→ qhair:拿掉5%是boostrap或simulation在算confidence interval/band 12/07 01:20
資工領域我不懂
在做biology實驗的時候
不是本來就可以拿掉一些偏差得很離譜的outliner嗎？
只要在paper 上把你的方法註明清楚
這根本不算造假
比較需要關心的問題是，當你拿掉的outliner太多時
會不會讓你的sample size小到沒有統計意義？
回到炒冷飯的ELISA
這是一個非常靈敏的實驗，特別是如果你用的是kit..
我會建議原作反覆多run 幾次
如果你的control 仍然還跑出一些偏差太多的值
基本上那表示，是你操作上的問題
（一般來檢驗methodology的方式就是看control..）
另外，就統計學來說
沒有什麼拿掉最好跟最壞5%的說法
※ 引述《jumpings (風中遊子...)》之銘言：
: 終於有資格可以po文了..... 所以來炒一下冷飯.... ^^||
: 我是唸資工的...所以不知道你的ELISA是什麼東西...
: 但是我碩班的時候後來接受一個去德國拿PhD回來的學長指導...
: 說我之前把程式跑30次... 然後取最好的20次去算平均...
: 簡直就是惡搞!!!!!!
: 他說就統計學上... 只允許你拿掉最好跟最壞的5%.... (百分比不知道有沒有記錯)
: 然後當然還要在paper裡面附加說明....
: 所以之後跑程式數據時..... 便全部都拿來算平均和p-value了.....
: 而論文呈現的也是最原始完完全全都沒有動過手腳的資料.....
: 基本上我是勸大家... 只有唸碩班也就算了......
: 唸博班的各位.... 學術聲譽對大家有一輩子的影響.....
: 實驗數據一定一點點手腳都不能動........
: 要是萬一真的有那麼一天......
: 成為一位"大師"的話... 要是被人家翻出你當年的數據有一點點的造假....
: 那........... 後果各位應該相當相當的了解.........
: 與各位共勉之............ ^^
: ※ 引述《dorphilvet ( )》之銘言：
: : 我也想問有關"做數據"的問題
: : 因為在做ELISA，陰性control用約30個樣本
: : 本來要做統計，但好死不死有的陰性control數值高的離普
: : 一平均再算p值，陽性就沒什麼明顯差異了
: : 這樣可以刪掉那些高的陰性對照組嗎
: : 老師是把他刪了，說是我的實驗操作問題…
: : 所以我也覺得很矛盾…
: : 大家有類似這樣的情形嗎?
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