直接说~！这个没必要去在意什么~~如果是老师错了也没啥~~老师也是人~也需要人提醒！
直接告诉老师，是由于你的疏忽，数据最初输入错误，没注意核对。后来经过查找原始资料，修正了错误，但在问卷时，没注意修改过来。
那就自己修改一下。内容要客观，要实事求是。
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。
如果您遇到本科毕业论文抽查实证分析方面存在错误的情况，可以首先与导师或指导老师进行沟通和交流，听取他们的建议和意见，尝试进行修改和完善。如果出现严重问题，导致论文难以修改或无法通过审查，请尽快向学校相关部门或毕业论文评审委员会反映情况，并说明具体原因和情况。同时，也建议您积极自我审视和反思，尽快纠正错误，提高论文实证分析水平。不过，在抽查实证分析方面存在错误情况并不是绝望的局面。您可以通过重新审视学习和研究，参与学术交流和研究，提升自己的研究能力和实证分析水平，为今后的学习和研究打下坚实的基础。当然，以下是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节：1. 文献细节：在写作过程中，要注重查找和引用权威学术文献，并注意引用时遵循论文撰写规范，尽可能排除文献的侵权问题。2. 实验细节：在撰写学术实验论文时，要注意记录实验过程中的细节和参考数据等信息，并认真分析实验结果。同时，在实验设计时要严谨，考虑的变量要全面，实验的测量要有重复，这可以提高实验结果的可靠性。3. 数据细节：数据处理在学术论文撰写中是相当重要的一部分。注意数据的来源和准确性，对于数据的处理使用前后确保数据盲审、验证数据合法性、抽样方法、数据卡方等问题，以确保数据的严谨性和合法性。4. 结论细节：在写结论的时候需要注意将已有的数据进行详细分析，形成合理的结论，避免结论上的一些不合理、不充分的错误。以上是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节。学生们在撰写学术论文的过程中应该要重视这些细节并做好记录，以确保论文的质量和可信度，并让自己的论文领域有所进步。
非常正常的情况，造假或者重新调查
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。
如果论文胶装后封面日期错了，一般来说无法进行修改，因为纸张已经被胶装在一起，无法重新打印或更换。所以在装订前需要仔细核对论文封面的信息，确保准确无误。这也提醒我们，在撰写论文或其他重要文献时，需要注意核对信息的准确性，避免因为粗心大意、马虎而造成的错误。此外，还可以在论文撰写完成后，对论文进行多次审校和修改，确保论文信息的准确性和完整性。如果遇到这种情况，可以根据实际情况，适当进行说明或解释，让读者了解到错误的原因。同时，也可以在后续的论文中，对这个问题进行修正或更正。
您好网友，这个要看具体什么信息写错了，有的信息是无关紧要的，有的信息是至关重要的，比如，姓名、专业、学校等信息。
不可以。在提交本科毕业论文时封面必须保持干净。不能有涂涂抹抹的痕迹。像此情况可以重新到打印店打印一张新的封面。这样问题就解决了。
你好，如果论文胶装后封面日期打错了，建议可以采取以下几种方法进行修改：1. 手动更改：在封面上，用涂改液（如白色修正液）或者修正贴纸，把错误的日期遮盖掉，然后在上面手写正确的日期。这种方法比较简单易行，但需要注意保持涂改或粘贴的整洁和美观，以免影响论文的外观品质。2. 重新印刷：如果需要更改的日期比较明显或多样化，可以考虑重新印刷封面，然后用新的封面覆盖在原来的封面上粘贴。这种方法需要重新制作封面，比较费时费力，但是效果好。
问卷数据不理想可以使用问卷星修改。问卷星是一个专业的在线问卷调查、测评、投票平台，专注于为用户提供功能强大、人性化的在线设计问卷、采集数据、自定义报表、调查结果分析系列服务。与传统调查方式和其它调查网站或调查系统相比，问卷星具有快捷、易用、低成本的明显优势，已经被大量企业和个人广泛使用。问卷调查推荐使用问卷星。问卷星一般来说不可以对数据进行修改，数据均由调研中的样本填写，之后直接生成结果，不存在操作的可能，也没有意义。 调查、表单、测评类型的问卷数据，尊享版有提供修改答卷数据的功能，支持发布者后台修改，也支持提供给填写者自行修改；考试、投票类型不支持修改。建议不要改，数据是进行后续分析的基础，数据错误，可能会导致结果错误。想要了解更多关于调查问卷数据修改的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星调查系统支持多种题型，可以设置跳转、关联和引用逻辑。支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等；同时拥有49种题型，应有尽有；同时单选、多选、矩阵、排序、量表、比重、表格、文件上传等多种题型，让你的调查问卷一目了然！
