如何处理实验中的无效数据？

无效实验数据是指不可用或错误的结果，必须系统地识别和处理，以维护研究的完整性。其管理既可行又对稳健分析至关重要。 检测需要基于实验设计和测量技术的预定义有效性标准。常见来源包括仪器错误、样本污染、方案偏差或超出统计阈值的异常值。验证涉及交叉检查数据源，尽可能重复测量，并评估仪器校准日志。至关重要的是，记录所有识别出的无效数据及其排除的理由，以确保透明性。 在初步数据审查中标记可疑的无效条目。应用一致的、预定义的规则：如果数据点不可弥补且合理，则排除；或者在适当并明确说明的情况下谨慎地应用插补技术（例如，均值替代、基于回归的插补）。始终在处理后重新评估对统计结论的影响。在最终的研究沟通中透明地报告无效数据的类型、数量和处理方法对于可重复性和科学可信性是强制性的。