科技论文中数据编辑技巧刍议

来源：中文期刊网位置：自然科学时间：13-05-28 09:01

利用常识，核查简单数据错误

对于浓度单位及指数倍数错误，部分大于整体数据，或同组分项中百分比总计大于1等错误，可以借助普通科学常识来发现和处理。还有一些通过简单计算产生的衍生数据，若与本学科的公认、公知相去甚远，又无特别说明的，必须利用专业学科常识来判断。关于科学常识的积累和储备，需要编辑平时加强学习，善于总结;有了这些科学积累，在工作实践中只要用心观察，是很容易发现明显不合常理的数据错误的。在如表1(部分截取)所示的作者提供的数据表中，我们根据有关动物生长的常识来判断———在正常情况下，随着时间的延长，动物的体质量在成长期应该是不断增加的，而表1中用黑体排出的5个数据应该是不正确的。经查作者的投稿，我们发现，原表格中平均体质量用g作单位，24个数值中有19个小于0．1，数据太小。作者在修改稿中将平均体质量单位更改为mg，使数据的取值更合理;但是表1中用黑体排出的5个数据在调整时小数点向右少移了1位，应该分别更改为125．3、111．9、147．5、135．1、116．9才正确。

透过方法设计，审查数据是否可信

为了实现学术交流与的目的，论文在报道研究结果及结论的同时，应注重报道该研究是“如何完成”的，反映在论文的方法学部分，要用恰当的，详细、清晰地描述整个研究的过程，特别是样本数、抽样方法、对照设置、试验重复、数据含义、取值范围、测定方法、分析软件等一定要交代清楚，让读者能够判断作者的研究方法是否准确、结论是否可靠，从而可否借鉴，也可让小同行能够以这些方法描述为依据重复此项研究，进而对论文研究质量“评头论足”。张卫华［7］指出，我国期刊上刊载的论文，方法学部分普遍存在着内容过于简单、关键细节描述不清甚至残缺的问题;不仅如此，其他专业的论文也存在同样的问题。我们曾收到一份关于用95%乙醇提取大蒜中的黄酮类化合物的稿件，作者通过研究提取过程中不同料液比、不同提取时间、不同提取温度对提取率的影响，确定最佳的提取工艺条件为:固液比1∶16，80℃浸提3h。其结论是:与传统的水提法相比，此方法不仅提取率高(样品液中总黄酮含量为3．6%)，而且速度快、节能。虽然此论文的选题有一定实用价值，但因作者在修改稿中仍没有提供重复试验数据以及没有对各种条件下的数据进行分析，我们作了退稿处理;因为我们不能判断作者简单的表格(如表2)中提供的数据是否真实地影响着提取过程，是试验误差还是本质差异。在此类工艺过程研究类论文中，对工艺条件本身的要求应该是很精准的，提取时间也许还可多设计些取样点，如5h、6h，也许黄酮含量还有更多变化。既然提取4h时的黄酮含量比较高，为何选择3h，若现实中选择4h对生产周期和成本增加也许没有多大影响。不仅如此，作者文中的其他几个表格也存在类似问题。由于数据不能充分说明结论，因此，我们建议作者重新设计试验并补充相关数据后再投稿。在稿件初审中，由于缺少重复试验、缺乏对照或对照设置不合理、样本含量不足、采样方法有缺陷、统计分析方法不当等我们直接退稿的事例也很多。

进行简单计算，查验数据是否准确

对科技论文中的数据，编辑要进行简单验算，判断是否有误。通常可以对图表或公式选择几个特殊条件点进行分析计算，或者是对怀疑之处进行简单计算。在一篇分析黄河水中的有机污染物成分的论文中，我们就利用这一方法找出了稿件中经作者几次修改仍有错误之处。如表3(部分截取)所示，峰面积栏中用黑体排出的255．87用常识直觉判断，它是不正确的:一是此数据的小数点结构与其他数值不同，可能不对;二是根据相对含量栏目中对应数值大小，判断其可能有误。根据峰面积与相对含量的对应关系计算:若按59087→2．17推算，应为259493→9．53;若按292308→10．71推算，应为260102→9．53。如此推算，数据255．87可能为259870才对。经与作者联系，他承认录入时多点了小数点，将原数值缩小到0.1%，而且将9错为5，也没有发现。正确的应为259870。我们的简单推算得到确认。

借助权威软件，验算统计分析数据

目前作者使用较多的大型专业统计分析软件，如SAS、SPSS、Statistics、DPS等，可根据预先录入的数据自行计算并给出分析结果。相对于昂贵的专业统计软件，刘清海等［8］推荐使用Office组件中的Excel软件及其拓展软件WinSTAT。他们认为Excel及WinSTAT不仅具备专业统计软件的基本功能，而且更方便易得、操作简单，非常适合于非统计学专业的作者和编者使用。针对统计学处理中存在的常见问题，肖丽娟等［3］提出了较好的应对措施，包括指明所用统计软件的名称和版本，满足样本数目及抽样要求，弄清资料类型分类，正确描述统计资料，正确选用统计分析方法，正确使用统计学名词及符号，正确表达统计结果的解释、检验水平及置信区间等。

依托各种资源，寻求专业数据支持

作者对论文数据把握的水平参差不齐，而编辑应该具备基本的数据处理知识，有些简单的数据问题应该稍作分析或处理就能发现，较复杂的数据问题可查找专业文献。为了更好、更快地对数据进行审读，建议每个科技编辑准备一些经典的统计学参考资料，遇到问题可随时随手查询。譬如在审读类论文数据时我们经常查阅《生物统计学》及其他最新、被大众认可的专业文献。关于数据的真伪，若编辑采用以上各种方法仍不能自己解决，还可以聘请权威专家审稿:请统计学专家从统计方面把关，查验理论计算是否符合，数据是否具有统计学意义;请学科领域专家从专业方面把关，验证数据是否符合行业标准及行业实际，以及是否具有现实应用价值。审稿专家大都具有良好的学术和准确的判断能力，在某种程度上他们也同样是作者和读者，他们更知道应该在哪些细节方面严格把关，才可尽量减少论文中的数据错误。

作者：游俊 赵燕 胡小洋