不同的分析方法对科学研究的结果有显著影响。这一点通过一个国际研究团队进行的研究得到了证明。在这项研究中，300多名科学家对同一数据集的174个独立分析进行了比较。研究结果揭示了不同的方法可能导致高度可变的结论。
这项发表在《BMC生物学》上的研究显示，使用相同数据集的不同科学家可以得出截然不同的结果。这一发现凸显了分析选择如何会显著影响科学结论。“我们的工作表明，科学分析不仅依赖于基础数据，还依赖于研究者在分析过程中所做的决策，”比勒费尔德大学生物学院的阿尔弗雷多·桑切斯-托哈（Alfredo Sánchez-Tójar）解释道。“这强调了透明研究实践和增加重复研究的必要性。”
分析揭示结果的巨大差异
对174个独立研究小组的分析发现，各种统计方法和分析方法可能导致显著不同的结果。这些发现提出了关于科学结果的可重复性和可靠性的根本性问题。
这些结果对生态学、进化生物学及其他领域具有深远的影响。比勒费尔德大学的研究人员强调大团队科学和开放科学实践的重要性，以最小化科学发现中的偏见。该研究还确认了大学之前关于生物学出版偏见的研究，并强调在科学激励方面进行结构性变化的必要性。
在由比勒费尔德大学共同领导的协作研究中心TRR 212（“NC³”）中，研究人员正在积极开发改善科学结果的可重复性和可靠性的策略。特别是，子项目D05专注于透明的元分析和早期职业科学家的培训项目。此外，比勒费尔德大学的多名研究人员是开放、可靠和透明生态与进化生物学学会（SORTEE）的成员，该学会倡导科学的可持续改革。
“没有单一的分析应该被视为对研究问题的完整或可靠的答案，”阿尔弗雷多·桑切斯-托哈说。“这就是为什么文档记录和披露用于处理数据的方法至关重要，以确保科学发现的透明性。”
这项研究已经在科学界引起了广泛关注，并被视为促进反思和透明研究文化的里程碑。
