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畢業論文，要豐滿不要骨感
某天下午組會，讓即將畢業的二年級碩士生們報告了一下他們正在撰寫的碩士學位論文的提綱並展示了一下主要的數據結果圖表。
一路聽下來再評論過去，感覺雖然有的學生在碩士期間某些階段的表現不如人意，但也還是做了不少東西的，完成的工作量和拿到的數據結果已經夠碩士論文的水平了，剩下的就看他們的總結分析和文字表達能力了。不過，在他們展示數據時，還是發現了一些問題。
首先，不少學生在介紹工作時對現象描述和一般性的規律總結居多，缺少深入細緻的分析。
這幾乎是目前很多學生（從本科生到博士生都有）在做研究和整理研究結果時的通病了。我曾經分別參加了一場博士生答辯、一次理學院的博士生學術論壇點評和一次自己課題組的組會，算是見證了一遍博士生畢業階段、在讀的處於中間階段的博士生和碩士畢業階段的工作情況。相比之下，薑還是老的辣！
博士生在完成其論文時，很多分析和討論還是比較到位的，當然也有一些細節處理得還不夠好，答辯委員會還是對其論文提出了一些修改意見。在二年級博士生參加的博士生學術論壇上，點評專家提得比較多的一個不足之處就是學生報告中現象描述太多，而分析討論並不深入。
這倒不很奇怪，因為除了已經發表的工作以外，他們中多數人的研究工作是正在進行時的，可能還沒收集到足夠的數據和證據進行討論，所想的問題肯定也因此沒有真正做到融會貫通，所以這種狀況雖不能提倡，但尚屬可以理解。
對鄰近畢業（一個月後提交論文）的二年級碩士生而言，如果僅僅停留在數據結果的規律性描述上，那論文將顯得很乏味，價值也會大打折扣。要想寫得出彩，對科學有所貢獻（哪怕是很小的一丁點兒），僅僅給出個一般性的規律，不說出規律背後的原因是不行的。然而要做點兒深入的分析，沒有足夠的數據和信息也是不行的。這就引出了數據的取捨問題。
作為自己課題組的研究生，特別是自己親自指導的研究生，他們基本都在我的眼皮子底下做的實驗，在實驗過程中和每月的組會報告中都有很多交流，素以做過什麼，沒做什麼大體上是清楚的。
如今在他們報告數據結果的時候，我們還要幫他們回憶起與當下報告的結果和討論內容有關的一些工作，只不過那些工作的數據結果並沒出現在他們當下的報告中。沒出現的原因似乎很簡單，因為在他們看來，那些數據結果不夠好。
從很小的時候開始，我們就出在一種好壞分明的氛圍中，所以被認為好的就會被不遺餘力地提倡和讚揚，壞的就必須堅決否定和擯棄。或許因為這個原因，數據也被按照大小高低給分了好壞兩類，“好”的數據讓大家興奮從而願意採納，“壞”的數據大家對其嗤之以鼻總想拋開。
基於這種思維，很多學生早期做的工作中由於方法不當、工藝條件不夠優化等原因所取得的數據指標偏低的結果，在寫畢業論文的時候就被無情地捨棄，如果不去查對他們的原始實驗記錄和電腦中存儲的測量原始數據，後人是不知道這些實驗數據的存在的。
對於這部分數據，我的看法與學生們不同，我認為除了確實有問題（樣品搞混、儀器故障、操作錯誤等）的實驗數據以外，都不應該輕易捨棄。相反，早期用不同方法條件取得的結果，即使不好，本身可以和後來做得好的結果形成一定的對比，給論文多增加些在方法和工藝方面的討論和分析，做到知其好，更知其所以好，知其差，亦知其為何差。
“壞”數據（專指實驗過程沒有問題，但方法和條件不是最佳的那種）寫入論文，還可以讓從事相關研究的後人（近的是自己的師弟師妹，遠的是在網上閱讀論文的讀者）有所借鑑，少走彎路，這也是一種經驗和教訓的傳承。
除了這種同類實驗數據的取優去次，有的學生還存在實驗數據不能充分利用的問題。測到的結果一旦沒有自己最初想看到的那種可以給論文提供直接證據的現象，這個測試得到的數據就被拋棄了。
事實上，一個測試給出的信息會有很多，並不僅僅是對自己當下分析直接有用的這一部分，其他部分的數據也可能有很多值得分析的信息，如果對那些內容視若無物，無疑是個損失。退一步講，精心設計、認真進行的實驗給出的零結果（沒效果）甚至負結果（相反的效果），本身都是有意義的結果，因為零結果可以排除一種假說，而負結果可以修訂你的假說，如果弄清楚其中的原因，未嘗不可以成為一個很大的收穫，關於這種情況，我以前曾經在博文《可愛的失敗》裡面論述過。
回到最初的話題，要分析得夠深度，必須要有足夠的數據，而且這些數據最好是來自不同類型的實驗，它們具有相同或密切相關的內在機制，在分析討論的層次上有邏輯必然聯繫。當初通過精心設計和巧妙實施一些實驗，可以達到這個目的，即使到了撰寫論文階段，如果發現在分析討論中存在一些數據的缺失，那就需要抓緊時間再補做一些必要的實驗，讓自己的論文數據更豐富，分析更深入，論證更合乎邏輯。
總之，做研究寫論文是不宜趕時髦去追求“骨感”鬧減肥玩瘦身的，那樣會讓自己的工作顯得弱不禁風。相反，應該讓畢業論文的數據和內容更豐滿些，因為那樣可以使論文更厚重，也更有價值。最後，我祝願所有畢業生寫好論文，順利畢業取得學位！
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