一、冷靜對待反饋
當你在組會上做了Presentation、在學術會議上做了報告或把文章初稿投到心儀的雜志的時候，你總會收到來自聽眾或審稿人的各種批評，而且還不是所有批評都有建設性意義！有時候你對那些無厘頭的批評火冒三丈，還不敢懟回去，簡直要憋出內傷。
但其實，很多時候批評意見都是很有價值的，猶其是當那些批評來自本領域中比你學識淵博得多的專家時，更要耐心考慮。做科研本來就要求有高度的懷疑精神，需要收集大量的證據。有人批評，那正說明你的數據還沒能說服別人。除了專家意見，你也可以自己多想想，怎樣設計補充實驗來填上數據或邏輯當中的漏洞。
二、收聽別人的觀點
當你沉溺于一個課題不能自拔的時候，通常很難跳出來從局外的人眼光來審視它。所以多聽聽別人的觀點，說不定會有新的思路出現。你的小伙伴通常會擁有跟你不一樣的視角，你的老板也會提供一些建議，強調出更具創(chuàng)新性的ideas、方法或更關鍵的實驗。
他們的觀點跟你不一樣，不代表你的就是錯的，同樣也要注意是否有片面之處，或從其他角度理解，再根據自己掌握的信息從整體評價，考慮采納與否，畢竟課題是你自己的。所謂偏聽則暗，兼聽則明，多掌握一些信息總是好的。
三、不要輕易排除任何可能
在讀文獻、作綜述、提出假設時，不要僅以某篇文章的結果為理由做出判斷，排除任何可能的理論或事實基礎。發(fā)表出來的不一定是正確的，在你自己的實驗室里嘗試重復那個結果再下結論，將會更有價值。
許多生物效應會特異地出現于某種細胞系或細胞類型、蛋白質或其他人體標本，到你手里可能會做出不同的結果。因此，如果沒有強證據則不要輕易排除任何可能性。
四、不必苛求“完美”P值
每個人都希望能在統計功效0.8的情況下得到P<0.05的結果，因為全世界都約定俗成地認為這才是有意義的。然而大可不必對此耿耿于懷。0.05的門檻，也就僅僅是個門檻，給你的討論多一點支持力量。0.06這樣的結果也不必感到痛心疾首，猶其是當結果跟其他數據有契合點，能支持整體的故事框架時。
相反，如果確實得到了很高的P值，比如0.2，那么第一要考慮是否有足夠大的樣本量來賦予它足夠大的功效。如果確實功效足夠大，那只好接受現實了，你的各組之間就是沒有差異。再來根據結果調整你的假設。
五、目的不是驗證假設
做科研的目的不是驗證假設，而是探求真理！這點非常重要，不管是做實驗還是分析數據時都要銘記在心，一定要保持思維開放。有時候我們的數據并不支持假設，所以得反復思量，再繼續(xù)前行。
不符合假設的數據并不意味著失敗、無用，它們也可以在報告或文章中上鏡，作為補充信息扮演個配角。比如你猜想某反應A有酶B的參與，但更后數據說明酶B并沒有參與反應A，那么如果你能找到酶C并且有數據證明酶C的作用更強，那么酶B的數據也許能為酶C的特異性增加一點支持。
六、你的假設只是假設
讀那些老司機的文章，你會以為他們做科研很簡單很順利，從假設到驗證到結果討論，行云流水一氣呵成。然而你又被騙了，寫文章都只是對整個課題或其中某一階段的過程的回顧，所以當然可以假裝你的假設一直是正確的，實際情況則99.99%并非如此。每個人多多少少都會根據數據調整一下假設，這也是科研的常態(tài)。但萬萬不能根據假設調整數據！那是本末倒置，是立場先行，是學術不端，是zuo。
帶著求真和探索的心，Science前路即使孤獨坎坷，仍舊艷陽高照，鳥語花香。
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摘選：解螺旋•醫(yī)生科研助手
Reference：Be More Objective in Your Approach to Science