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数据管理至关重要，需制定有效计划来确保数据安全，避免数据灾难。计划应涉及数据收集、存储、验证、备份、位置跟踪、登录信息管理和数据沿袭。数据应安全存储并定期备份，同时明确收集程序，确保质量。跟踪数据位置和登录详情，避免覆盖旧版本，以保留重要资料。这些措施提升数据安全和项目质量。

本文AJE将讨论了数据缺失偏差，包括遗漏和参与者退出/死亡导致的数据缺失，这会使结果出现偏差。文章强调了意向性分析的重要性，以弥补数据缺失。评估时，需检查参与者人数与各组是否一致，并确认是否进行了ITT分析，以避免不准确的研究结论。

了解数据政策可以避免一些最常见的错误。但是，研究的成功也取决于避免可能阻碍研究的数据政策错误。AJE在本篇文章中，将讨论如何避免各种数据政策错误。

本文，AJE将讨论数据源（Data Sources）：使用数据源的最佳方法以及需要了解的一些重要事项。

本文AJE将详细介绍数据收集及处理的方式及注意事项，并用示例介绍各种数据类型的样式。希望本期内容对大家有帮助。

Current Biology期刊上曾刊登一项研究显示,已发表论文的原始数据消失得相当快。我们该怎么办，如果能避免数据的丢失，本期AJE将分享一些我们的建议。

你在工作中是如何使用 P 值的？你认为研究人员是否愿意将标准临界值降至 0.005，以增加对研究结果的信心？由于已发表论文的数量已经高得惊人，因此确保他们所展示的结果可信至关重要。AJE希望听到你的意见。

论文发表记录只是全球现有研究数据的一小部分。没有定论或挑战我们假设的结果经常被藏在实验室的笔记本中，从未与人分享。隐藏这些这些数据，对科学研究有哪些影响呢？本期AJE将分享一些对此的观点。

哪种分析性研究设计最适合你的研究课题呢？开始收集数据前，应该先制定明确的计划。令人遗憾的是，很多研究人员为此预留时间过少，甚至直接略过这一步骤。分析性研究设计可分为实验型和观察型，两种类型各有特点。AJE将介绍主要设计类型，以及如何根据研究内容进行选择。