Adatgyártás és meghamisítás
Az adatgyártás és -meghamisítás a kutatási vétségek súlyos formái, amelyek a kutatási adatok szándékos valótlan bemutatását foglalják magukban. A gyártás olyan adatok kitalálását jelenti, amelyeket soha nem gyűjtöttek be; a meghamisítás pedig valódi adatok módosítását jelenti a jelentés megváltoztatása érdekében. Mindkettő aláássa a tudományos integritást, elpazarolja a kutatási erőforrásokat, és károsíthatja a kutatási alanyokat és a közvéleményt. A szövetségi szabályzat (42 CFR Part 93) hivatalosan meghatározza ezeket a vétségeket; a felderítés javul a statisztikai elemzési eszközök és az adatinformatikai gyakorlatok révén; a megelőzés robusztus adatkezelést és elszámoltathatósági kultúrát igényel.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- U.S. Office of Research Integrity. (2005). Public Health Service Policy on Research Misconduct. 42 CFR Part 93. Definitions of fabrication and falsification. link ↗
- Carlisle, J.B. (2017). Data Fabrication and Deviation in Statistics in Anesthesia Articles. Anesthesia, 72(2), 221–237. link ↗
- Nuijten, M.B., Hartgerink, C.H., van Assen, M.A., et al. (2015). The Prevalence of Statistical Reporting Errors in Psychology (1985-2013). Behavior Research Methods, 48(4), 1205–1226. DOI: 10.3758/s13428-015-0664-2 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Definition, Detection, and Prevention of Research Data Fabrication and Falsification. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/research-ethics/data-fabrication-falsification
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Összeférhetetlenség a kutatásbanKutatásetika↔ összehasonlítás
- A kutatási integritás alapelveiKutatásetika↔ összehasonlítás
- Kutatási szabálytalanságKutatásetika↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Similar methods
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →