尊敬的Eddy博士：

　　我投出去的2篇稿件都被拒了。在看了评审员的评语后，我发现有好几个错误可以很简单就避开的，像是用错统计检定这些的。您可以提供一些能够避免的拒稿原因吗？

　　这个问题很有趣，虽然拒稿让人沮丧，但评审通常会有些有用的意见，所以作者有机会在改投下一家期刊前改进论文。有时候有些比较严重的问题是没法单靠修改论文就能解决的，例如研究设计的缺陷，但有些常见的问题是可以在写论文时轻易避免的。已经有好几个研究讨论过拒稿的常见原因，以下是导致拒稿的常见错误以及相关的避免方法：

1. 不适当或不完整的统计

• 使用正确的统计分析法

• 详细叙述统计方法

• 在适当的地方说明P值与R2值

2. 过度夸大结果

• 避免将结论叙述的与实际研究发现差距过大

• 适当告知研究限制

• 不要引用不相关或过多的信息来支持数据

3. 不适当或理想的仪器

• 应详细叙述研究方法，所以读者能自行复制实验

• 如果使用标准方法或仪器，注明先前使用过这个方法或仪器的相关研究

• 如果问卷等叙述太过冗长，把它放在补充资料里

4. 样本偏颇或太少

• 检查已发表的文献看看类似的研究适合的样本数

• 清楚列出包含及排除的条件

5. 内文阅读困难

• 避免复杂的长句子，使用简单直接的叙述

• 请讲英文的同事或专家检查你的论文

• 如果目标期刊的读者是比较广泛的，避免使用行话。

• 尽量避免使用口语词条，应采用国际文章中常用的标准词汇

6. 问题叙述不足

• 在摘要及正文开头里清楚陈述研究目标

• 确认你的结论与假设、问题、目标有前后呼应

7. 不准确或不一致的数据报告

• 重复确认在不同章节提及的类似数据一致性，像是摘要与内文、结果与图表等

• 与其提供不确定的数据，不如将有用的数据分类来支持假设及目标

8. 不完整、不准确或过时的文献

• 引用最新发布的文献，引用过时的文献只会曝露出你对该主题的了解不够

• 不要选择性的排除不支持你研究论点的文献，相反的，可以讨论这些文献让后解释为何你的数据会与现在已知的现况不同。

9. 数据不足

• 提供足够的数据，如果有的话，可以提交补充数据。

• 确认数据不是太薄弱导致无法发表

10. 图表缺陷

• 确认图表内容明确易懂

• 检查是否用了最适当的数据呈现模式，例如，直方图是不是比线性图更适合用来表现你的数据？

　　如果你确定你的论文有效传达强力的信息而且没有以上提到的问题，那么拒稿率就会大幅降低。不过，即使技术再怎么完整的论文由于各种原因，偶尔还是会收到期刊的负面决定。日后的博文我会再深入探讨。

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