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一些已经发表的和正在投稿中的论文,存在着逻辑错误,高影响因子刊物也不能幸免。不是说有这个毛病,论文就没有任何价值了,但这样的论文可能有一天成为“低水平研究时代”的证据,让我们所处时代的科研工作者蒙羞。常见的几种错误简述如下,期望今后能减少。
1 “未见”作为“不存在”的证据
某件事没有被观察到,所以不存在,这种论证方式很常见。在引言里,作者暗示本项研究前人没有做过,理由是“未见文献报道”,实际情况往往是作者本人不知道前人文献,同时想当然地认为别人也不知道。还有一个例子,说全新世高海面事件(指海面高程高于目前的情况)不存在,理由是整个区域都没有找到对应于高海面的沉积记录,对此南京大学朱大奎老师有一句很到位的评论,他说:“在沉积记录研究里,有是有的证据,但没有不是没有的证据”。
2 “不同”作为“变化”的证据
围垦要建造新海堤,海堤建造前后有什么变化?这个问题,有的研究者决得很简单,到实地找一块地方,进行围垦前后的某些数据采集,如潮水沟分布、潮流流速大小、波浪大小、植被生长情况等,回来后做些对比,如果相同,就是无变化,如果不同,就是有变化。但相同与否,即使不建海堤不是也照样有?失误在于,同一个系统可以有不同的状态,这叫Variability(变幅),但不同系统内部趋势性的演化结果,或者是发生系统状态转换之后出现的差异才是Change(变化)。所以,要确定是变幅还是变化,光看差异是否存在还不行,还要看演化趋势和系统状态特征,所以不是简单的事情。
3 相关性混同于机理解释
相关性分析,可操作性强,经常用来建立经验关系。但是,此类经验关系是否成立,需要明确定义域或适用范围。例如,在某个特定的潮间带区域,从高潮位到低潮位的沉积物类型不同,每一种类型堆积的高程范围不同,因此沉积物类型可以表达为高程的函数,对于这个地方,此函数是成立的。但如果把这一关系表述为:高程决定了沉积物的类型,某类沉积物一定分布于某高程,这就犯了将相关性混同于机理解释的毛病。沉积物的堆积地点受到物源供给、水动力特征、宏观地形等条件的影响,并非仅仅受控于高程。因此,换个环境,沉积物堆积的格局可以大不同。
4 一元线性回归分析:自变量和因变量互换
一元线性回归分析被用来建立两个变量之间的统计关系,评价两变量之间的相关性大小,从回归常数中获得重要参数。但两个变量,哪个是自变量,哪个是因变量,是不能互换的,否则会得到不同的回归方程和回归常数,虽然相关系数仍旧相同。这个特点是常用软件所依据的高斯假定所带来的。高斯在导出回归算法时假定,自变量无观测误差,因变量有观测误差。所以要选择没有或较小观测误差的变量作为自变量。有时候,两个变量的误差相近,此时需要考察x轴变量和y轴变量互换带来的影响。不幸的是,有些作者根本不考虑果这个问题。
5 “机理的过程”
有一篇论文,说要针对某种现象的机理,进行过程研究。按照定义,过程是指与某个系统有关的某种因素影响该系统的方式,而机理是过程的各种组合,其中之一与该系统的某个现象相对应。如此,“机理的过程”到底是想研究什么,是说不清楚的。通常情况下,研究次序应是过程在先、机理在后。
6 结论和前提倒置
有一种奇特的辩论方法,说“所有的精神病患者都不承认自己是精神病患者,现在张三拒不承认得了精神病,这正好说明他有精神病”。用这个不合逻辑的说法开个玩笑是可以的,但付诸行动则会酿成灾难,到街上去问问每个路过的行人,恐怕绝大多数都有精神病,要关到精神病院去。与此相对照,说“河流入海通量减小导致河口区发生侵蚀,观测表明,现在侵蚀正在发生,这正是河流入海通量减小的效应”,是否有点问题。实际上,凡是这种情况,得出的结论最多是或然性的,能否坐实,要看能否排除掉其他的所有可能性。
7 “案例”误为“典型代表”或“普适描述”
- 2020-06-01科学网华东师范大学杜震宇教授加入Aquaculture