学业不确定性对焦虑的影响:学业掌控感的中介效应与教育干预路径
2026-05-27 11:06
🔍 耿同学打假报告
论文信息
- 论文来源:学业不确定性对焦虑的影响:学业掌控感的中介效应与教育干预路径_刘静远.pdf
- 标题:学业不确定性对焦虑的影响:学业掌控感的中介效应与教育干预路径
- 作者:刘静远,焦然
- 期刊:中国高教研究
- DOI:10.16298/j.cnki.1004-3667.2026.04.07
- 发表年份:2026年第4期
综合评定:🔴 实锤
详细发现
发现 1:统计学常识性致命矛盾(不可能存在的 p 值)
- 位置:第53页,实验三结果部分
- 描述:论文报告配对样本 t 检验结果时写道:“实验组的后测得分显著下降[t(20)=0.037,p=0.007,d=0.806]”。
- 证据:这是一个连大一新生都不可能犯的统计学致命错误!在自由度 df=20 的情况下,t 值仅为 0.037,这意味着组间差异微乎其微,其对应的 p 值应该约为 0.97(完全不显著)。然而,作者却堂而皇之地给出了 p=0.007(极显著)和 d=0.806(大效应量)。一个极小的 t 值绝对不可能推导出极小的 p 值和极大的效应量。这说明数据根本不是算出来的,而是作者在编造、拼凑或者套用模板时发生了严重的错位。
- 严重程度:🔴
发现 2:违背人类心理学常识的“克隆人”标准差
- 位置:第52-53页,实验二结果部分
- 描述:在操纵检验学业掌控感时,实验组(n=18)的均值为 80.61,标准差仅为 2.57;对照组(n=18)的均值为 87.39,标准差为 4.15。
- 证据:请注意,这是一个 0
100 分的视觉模拟量表!在涉及主观情绪和心理感受的测试中,18名大学生的得分标准差竟然只有 2.57!这意味着这18个人的打分几乎全部挤在 7883 分这极其狭窄的 5 分区间内。这要求这18名被试像精密机床一样拥有完全一致的心理状态和反应机制,这在心理学研究中是不可能发生的。相比之下,实验一相同构念的标准差是 21.08。为了强行凑出显著的组间差异而把标准差压缩到这种程度,简直是侮辱智商。 - 严重程度:🔴
发现 3:变量标签复制粘贴翻车(M高与M低错乱)
- 位置:第52页,实验二“学业不确定性对学业掌控感的影响”段落
- 描述:论文描述为:“实验组的学业掌控感显著低于对照组[M高=80.61,SD高=2.57,M低=87.39,SD低=4.15...]”。
- 证据:既然实验组的掌控感“显著低于”对照组,那么实验组对应的是低均值(80.61),对照组对应的是高均值(87.39)。但作者却在括号里将其标记为“M高=80.61,M低=87.39”。这个 bug 暴露出作者所谓的“高、低”标签其实是指代“高不确定组”和“低不确定组”,但在撰写结果时直接粗暴复制了软件输出或模板,忘记了 M 和 SD 应该对应具体的组别名称,导致描述逻辑与数据标签完全倒置。
- 严重程度:🟠
发现 4:拙劣的随机数生成器(尾数偏好现象)
- 位置:全文所有表格(表1、表2、表3)
- 描述:论文中报告了大量保留两位小数的均值和标准差,其末位数字呈现出极不自然的规律。
- 证据:真实实验数据的最后一位数字应当服从均匀分布。但请看这篇论文的数据尾数:39.44,52.33,44.83,86.00,46.56,50.14,32.14,72.14...
- “.14” 出现了惊人的 4 次!
- “.44” 出现了 2 次!
- “.56” 出现了 2 次!
在有限的统计数据中,小数点后两位高度集中在 14、33、44、56 这种双数或键盘顺手数字上,这通常是由于人工编造数据时的下意识偏好,或者使用了劣质的数据生成脚本所致。
- 严重程度:🔴
发现 5:十年前的伦理审批号
- 位置:第50页,研究设计部分
- 描述:论文声称“研究已获得所在高校伦理委员会的审查批准(伦理审查编号为 20160907)”。
- 证据:论文中的项目基金是 2024-2025 年度的,引用的文献和背景政策最新到 2023-2025 年,实验也是在近年做的。但伦理审批号却是 2016 年的格式(20160907)。这暗示作者可能直接挪用了好几年前某个无关课题的伦理批号,或者伦理审批程序形同虚设。
- 严重程度:🟠
耿同学辣评
好家伙,t 值 0.037 配 p 值 0.007,这是把统计学按在地上摩擦还是创造 了心理学界的“相对论”?标准差 2.57 的主观问卷数据,18个被试的脑电波怕不是都用蓝牙连同一个主机了吧?写数据的时候手滑偏爱上数字“14”,复制粘贴的时候连 M 高 M 低都懒得改,这种量产型论文能发核心,真是苦了审稿专家的眼睛了!
建议后续行动
- 联系作者要求提供原始数据与伦理审批原件
- 在 PubPeer 上提出质疑
- 向《中国高教研究》编辑部举报数据伪造及统计学常识性错误
- 建议清华大学学术委员会核查该论文的实验真实性
⚠️ 免责声明
本报告由 AI 辅助生成,仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
我们支持学术诚信,但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议,请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性,误报和漏报均有可能。