[논문]Good practices for data presentation in LWT-Food Science and Technology

Renard, Catherine M.G.C.

doi:10.1016/j.lwt.2020.110578

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Good practices for data presentation in LWT-Food Science and Technology

LWT- Food science and technology, v.139, 2021년, pp.110578 -

Renard, Catherine M.G.C.

Abstract ▼ AI-Helper

Abstract This article aims to guide potential authors on appropriate analyses and clear presentation of collected data, avoiding some of the most common flaws encountered during my period as an Associate Editor for LWT-Food Science and Technology. It covers statistics, use of correlations and factorial analysis, and some miscellanous data presentation issues. Its aim is not to tell authors who want to publish in LWT-Food Science and Technology – or other highly ranked Food Science journals - how they should design their research, but to help them to produce the best possible articles, and improve usefulness of these articles to the community. Its take home message is two-fold: before you start the experiments, think about the hypothesis you want to prove (or disprove) to choose the best tools, and when you have the results, look at them, not only at the statistics. Highlights Think and plan the data exploitation before starting experiments. Start from the hypothesis and chose the adapted statistical tools. Look at your data, not only at the statistics. “Normal” data distribution should not be assumed. Think of your potential readers when writing or organizing data.

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참고문헌 (12)

Food Chemistry Birtic 296 142 2019 10.1016/j.foodchem.2019.05.131 Impact of air-drying on polyphenol extractability from apple pomace

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Nature Bishop 584 9 2020 10.1038/d41586-020-02275-8 How scientists can stop fooling themselves

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Box 1978 Statistics for experimenters, an introduction to design, data analysis and model building
Trends in Analytical Chemistry Cordella 54 75 2014 10.1016/j.trac.2013.10.009 Saisir: A new general chemometric toolbox

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Huff 1954 How to lie with statistics (1954) 1993 pocket reissue
Cereal Chemistry Renard 64 177 1987 Qualitative characterization of the purity of milled durum wheat products by multidimensional statistical analysis of their mid-infrared diffuse reflectance spectra
Spiegelhalter 2020 The art of statistics: Learing from data
Biometrika Student 6 1 1908 10.2307/2331554 The possible error of a mean
The Lancet Respiratory Medecine Surkova 2020 10.1016/S2213-2600(20)30453-7 False-positive COVID-19 results: Hidden problems and costs?

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Frontiers in Physics Vidgen 4 6 2016 P-Values: Misunderstood and misused
The American Statistician Wasserstein 73 1 1 2019 10.1080/00031305.2019.1583913 Moving to a world beyond “p < 0.05”

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