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于2014年7月3 日起，SCIENCE颁布了新的审查政策，将统计数据审查加入了同侪审查的环节当中，基本流程是稿件在通过编辑或审查委员会时被标记出来，稿件会被统计学家特别审查。其总编辑表示，此举措源于数据分析中的错误时常导致出版文章中的研究发现不可被复制，为了让读者对期刊中发表的文章更有信心，也为了在普遍程度上增加研究成果的可复制性。
越来越多的期刊加入了统计数据审查的行列，例如：NATURE、Annals of Internal Medicine、The Journal of the American Medical Association和 The Lancet，有部分研究人员认为数据审查政策姗姗来迟，有人则称这是期刊改革的开端，然而这样的政策对研究人员是否多了一分压力？要怎样才能安然通过数据审查？
提早考虑统计数据审查
统计方法被广泛应用于自然学科的众多领域中，常常被视为讳莫如深的一门学问，尤其是现代科技提供软件硬件帮助进行复杂且高深的运算，却还是无法解决解释数据的难处，这也是为什么普遍建议在提交审稿前，让两位与领域相关的专业人士自我审查一遍以上。更好的情况下，在项目初期提早邀请统计学家的参与，例如流行病学家习惯与生物统计学家合作，因为他们更擅长于处理随机变量，并且有能在设计阶段就完善统计方法。
仔细对照清单
不少期刊为了更好的进行同侪数据审查，都有公布统计数据审查清单（Checklist），要求提交稿件时也提供关于统计数据的相关方法和内容，例如：每次实验的确切样本大小、统计方法和措施的定义、实验于实验室被重复次数的声明…等等，仔细的对照清单并提供资料，这能降低统计数据审查时的难度，很大程度提高稿件通过审查的机率！
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