我有惊人的马虎（可能伪造）的数据，我需要纠正。我该怎么办？

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  我从这个问题推断，你仍然拥有原始数据。在这种情况下，我认为您需要重新执行可能引入错误的所有步骤（例如数据输入、电子表格计算、趋势分析）。然后看看更正对结论有什么影响，必要时重写。我意识到这听起来像是一个很大的工作，基本上重复了你以前所做的大部分工作，但由于你第一次显然做错了，你现在需要做的是正确的。同时，你应该告诉PI关于这个问题和你的计划来纠正它。如果我正确理解情况，原始数据是目前唯一可靠的信息。你应该确保他知道这一点，这样他（和他一起工作的人）就不会对错误结果的基础做进一步的研究。当然，
  每个人都会有自己的反应，但更重要的是你指出了错误和改正错误的必要性。用糟糕的数据前进是最糟糕的结果。
  找出最好的数据，告诉教授旧数据有严重。
  我认为大多数人会接受你的诚实，即使这意味着一些延误。由于你当时缺乏经验，大多数人至少会原谅其中的一部分。
  希望原始数据仍然可用，使更正成为可能。
  但是，你也需要对自己坦白这一切是怎么发生的。我可以想到一些非常糟糕的情况，我希望不是促成因素。有实际的医疗条件可能会有这样的影响。你不想重蹈覆辙。
  
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  我会一次回答你一个问题。
  我害怕我当时可能是故意这么做的。（有人怎么知道？）
  我不确定“某人”是指你，还是你把这个寄给的人。我完全可以想象，当我从大学毕业后回顾自己的作品时，如果它看起来可疑，我会怀疑它的完整性。如果我试图弄清楚我是否有意这么做，我会寻找错误中的模式（例如，可能治疗组只是错误地记录了数据点，而这些数据点的模式与被测试的假设相反），看看它们是否能唤起你的记忆。我想，如果我想弄清楚别人是否故意做了什么，我可能会这么做，但我严重怀疑大多数人是否会费心去做。
  但可以解释为“我把分析搞砸了，数据输入有很多错误，这是正确的版本”吗；？当然。你是个本科生，教授有责任检查你的工作，确保你知道自己在做什么。另外，不幸的现实是，许多prof故意在实验室里教学生错误地处理数据以“改进”结果，所以这也是一个潜在的解释。正因为如此，我更倾向于说“现在回顾数据，我发现了很多错误，很多错误我认为纠正它们是不可行的，所以不幸的是，我认为这些数据必须从头开始重新分析才能继续进行项目。”，如果你不能回忆起差异的来源，就要轻描淡写，但要明确你自己的立� �
  同样，如果你不想继续这个项目，提供正确的数据绝对不是你的责任。我假设作为一名本科生，你要么拿薪水，要么做志愿者来换取培训/经验，我假设你现在和这个PI/实验室的关系都不是这样。我建议你在投入更多的工作之前问问自己是否真的想继续这个项目。
  我用正确的数据输入重新进行了数据分析，结果看起来更混乱，尽管它们不会影响潜在的趋势。不确定这意味着什么-诚实的错误有多大可能产生使数据看起来比实际更干净的效果？
  更有可能。不幸的是，如果我们不喜欢数据的外观，那么我们很可能会重复检查工作中的步骤，无论我们打算做得多么彻底/中立。
  如果你是一位教授，有一位学生与你接触，他说在过去的数据分析中出现了严重错误，并且更正后的数据看起来不太好，你会怎么想？你认为他们是诚实地试图纠正错误，还是试图为过去的不当行为挽回面子和掩饰？
  取决于学生和教授。就我个人而言，我相信和我一起工作的学生，否则我就不会和他们一起工作，所以我会相信他们。我向你们保证，每一位研究人员在他们过去的工作中都会在某一点上遇到惊人的错误，通常是在准备/双重检查出版的这个阶段
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