CPCI会议论文的数据不足如何改正？

CPCI会议论文数据不足直接影响研究结论的可信度与论证说服力，易导致审稿意见要求补充数据或直接拒稿。解决此问题需精准施策，从数据补充、方法优化、论证强化等发力。接下来aeic小编带大家了解一下。

优先补充核心数据，筑牢论证根基。针对审稿指出的关键数据缺失，先梳理数据缺口类型，区分基础数据、验证数据与对比数据。基础数据可通过权威数据库检索、行业报告提取或补充调研获取，如从专业统计平台调取行业面板数据；验证数据可设计小规模实验或问卷调查补充，控制样本量与变量精度；对比数据可选取同领域标杆研究成果中的公开数据，确保数据来源权威且可比。补充过程中需详细记录获取路径，为数据溯源留存依据。

优化研究方法，降低数据依赖。若核心数据确实难以获取，可通过方法调整规避数据不足局限。量化研究中，可采用样本匹配法缩小数据缺口，或选用适用于小样本的分析模型如贝叶斯方法；质性研究可增加深度访谈、案例分析等方式，以质性证据补充量化数据短板。同时可引入替代指标，选取与核心指标高度相关且易获取的间接指标，通过相关性分析验证替代合理性，确保研究结论可靠性不受影响。

强化论证逻辑，凸显数据价值。数据不足时需通过严密论证弥补短板，在论文中清晰说明数据局限及应对措施，避免刻意隐瞒。可采用敏感性分析验证结论稳定性，展示不同数据假设下的研究结果差异；通过分维度论证，聚焦现有数据能充分支撑的核心观点，弱化数据不足部分的论述权重。同时强化数据与结论的关联性分析，用严谨逻辑链串联现有数据，突出数据对核心论点的支撑力度，提升审稿人对研究可靠性的认可。

今天aeic小编的相关知识分享就到这里啦，如果还有疑惑或是想了解更多相关内容，可以多留意aeic网站的更新内容。