呵呵，仔细阅读了博主的文章，个人觉得博主混淆了实验中的主观性造成的失误与刻意造假；实验中，由于人的参与肯定可能出现主管性，以及人会偏向于自己满意的数据的情况。可能是学科差别吧，至少就我个人（物理大类）看法：如果实验与预期（理论模拟、推测）出入大，那就应该是要么实验中出差错，要么设计的方案有问题，要么采用的理论不对，你应该需要重新考量，如果是实验人为差错，找到差错所在在改正后的实验中就应该不会出现这种差错，如果是实验方案或采用理论有问题那你也应该找出问题所在，在改正后的实验结果和预测结果应该对应才对，如果完全不知道问题所在，而人为为了理论和实验相合去修正实验数据，那肯定是造假；这种行为应该是不可饶恕的。比如在这边我见老板自己做实验如果数据与理论不和他们会寻找问题症结再重复，这样很多次；而如果不去寻求问题症结，只是重复多次再挑选“与自己理论预测倾向”相合度高的，这种方式导致的错误也是难以原谅的，那么这个人做研究肯定是有问题的，绝对不是一个称职的研究人员。 虽然国外研究也不一定很纯洁，但这种造假一定大家很忌讳的。讲一个亲身经历吧，最近阅读文献，打开一篇文献，老板看到了，直接给我说不要读这个人的文献，会误导人，这人有问题，他说这人是犹太人，从俄罗斯到以色列读的本科，给他们说以色列这边人“treated him badly”，后来到他所在实验室时他发现他做实验存在根本没做出来，采用拼接，多次试验凑数据情况，他说他明白了为什么以色列人“treated him badly”。这个人现在在哈佛做博后（在一个华人学者的group：http://hugroup.seas.harvard.edu/group_members/aharanovich/），还发过Nature Photonic文章（http://www.nature.com/nphoton/journal/v5/n7/full/nphoton.2011.54.html这篇文章短时间就他引超过50此了），这人未来怎么样还没法估计；但是，圈内知道的人肯定会对其不齿的，也不会在引其文章，不会与其合作，更不会招聘他。（这个人的个人网页http://www.scienceramble.com/about/ ）。

很可能是学科性质不一样吧，物理学毕竟是真正的科学；而生物学，一般来说并不认为是真正的科学。因为很多人认为是“只有能通过数学严格推导出来的才是科学”，这也是物理学或其他学科比生物学更严谨的原因吧。“如果实验与预期（理论模拟、推测）出入大，那就应该是要么实验中出差错，要么设计的方案有问题，要么采用的理论不对，你应该需要重新考量，如果是实验人为差错，找到差错所在在改正后的实验中就应该不会出现这种差错，如果是实验方案或采用理论有问题那你也应该找出问题所在，在改正后的实验结果和预测结果应该对应才对”，其实也还是在说，你已经有所谓的“应该的结果”存在，而我的问题在于，为何你觉得是你的“实验方案”，“采用理论”或者“人为因素”存在，为何不敢这么肯定的说这就是事实上的结果，尽管与我们预期不同。另外，可能你的每个实验都重复多遍，肯定你会舍弃一些东西，尽管，统计学上有很多方法帮你取舍数据，但事实上是，在未经统计之前，你就会和你的老板说“啊，这次实验结果不好，我再重复看看”，问题在于，为何“这次实验结果不好”？我说的肯定不是人为或主观修正，而是在现有条件下会不可避免的出现误差，甚至错误，这也是为何很多人不愿相信“统计学”，无论如何精巧的统计，它总归是概率事件。另外，每年都有很多撤回的稿件，就像我列举的《Nature》上的“回顾性调查”，竟有约90%的实验得不到重复，另外这个在癌症领域是顶级的科学家在该领域最顶尖的杂志上发表的文章，在数十年被约200-300次的引用，却因为“were made aware of a number of errors that were made in the processing/compiling of data figures in this paper”撤稿，这是人为造假还是客观问题呢？所以，我的观点是，在科研领域，绝大多数人都不是在“主观”造假，而是很多客观因素的存在。原因就是，你可能不能百分的确认很多未能预期的结果是因为“实验中出差错，设计的方案有问题，采用的理论不对”，还是“啊哈，我们走了狗屎运，有了breakthrough”了。随机事件的存在，让实验科学在曲折中前行。。。