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如何以APA格式引用数据集

数据集是科学、社会科学和人文学科研究的实证基础。无论你引用的是公开可用的研究数据、政府统计数据、调查数据还是科学测量数据，理解APA第7版数据引用格式，都能确保透明度、可复现性，并对数据创建者给予应有的肯定，同时推进开放科学的原则。

为何数据集引用很重要

开放科学与数据共享运动的兴起，使数据集日益成为重要的学术成果。研究者将数据集发表于知识库中，期刊发表补充数据，政府机构发布公开数据。这些数据资源支持了重复性研究、元分析和新的研究问题。正确引用数据集，既肯定了收集、整理和记录数据所需付出的大量努力，也让其他研究者得以获取并在现有工作基础上继续开展研究。

APA第7版将数据视为可引用的学术成果，并制定了具体准则，强调通过DOI等持久标识符实现数据的可查找性。数据引用应提供足够的信息，使读者能够定位和理解数据，数据集更新时还应包含版本号。理解这些原则有助于你妥善记录数据来源，并为科学界的数据共享基础设施作出贡献。

数据集引用的基本格式

带DOI的数据集：

作者, A. A. (年份). 数据集标题 (版本 X) [Data set]. 出版社/知识库. https://doi.org/xx.xxxx

不带DOI的数据集：

作者, A. A. (年份). 数据集标题 [Data set]. 出版社/知识库. URL

政府统计数据：

机构名称. (年份). 数据/统计资料标题 [Data set]. URL

正文引用：

  • 括号形式： (作者, 年份)
  • 叙述形式： 作者 (年份)

分步说明

步骤一：确定作者或创建者

数据集的作者是创建、收集或整理该数据的个人或机构。请按照标准APA作者格式，最多列出20位作者。对于机构或协作项目，请使用机构名称。对于政府数据，请使用产生该数据的具体机构（例如“U.S. Census Bureau”，而非笼统的“U.S. Government”）。

步骤二：确定出版年份

使用数据集发表或公开发布的年份，而非数据收集的年份。对于定期更新的数据集，请使用你所访问的具体版本的年份。如果数据是持续更新的，请注明获取日期。

步骤三：格式化数据集标题

将数据集的完整标题设为斜体，并采用句首大写。如果数据集有正式标题，请使用该标题；如果没有，请创建一个能清楚标识该数据的描述性标题。如果数据有版本，请在标题后的括号中注明版本号。

步骤四：注明[Data set]

在标题和版本之后，请在方括号中加上[Data set]。这一标注表明你引用的是数据本身，而非关于该数据的出版物。对于特定类型的数据，可使用[Database]、[Statistical data]等其他标注。

步骤五：注明知识库或出版社

注明存放该数据的知识库、档案库或出版社名称。常见的知识库包括figshare、Dryad、Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR)、Dataverse或机构知识库。对于政府数据，该机构可能同时充当作者和出版社。

步骤六：添加DOI或网址

如有DOI，请予以注明（格式：https://doi.org/xx.xxxx）。DOI能提供对数据集的持久访问。如果没有DOI，请注明数据集着陆页的直接网址。对于定期更新的数据，请在网址前注明获取日期。

详细示例

示例一：带DOI的研究数据集

Reference list:

Martinez, S. R., Chen, L., & Williams, K. (2023). Global climate measurements 2000-2022: Temperature and precipitation data (Version 2.1) [Data set]. figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1234567

In-text citation:

(Martinez et al., 2023)

包含多位作者、版本号、知识库和DOI的标准研究数据引用。

示例二：政府统计数据

Reference list:

U.S. Census Bureau. (2020). American Community Survey 5-year estimates [Data set]. https://data.census.gov/cedsci/table?tid=ACSDP5Y2020.DP05

In-text citation:

(U.S. Census Bureau, 2020)

政府统计数据以该机构作为作者，并注明数据集名称和访问网址。

示例三：来自知识库的调查数据

Reference list:

Pew Research Center. (2024). American trends panel wave 128: January 2024 survey data [Data set]. Roper Center for Public Opinion Research. https://ropercenter.cornell.edu/data-set/pew-american-trends-panel-w128

In-text citation:

(Pew Research Center, 2024)

来自研究机构的调查数据，应引用该机构以及存档数据的知识库。

示例四：科学测量数据

Reference list:

National Oceanic and Atmospheric Administration. (2023). Sea surface temperature anomalies: Global ocean data [Data set]. National Centers for Environmental Information. https://www.ncei.noaa.gov/data/sea-surface-temperature-anomalies/

In-text citation:

(National Oceanic and Atmospheric Administration, 2023)

来自政府机构的科学测量数据，应同时引用产生该数据的机构和数据中心。

示例五：基因组或生物学数据

Reference list:

Johnson, A. M., & Thompson, R. K. (2024). RNA-seq data for breast cancer cell lines (Version 1.0) [Data set]. Gene Expression Omnibus. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE123456

In-text citation:

(Johnson & Thompson, 2024)

生物学数据集应在网址中包含知识库名称（如GEO、GenBank等）和登录号。

示例六：持续更新的数据

Reference list:

World Bank. (n.d.). World development indicators: GDP growth annual % [Data set]. Retrieved January 15, 2025, from https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators

In-text citation:

(World Bank, n.d.)

