什么是实验数据虚假相关?
相关性是科学中评估两个变量之间关联程度的重要工具。但是，参数相关性（例如Pearson相关系数R）的使用依赖于一系列假设（不违反这些假设）非常重要，因为违反这些假设将导致错误的相关性。错误相关通常在一个变量存在一个或多个极值时发生。如表2第一行所示，距离分布中的其余值较远的单个值会增加相关系数。另外，虚假相关性也可以从聚类中得出。例如，当两组的两个变量不同时，两组的数据将合并。淘宝查知网导致论文泄露吗？
重要的是要注意，极值可能会提供真实，定期的观察（此规则可能正是您想要发现的）。换句话说，观察结果本身不一定是错误的。因此，在删除“极端”数据点时应格外小心。但是，如果此实际观察结果有违反您的统计测试假设的风险，那么它是错误的，需要使用其他统计工具（用于测试）。
如何发现错误
审稿人应特别注意缺乏相关性（研究）散点图，并考虑删除数据的原因是否足够。另外，如果将数据合并在一起，则审阅者需要考虑组或情况之间的差异（请参见上面的“夸大的分析单位”）。 https://www.lunwengo.net你在这里可以找到知网学术不端论文检测入口，也可以在重复率很高的情况下用论文狗机器降重产品进行论文降重，只需要1.5元一千字。如果需要更高的要求，可以用人工降重。免费论文查重就选论文狗。我们可到论文狗免费查重网站进行论文查重。
解决错误的方案
在大多数情况下，您应该选择可靠的相关性分析方法（例如，引导，数据winsorizing，跳过的相关性），因为它们对异常值不敏感，因为这些测试考虑了数据的结构。使用参数统计信息时，应过滤数据以避免违反关键假设，例如数据点的独立性和异常值的存在。