本文首发于意得辑专家视点  二审意见让补做实验，如何回复？

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关于审稿意见的问题，我们收到过很多。其中不乏审稿人提出补做实验的要求。问题如下：

Eddy博士， 您好。本人前几个月投了一篇文章，现在二审意见回来了，一个审稿人说”It could be informative to add some stainings of integrin signaling like P-FAK or P-Src and/or TGFb signaling (P-Smad) and“是需要补充实验吗？因为我文章的主题是某个分子与组织硬度的关系，并没有涉及信号通路的事情。如果加染几个指标，意味着文章正文需要全面修改，您觉得我应该补充实验并加到文章中吗？或者有其他方法回复审稿人吗？谢谢！

我们是这样回答作者的：

基本上审稿人的建议是要改善你的论文，但要不要采纳建议，还有要修改到什么程度，就看你自己的决定。如果你强烈不同意某个建议，你可以不要进行该建议的修改，然后说明不同意的原因。

像这样要求额外实验的要求，不要只想到工作量，要想想这是不是能够大幅度地改善论文质量。只有这个工作能为论文带来价值的情况下，你才需要进行实验，如果你认为这个与你的论文内容无关，或是会改变论文的重点，那就不要做。

如果你决定不要补做实验，应该在回复审稿意见的时候说明你不同意的原因，并且提供足够的证据来支持你的论点。要注意回复的语气要有礼貌，并在最后加上一句“如果有需要的话，你愿意继续进行修改”。

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也是在最近，关于审稿意见，我们还收到了这样的提问：

Eddy 博士， 您好，我做 logistic 回归分析的样本量是 44896 人，另外有 1146 人是有缺失值的，所以我把 1146 人删除了，现在 reviewer 希望我能证明删除了 1146 人后对我的结果没有影响，我现在把 1146 人加入到回归分析中，和 44896 人再一起做一次回归，然后得出主要结果是和删除后一致的，您觉得这样可以吗？

这是个有趣的问题，也是统计学中常见的。我们回复如下：

如果你至少有一个这 1146 位具有缺失值的结果的最后一个值（中期结果），你可以将这个值拿来跟那些人一起再做一次分析（沿用末次观测值结转，LOCF）。如果得到的结果跟你的主要分析结果相似，可以将这些做为敏感度分析或支持性分析，回复给审稿人。

由于我并不了解你的研究还有结果是什么，没有办法预测你会不会得到相近的结果。即使我知道所有的细节，要预测结果也不是那么简单。做好的方式就是重新再跑一次分析看看。

另外，你可以告诉审稿人，排除的人数小于整体样本数的 3%，因此并不会影响此研究的结果。如果可以的话，列出排除这些人的原因，说明这些是否跟研究执行有关。或许你也可以列出 logistic 回归分写包含和不包含这些人的基线特征比较，看看是否有显著差异。

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