对于持续更新的数据，请使用"n.d."，并在网址前注明获取日期。

应避免的常见错误

1. 引用分析论文而非数据本身

如果你使用的是实际数据集，请引用数据集本身，而不仅仅是描述或分析该数据的论文。如果你同时涉及数据和分析方法，两种引用可能都是恰当的。

2. 遗漏版本号

数据集经常更新。如提供了版本号（Version 2.0、v3.1），请务必注明，以确保读者获取到与你所用相同的数据。

3. 忘记加上[Data set]标注

务必在标题后的方括号中加上[Data set]或类似标注。这能表明你引用的是数据，而非出版物。

4. 有DOI却未注明

DOI能提供对数据集的永久访问。只要知识库提供了DOI，即使你已有直接网址，也应始终使用DOI。

5. 使用笼统的数据库名称

请具体注明知识库或数据库名称。使用"figshare"，而非"online database"；使用"ICPSR"，而非"data archive"。

6. 政府数据归属不完整

对于政府数据，请使用产生该数据的具体机构（例如Bureau of Labor Statistics），而非笼统的"U.S. Government"或"Department of Labor"。

7. 未为动态数据注明获取日期

对于随时间变化的数据（如股价、天气数据或定期更新的统计数据），请注明获取日期，以记录你访问具体数值的时间。

快速参考指南

数据集引用的基本要素：

  1. 创建/收集数据的作者或机构
  2. 出版年份（持续更新的数据使用"n.d."）
  3. 斜体、句首大写的数据集标题
  4. 括号中的版本号（如适用）
  5. 方括号中的[Data set]或类似标注
  6. 知识库或出版社名称
  7. 获取日期（仅动态数据需要）
  8. DOI或网址

数据类型标注

  • [Data set]： 一般研究数据
  • [Database]： 含多个表格的结构化数据库
  • [Statistical data]： 统计数据集
  • [Survey data]： 调查回答与结果
  • [Genomic data]： DNA、RNA、蛋白质序列
  • [Geospatial data]： 地理或空间数据
  • [Time series data]： 时序测量数据
  • [Image data]： 用于分析的图像集合

常见数据知识库

  • figshare： 通用研究数据知识库
  • Dryad： 科学与医学研究数据
  • Dataverse： 社会科学与跨学科数据
  • ICPSR： 社会与行为科学数据
  • GenBank/GEO： 基因组与生物学数据
  • Zenodo： 欧洲研究数据知识库
  • OSF： Open Science Framework数据共享平台
  • GitHub： 代码与数据版本控制

数据引用最佳实践

使用你自己收集的数据

如果你为研究收集了原始数据，无需在参考文献列表中引用自己。相反，应在方法部分描述你的数据收集方法。可以考虑将数据存入知识库，供他人引用。

引用大型数据集的子集

使用大型数据集的一部分时，请引用完整数据集，并在正文中说明你使用的具体子集。除非该子集有独立的DOI，否则不要为其单独创建引用。

同一数据的多个版本

如果你在不同时间使用了同一数据集的多个版本，请分别引用每个版本，注明其具体版本号和访问日期。

专有或受限数据

对于访问受限的数据，请正常引用，但在正文中注明访问限制。如适用，请说明读者如何申请访问权限。

查找数据集信息

从以下来源查找引用所需的详细信息：

  • 数据知识库着陆页： 标题、作者、版本、DOI
  • README文件： 通常包含正确的引用格式
  • 数据集文档： 关于数据收集和版本的元数据
  • "Cite this dataset"按钮： 许多知识库都提供格式化的引用
  • 数据论文： 部分数据集有配套的出版物
  • 知识库元数据： 关于该数据集的结构化信息

补充数据与主数据集

来自期刊文章的补充数据

如果使用期刊文章的补充数据文件，请引用该文章并注明补充材料：

Smith, J. (2024). Climate patterns analysis. Journal of Climate, 37(2), 123–145. https://doi.org/10.xxxx [Supplementary data files]

独立数据集

拥有独立DOI和知识库条目的独立数据集，应与任何相关出版物分开引用。

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常见问题

我应该引用数据集本身，还是描述它的论文？
如果你使用的是实际数据，请引用数据集。如果你讨论的是研究结果或方法论，请引用论文。通常你会两者都引用——论文用于提供背景和方法，数据集则因为你对其进行了重新分析。
我该如何引用从政府网站下载的数据？
以该政府机构作为作者引用，注明数据集名称，标注为[Data set]，并提供网址。如有版本或更新信息，也应一并注明。
如果数据集没有正式标题怎么办？
请创建一个能清楚标识该数据的描述性标题，使用斜体和句首大写。例如：Daily temperature measurements from weather stations in California, 2010-2020。
我需要注明文件格式（.csv、.xlsx）吗？
不需要。[Data set]标注已经足够。文件格式属于技术细节，不应出现在引用中。
我该如何引用同一调查多个年份的数据？
如果各年份是独立的数据发布，请分别引用每一年。如果你合并了多个年份的数据，请在方法部分说明你的处理方式，并引用整个系列或所用的每一年。
如果我无法找到全部引用信息怎么办？
请尽可能提供你所能找到的信息。至少应提供数据创建者/来源、大致日期、描述性标题和访问网址。

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