🔍 耿同学打假报告

论文信息

论文来源：基于比例优势脆弱模型的糖尿病视网膜病变风险因素研究_尚雅琨.pdf
标题：基于比例优势脆弱模型的糖尿病视网膜病变风险因素研究
作者：尚雅琨
指导教师：李霓副教授，张良均
期刊/学位：海南师范大学硕士学位论文（应用统计）
发表/提交年份：2025年8月（论文封面提交日期为二○二五年八月）

综合评定：🟡 存疑

详细发现

发现 1：摘要与正文核心数据“张冠李戴”混搭

位置：摘要 vs 第五章表15/表16
描述：摘要中声称“病程（OR = 1.4754, 90%CI : 1.0007～2.1325）是...风险因素”，并给出了一个保护因素的置信区间。但在正文第五章的协变量选择结果中，作者进行了两次平行实验（分别代入两个高度相关的变异性指标）。经过反推核对，摘要中的OR值和置信区间竟然分别来自正文中的两张不同的表格。
证据：
1. OR = 1.4754 来源：对应的是表15中病程的 $\beta = 0.3889$ ，计算 $\exp(0.3889) \approx 1.4754$ 。
2. 90%CI = 1.0007～2.1325 来源：对应的是表16中病程的 $\beta$ 的置信区间 $$(0.0007, 0.7573)$$ ，计算 $\exp(0.0007) \approx 1.0007$ ， $\exp(0.7573) \approx 2.1325$ 。
  作者在撰写中英文摘要时，将表15（模型1）的点估计值与表16（模型2）的区间估计值强行拼接在了一起。这说明作者在最后汇总结论时极不严谨，存在复制粘贴错位的情况。
严重程度：🟠

发现 2：数据逻辑反证“未造假”的真实性特征（正面发现）

位置：表5（第16页）
描述：在表5中，作者展示了多个连续变量的组间比较结果。其中有两个构造指标：“总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇”与“非高密度脂蛋白胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇”。
证据：在第2.3节中作者明确写出公式：非高密度脂蛋白胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇 = (总胆固醇 - 高密度脂蛋白胆固醇) / 高密度脂蛋白胆固醇 = (总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇) - 1。
查阅表5发现，这两个变量在所有三次随访中的 t/Z 统计量和 p 值完全一模一样（t/Z = -0.915, -0.368, -0.898；p = 0.360, 0.713, 0.369）。
统计学常识：将一个变量减去一个常数（-1）生成新变量，不会改变其方差和两组间的分布差异，因此 t 检验/Z 检验的统计量和 p 值理应完全相同。如果是人造假数据，往往为了追求“逼真”而故意编造出不同的 p 值，反而会露出马脚。这里的“完全一致”恰恰证明了表5的统计检验是基于真实原始数据跑出来的，这是一个数据真实的强有力证据。
严重程度：✅ (清白证据)

发现 3：多重共线性处理逻辑存疑

位置：第三章 3.4节（第20页）及第四章
描述：作者提到“非高密度脂蛋白胆固醇是根据总胆固醇减去高密度脂蛋白胆固醇计算得到的...这两个变量线性相关，使得这两个变量无法同时进入模型。因此，将总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇的变异性和非高密度脂蛋白胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇的变异性分别与其余16个显著的指标引入 Cox 比例风险模型”。
证据：作者很诚实地指出了完全共线性问题，并采用了分别建模的方法（表9 vs 表10，表11 vs 表13）。这在统计方法上虽然不是最优（也可以考虑直接剔除其中一个），但在硕士论文中属于可接受的处理方式，逻辑自洽。
严重程度：🟡 (方法选择问题，非造假)

发现 4：缺失图片信息无法进行像素级审查

位置：全文图片（图1-图21）
描述：论文涉及大量的统计图表（包括生存分析的诊断图等），但受限于仅能获取文本内容，无法验证是否存在 Western blot 条带复用、图片翻转、过度裁剪或 PS 痕迹。
证据：文本中未提供足够的图片信息，无法进行像素级分析。考虑到本文属于统计学/流行病学方向，主要以临床数据建模为主，通常不涉及分子生物学实验图像，因此图片造假的风险相对较低，主要风险在于数据操纵。
严重程度：无法判断

耿同学辣评

摘要里的 OR 值和 CI 都能“跨越表格”来个混搭缝合，同学你这是在写论文还是在搭乐高？不过看你表5里减去常数后 t 值纹丝不动的操作，说明 R 语言或者 SPSS 你还是实打实跑了一遍数据的，没瞎编 p 值。咱们做统计的，讲究的就是个严谨，“复制粘贴”虽然好用，但也请看清楚窗体再按 Ctrl+V 啊！

建议后续行动

提请作者核对并修正中英文摘要与正文表格数据的对应关系（属于勘误级别）
联系作者要求提供原始数据和 R/Python 代码以复现表15和表16的结果
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基于比例优势脆弱模型的糖尿病视网膜病变风险因素研究