毕业论文实证分析结果作假

一般不会，但是最好还是自己做数据。

没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。

不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。

以下是简单的数据清理方法和步骤：

来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。

不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的~

不是,你可以x 选我们来改正

做错了还是造假？错了的话向论文审核负责人申请改正就可以了。

要是作假的话。2013年1月1日出台了最新《学位论文作假行为处理办法》，数据造假会被判定为论文造假。

《学位论文作假行为处理办法》：在职人员的学位论文出现购买、由他人代写、剽窃或者伪造数据等作假情形的。学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。

学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为，国际上一般用来指捏造数据、窜改数据、剽窃、一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行。

扩展资料：

学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为，国际上一般用来指捏造数据（fabrication）、篡改数据（falsification）和剽窃（plagiarism）三种行为。但是一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行为也可包括进去。学术不端行为在世界各国、各个历史时期都曾经发生过，但是像中国当前这样如此泛滥，严重到被称为学术腐败的地步，却是罕见的。这不仅表现在违反者众多、发生频繁，各个科研机构都时有发现，而且表现在涉及了从院士、教授、副教授、讲师到研究生、本科生的各个层面。由于中国高校缺乏学术规范、学术道德方面的教育，学生在学习、研究过程中发生不端行为，经常是由于对学术规范、学术道德缺乏了解，认识不足造成的。因此，对学生——特别是研究生——进行学术规范、学术道德教育，防患于未然，是遏制学术腐败、保证中国学术研究能够健康发展的一个重要措施。

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