¿Cómo puedo mencionar errores en los datos que recibí en mi tesis? ¿Dónde mencionarlo?

No publiques NADA que sepas que es falso, o incluso que sospeches que es falso.

Soy un doctorado, un científico investigador y ex profesor universitario.

Estás en problemas. No puedes publicar conclusiones que no se sostienen si los datos son erróneos, estarás publicando una falsedad conocida.

Su mejor apuesta es reescalar los datos en cierta cantidad, digamos un factor de 10, o convertir mm a pulgadas o viceversa, o Fahrenheit a Centígrados, y ver si se mantienen las mismas conclusiones. Si el número es arbitrario, pruebe con varios, como [.25, .5, 2, 5, 10, 50].

Si todos dan exactamente los mismos resultados, es posible que pueda decir ( muy temprano, como al final de su introducción) que se encontró que sus datos tenían un error de escala de magnitud desconocida, pero sus conclusiones se mantuvieron cuando se reescaló la información. por varias magnitudes diferentes [0,25, 0,5, 2, 5, 10, 50], por lo que hay motivos para creer que los resultados no varían en escala.

Sin embargo, si estos experimentos NO dan los mismos resultados, debe buscar qué tan grande o pequeño puede ser el factor de escala para obtener los MISMOS resultados e informarlo. Pruebe en incrementos del 10%; por ejemplo, [0,10, 0,20, ..., 0,90] para cuán pequeño y en incrementos mayores [1,25, 1,50, 2,0, 2,50, 3,0, 3,50, 4,0, 5,0, 7,0, 10,0].

Entonces puede decir (muy pronto) que se descubrió un error de escala de magnitud desconocida en los datos después de completar el estudio, pero sus resultados se mantienen si los datos se reescalan por un factor en [0.25, 5.0]. ESE ES UN EJEMPLO, tendrá que encontrar los límites superior e inferior usted mismo.

Si, analíticamente, su razonamiento es relativo (por ejemplo, decir "menos del 10% de las muestras cumplieron la condición X" o decir "Estas muestras fueron más de 3 veces la magnitud de esas muestras"), entonces un factor de escala constante no será cambiar la lógica de las sentencias relativas.

Debe examinar su papel y ver qué afirmaciones son relativas y cuáles NO. Por ejemplo, si pensó que la temperatura estaba en Fahrenheit y dijo que una temperatura de 20 estaba por debajo del punto de congelación (para el agua), y luego descubre que las temperaturas están en grados centígrados, bueno, 20C es 68F, nada cerca del punto de congelación, y esa lógica y lo que se deriva de ella simplemente tiene que ser revisado o borrado.

Ha pasado un tiempo desde que escribí una tesis científica, así que disculpas, pero parece que esto se discutirá en la sección "Resultados" sobre las razones por las que sus datos arrojaron valores incorrectos y qué paso en falso en sus métodos puede atribuir a esos resultados. La sección Métodos enumera los pasos que siguió para obtener los datos devueltos, por lo que no debería ser relevante cambiar, siempre que reconozca su error en la sección de resultados.

También debe tener una sección de conclusión donde debe corregir su conclusión inicial y seguir con una conclusión revisada basada en la devolución problemática. La mejor forma es sacar todas las conclusiones posibles que pueda con los datos que no se devolvieron de manera errónea lo mejor que pueda, luego reconocer lo que no se puede concluir debido a los datos incorrectos y tener en cuenta que la modificación que podría corregir este error en tu prueba La ciencia se trata tanto de probar lo que sabes como de reconocer lo que no se probó y por qué.

En el caso de que la totalidad de los datos devueltos invalide cualquier conclusión. Comience por admitir el problema y muestre qué pasos no se tomaron que condujeron a esta situación. Es posible que pueda salirse con la suya discutiendo las conclusiones iniciales, pero tenga en cuenta que esto no es concluyente sin el conjunto de datos correcto. Si la conclusión es tan errónea que es absurda, discuta las razones lógicas de por qué esto no puede aceptarse como una posibilidad válida.

Con cuatro semanas todavía para el final, el énfasis en su tesis ha cambiado de una presentación a uno de averiguar qué salió mal. Esto lo llevará a tres resultados probables:

1) Descubre exactamente lo que salió mal, y es un factor simple sin efecto en las mediciones. Una nota en el método o al comienzo de los resultados (p. ej., "Valores medidos en mph convertidos a m/s") sería suficiente.

2) Descubres qué salió mal, y podría haber habido un efecto sobre las implicaciones de los resultados (por ejemplo, "las variaciones en el flujo volumétrico no habían considerado un cambio en la viscosidad con un aumento en la temperatura"). Si todavía hay tiempo para volver a realizar la prueba (en una muestra más pequeña si es necesario), esta sería la mejor manera de hacerlo, de lo contrario, se debe informar su investigación: el proceso de descubrir el problema y su resolución se ha convertido en parte de la tesis, y debe reflejarse en el método y los resultados. Es posible que sus conclusiones no sean diferentes o que deba informar resultados no concluyentes.

3) No puede descubrir o cuantificar lo que salió mal. Ahora estaría escribiendo una tesis muy diferente: un informe sobre los problemas encontrados en lugar de algo que conduzca a una conclusión demostrable. Todavía puede mostrar técnicas científicas válidas: esto se ha convertido en el objeto de la tesis en lugar de lo que planeó originalmente, y sus conclusiones (si las hay) deben reflejar eso.

La investigación de lo que sucedió es lo importante ahora, ya que la forma en que presente sus observaciones dependerá de lo que encuentre. Cualquiera que sea el resultado, hay un resultado en el que puede presentar observaciones científicas válidas, pero la forma en que las presenta será diferente.

[También voy a estar de acuerdo con la sugerencia de Amadeus de aplicar los posibles factores de forma iterativa: si puede descubrir la variación, esto puede darle una idea de lo que podría haberla causado, por ejemplo, si continúa encontrando los números 9.81 o 3.142, podría adivinar la aceleración gravitacional del SI o la confusión de circunferencia/diámetro.]

Vale la pena recordar que siempre que se haya seguido e informado un proceso consistente y repetible, los resultados que no son concluyentes o que parecen contradecir una hipótesis son resultados válidos.

Lo primero que debe hacer es hablar con su supervisor sobre cómo espera que usted aborde esto. Una tesis de licenciatura es un examen y, como tal, lo relevante aquí es lo que quiere su supervisor.

En mi tesis de licenciatura tuve varios problemas con los que lidiar, desde un diseño de estudio defectuoso (era un estudio piloto diseñado por mi supervisor, y en el curso de mi tesis descubrió que el diseño no funcionaba, por lo que todos los resultados fueron irrelevante para la pregunta de investigación) a datos insuficientes para sacar conclusiones significativas.

Lo que me dijo fue:

Ignora todo esto y finge que el diseño y los datos están bien. Simplemente escriba su tesis como si los datos se hubieran recopilado correctamente. Al final, esta tesis se trata de que me demuestres que puedes escribir un artículo, no de esta investigación específica.

Su supervisor puede tener una opinión diferente a la mía, y su tesis puede ser reelaborada en un artículo publicado. Así que pregúntales .