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生物实验偏差谁之错?

在生物研究中,我们所做的实验往往会存在着观察的偏差(Observer bias),又或者还有其他的很多因素(例如仪器偏差、样品污染)等等,都会导致我们得到的结果并没有那么的严谨。而且研究者们常常会期望自己的实验得到想要的结果。这种主观上的判断或者动机,往往也会影响实验的严谨性。

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那么怎么做才好呢?


有的人建议是在处理样品的时候,不知道或者不明确实验组和对照组,完全“盲目地”处理实验对象。而现在已经有趋势是一些组织试图复制之前完成的实验,引起部分科学家的质疑。同时,往往很多之前被证实的实验结果可能存在偏差,并不一定能站得住脚。来自澳大利亚的一个课题组通过文本发掘,他们发现在绝大多数的研究中,实验都不是“盲目地”(Blind)处理实验对象的,也就是没有按照实验者对实验对象事先无所知的原则,而且这些实验的效果往往更加显著,相关研究发表在新一期的《Plos Biology》上。


即使很多人明白这种“盲目地”处理实验对象可以减少偏差,但是在实验中这个原则往往被忽略了。这个课题组发现,在不同的领域中,实验遵循这个原则的情况也不同。例如,比起生化、生理研究,动物学和行为学的研究往往不能做到实验者对实验对象事先无所知。在医学领域,双盲测试(试验者和受试验者都对有关试验无所知)被认为是医学研究的黄金法则。在一个包括234个样本的临床研究中,有33%的没有做到双盲测试。而在2000个动物的医学研究中,仅仅只有24%的研究遵循了这个实验者对实验对象事先无所知的原则。


由于在实验中,科学研究者们更期待某些结果,可能会导致实验结果更加“漂亮”,也就是说实验组相对于对照组结果更显著。这个假设正好被这个课题组证实了。原因可能有两个,其一是,因为研究者对实验存在期望,因此那些漂亮的结果被保留下来的统计学频率更高。其二是,研究者们往往会在获得足够多有显著效果的实验结果的时候,终止实验,这也会导致实验结果存在统计学意义上的偏差。然而,假如实验者对实验对象事先无所知,那么这些偏差都可以被减少。


信息科学的研究就从统计学意义上,发现了现有的很多研究因为没有遵循实验者对实验对象事先无所知的原则,因而存在很大偏差。这些偏差往往是由实验者以及实验设计引起的,通过设计更加严谨的实验,我们需要避免这种偏差,以期为科学家带来更加严谨的结果。因此作者呼吁研究者、审稿人以及评阅人在实践中,更多地关注“实验者对实验对象事先无所知的原则”在研究中的必要性。


而你是否遇到这样的情况, 实验总是得不到老板想要的结果,但是他又总是不停催促你拿出漂亮的数据。真的是好难啊,臣妾真的做不到啊!好不容易在很多次实验后得到了“漂亮的数据”,接着这些数据就进入了学术界。然后又给科学界贡献了新的带着偏差的数据。


怎么办?这究竟是谁的问题?所以怪我咯?


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