
雷毅
清华大学科学技术与社会研究中心
第三讲 科学研究中的数据处理
1
主要讨论的内容
1．研究数据的重要性。 2．篡改和伪造数据的表现以及危害。 3. 研究数据获取与使用中的行为规范。
第三讲 科学研究中的数据处理
2
一、研究数据的重要性
研究数据是科学研究客观性和真理性的基础。 数据收集和记录对后续研究意义重大。任何数据收集和记
匹兹堡大学的科研人员或者雇员在研究中获得的数据，其所有权不属于搜集、观测到数据的人员，也不属于研 究组中的项目负责人，而是归属于匹兹堡大学。原因如下：1、当科研人员离开匹兹堡大学时，大学依旧对数 据的真实性负责；2、大学是奖励的颁发者。合理的数据获取途径不应对研究组中的任何成员关闭。如果研究 项目可能中涉及版权或专利应用，研究组内应就知识产权归属问题做一个书面协议。科研人员做出了可能申请 专利的研究发现后，应向技术管理办公室（Office of Technology Management）提交发明揭露（Invention Disclosure）。大学专利政策允许发明者与大学共享专利许可、销售、专利版税的收入。
第三讲 科学研究中的数据处理
3
二、篡改和伪造数据的危害
典型案例
黄禹锡事件 舍恩事件 “汉芯”系列芯片造假事件
第三讲 科学研究中的数据处理
4
黄禹锡事件
韩国“克隆先锋”— —首尔大学教授黄禹锡 2004年发表在美国《科学》 杂志上的有关胚胎干细胞 的研究成果和他2005年发 表的论文都是造假，他所 谓的“独创的核心技术” 无法得到认证。
18
案例：
《朝日新闻》1999年3月29日刊登了一篇题为《日本医师偷盗研 究资料》的新闻，报道了在美国梅奥诊所任研究员的日本籍A医 师被怀疑偷盗研究数据而被美国联邦调查局（FBI）逮捕的事件。 同年4月29日，《朝日新闻》刊登了该医师被免予起诉的启事。
事情的经过：梅奥诊所软骨结合组织研究室主要研究、开发对有 疾病或损伤的关节进行基因治疗的先进技术，在世界上处于领先 水平。为了回国后能继续从事在梅奥诊所开始的研究，A医师被 允许带走有关的组织标本和幻灯片，但他同时还拿走了大量未得 到允许的资料。A医师把从90项研究项目中得到的研究数据、合 成基因信息等珍贵的资料都拷贝到了自己的硬盘上。A医师因此 被FBI逮捕。
第三讲 科学研究中的数据处理
21
当科研人员的职位变动时，对于原来任职机构数 据的使用权限，也应当遵守机构的相关规定或者 事先达成的协议。
涉及个人隐私的数据，必须在获得受试者的知情 同意后才能用于事先约定的研究工作，并且应严 格限定在约定的范围内使用。
第三讲 科学研究中的数据处理
22
美国研究诚信办公室《负责任研究行为指南》关于数据使用的规定
国家科学基金会对于由基金委资助的研究中数据、样本、物理采样以及其他制造或采集的材料问题有特定要求。 公共卫生署（Public Health Service）要求由PHS资助的项目，在相应研究结果已经出版或者提交给资助机构 后，应向科学共同体中有资历的研究个人公开数据以及特殊材料（例如细胞系、克隆的DNA、试剂等）。
的。 应确保收集和保存实验数据的完整性。 不能为了某种目的筛选和篡改原始数据。 在收集特殊数据时应当事先获得授权许可。 应确保数据收集方法和技术的可靠性。
第三讲 科学研究中的数据处理
13
（2）数据记录 数据记录应当与数据的获得同步。 应精确地记录数据。 严格按照有关程序和规则记录数据。
录过程中的错误都将无法保证后续研究工作的真实性，并 可能会整个研究造成严重后果。 当今科研不端行多发生在数据收集、记录和保存环节，其 中包括有意行为和因不了解和忽视相关规定、或有关诚信 规范，而无意发生的不端行为。 数据的收集和保存是一个复杂的过程，科研人员必须全面 了解研究数据收集和记录过程中的基本规范。 一个合格的研究者，在收集和记录研究数据时必须遵循基 本原则和规范。
第三讲 科学研究中的数据处理
6
两年多时间里在《科学》、《自然》和《应用物理通讯》 等全球著名学术期刊上发表的论文均为超导、分子电路和 分子晶体等前沿领域，其中一些研究还被认为是突破性的。
一度被认为是物理学界快速升腾的希望之星，认为他迟早 会得诺贝尔奖。
舍恩和鲍哲南等人合作，在2001年10月18日英国《自然》 杂志和2001年12月7日美国《科学》杂志上发表了两篇论 文，宣布制造出了世界上最小的纳米晶体管。此项成果被 选为美国《科学》杂志2001年世界十大科学突破之首。
贝尔实验室2002年5月邀请5名外界科学家组成独立调查小组， 对此事展开调查。
第三讲 科学研究中的数据处理
8
调查小组在长达125页的报告指出：有“令人信 服”的证据表明，在1998年至2001年期间发表 的24篇论文中，舍恩至少在16篇论文中捏造或 篡改了实验数据，而且这些造假都是在合作者 “毫不知情”的情况下进行的。
（11）科研人员必须负责保证保密材料的安全，包括在计算机系统中的保密材料的安全。当通过网络能访 问该计算机时，要特别注意保密数据的安全问题。当有多个科研人员共同工作时，及某个科研人员调离时， 安全和保密仍应得保障。
Joint NHMRC / AVCC Statement and Guidelines on Research Practice （1997）.au/funding/policy/researchprac.htm#4。
项目负责人（或称首席研究员，principal investigator）离开大学时有权利获得数据副本，并将其带到另一机 构继续研究。某些情况下，他可以拿走原始数据并书面承诺原机构在一段时期内有权获得这些原始数据。书面 承诺应通过研究办公室，大学和独立研究员就数据处置达成一致。研究组中的学生、博士后、其他科研人员应 当与领导或独立研究员就下列问题，最好以书面形式取得共识：当他离开研究组后，他能够继续项目中哪个部 分的研究。因为这些共识关系到他们离职后所能带走的数据副本多少。其他机构的合作者有权获得他们参与研 究部分的数据。
第三讲 科学研究中的数据处理
14
（3）数据保存 应以严谨的方式保存数据。 原始数据应由产生这些数据的机构和人员共同保
存。 要小心保存涉及机密或敏感数据。 应预先达成涉及数据保存事项的相关协议。 遵守数据保存期限方面的规定。
第三讲 科学研究中的数据处理
15
德国马克斯•普朗克协会有关数据保存的规定
A医师辨解称，因该诊所经常有组织标本丢失或者被盗，所以他 没有认真考虑过拿走其他资料的事情。
第三讲 科学研究中的数据处理
19
尽管A医师最终被免予起诉，但他的行为确实属 于违背相应规范的不端行为。
A医师所在的实验室早就有了关于实验记录管理和实 验数据归属等的规定。
A医师拿走超出自己参与研究部分的实验记录和研究 数据，是对包括未发表资料的研究数据的剽窃行为， 是一种科学不端行为。
第三讲 科学研究中的数据处理
16
澳大利亚全国卫生与医学研究理事会、澳大利亚大学校长委员会 《关于科研行为的联合声明和规范》中有关数据保存的规定