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於2014年7月3 日起，SCIENCE頒佈了新的審查政策，將統計數據審查加入了同儕審查的環節當中，基本流程是稿件在通過編輯或審查委員會時被標記出來，稿件會被統計學家特別審查。其總編輯表示，此舉措源於數據分析中的錯誤時常導致出版文章中的研究發現不可被複製，為了讓讀者對期刊中發表的文章更有信心，也為了在普遍程度上增加研究成果的可複製性。
越來越多的期刊加入了統計數據審查的行列，例如：NATURE、Annals of Internal Medicine、The Journal of the American Medical Association和 The Lancet，有部分研究人員認為數據審查政策姍姍來遲，有人則稱這是期刊改革的開端，然而這樣的政策對研究人員是否多了一分壓力？要怎樣才能安然通過數據審查？
提早考慮統計數據審查
統計方法被廣泛應用於自然學科的眾多領域中，常常被視為諱莫如深的一門學問，尤其是現代科技提供軟體硬體幫助進行複雜且高深的運算，卻還是無法解決解釋數據的難處，這也是為什麼普遍建議在提交審稿前，讓兩位與領域相關的專業人士自我審查一遍以上。更好的情況下，在項目初期提早邀請統計學家的參與，例如流行病學家習慣與生物統計學家合作，因為他們更擅長於處理隨機變量，並且有能在設計階段就完善統計方法。
仔細對照清單
不少期刊為了更好的進行同儕數據審查，都有公布統計數據審查清單（Checklist），要求提交稿件時也提供關於統計數據的相關方法和內容，例如：每次實驗的確切樣本大小、統計方法和措施的定義、實驗於實驗室被重複次數的聲明…等等，仔細的對照清單並提供資料，這能降低統計數據審查時的難度，很大程度提高稿件通過審查的機率！
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