问卷数据不能修改，但是可以通过删除之后，重新输入数据即可。
设备：华为P20
系统：安卓
软件：微信
1、首先在手机中打开微信，如下图所示。
2、点击进入问卷星小程序。
3、点击一个调查问卷。
4、然后点击结果。
5、然后点击详细数据。
6、最后点击右上角的“...”，点击清空数据即可。
填写完了，是不可以修改或者删除的
不可以。论文中的问卷是不可以修改的，需要注意的是论文中的问卷修改是需要根据现实结果来进行修改，毕竟论文是需要真实严谨的。问卷一旦被修改后就要考虑一系列的后续问题。论文的内容会不会收到影响，真实性会不会收到质疑等问题会随之而来。
如果您遇到本科毕业论文抽查实证分析方面存在错误的情况，可以首先与导师或指导老师进行沟通和交流，听取他们的建议和意见，尝试进行修改和完善。如果出现严重问题，导致论文难以修改或无法通过审查，请尽快向学校相关部门或毕业论文评审委员会反映情况，并说明具体原因和情况。同时，也建议您积极自我审视和反思，尽快纠正错误，提高论文实证分析水平。不过，在抽查实证分析方面存在错误情况并不是绝望的局面。您可以通过重新审视学习和研究，参与学术交流和研究，提升自己的研究能力和实证分析水平，为今后的学习和研究打下坚实的基础。当然，以下是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节：1. 文献细节：在写作过程中，要注重查找和引用权威学术文献，并注意引用时遵循论文撰写规范，尽可能排除文献的侵权问题。2. 实验细节：在撰写学术实验论文时，要注意记录实验过程中的细节和参考数据等信息，并认真分析实验结果。同时，在实验设计时要严谨，考虑的变量要全面，实验的测量要有重复，这可以提高实验结果的可靠性。3. 数据细节：数据处理在学术论文撰写中是相当重要的一部分。注意数据的来源和准确性，对于数据的处理使用前后确保数据盲审、验证数据合法性、抽样方法、数据卡方等问题，以确保数据的严谨性和合法性。4. 结论细节：在写结论的时候需要注意将已有的数据进行详细分析，形成合理的结论，避免结论上的一些不合理、不充分的错误。以上是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节。学生们在撰写学术论文的过程中应该要重视这些细节并做好记录，以确保论文的质量和可信度，并让自己的论文领域有所进步。
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。
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毕业论文问卷数据造假是一种违反学术诚信的行为，不仅有可能导致论文被认定为抄袭或作弊，还会对研究领域产生误导性的影响。因此，学术界一般是非常排斥数据造假行为的，并有严格制度和程序来查证和惩处违规行为。对于毕业论文问卷数据造假的情况，一般会有以下几种可能的查证方式：1. 检查问卷设计和实施过程：如果特定问题的回答情况过于相似或存在矛盾，很可能会引起注意和怀疑。因此，在设计和实施问卷过程中应该遵循科学的抽样方式，避免数据造假行为。2. 对比实际情况：在一些大型问卷调查项目中，在采样和调查过程结束时，可能会进行实地访谈和身份验证等方式来核实数据的真实性。如果通过访谈和调查发现数据存在明显不一致或不符合实际情况的情况，那么很可能会对你的毕业论文造成负面影响。3. 数据统计分析：对于数据造假的情况，也可以通过统计学和数据挖掘等方式来检测到。例如，数据闵氏距离或欧氏距离分析，能够揭示出具有高度相似性和冗余性的数据，并且能帮助发现和分析一些异常数据和缺失数据，从而检测论文中是否存在数据造假行为。4. 使用反作弊软件：一些反作弊软件可以有效检测出问卷数据是否存在非正常模式的操作，例如快速填写，重复回答等，这些都有可能被认定为数据造假行为。5. 密切监督和记录：对于一些重要的数据调查和样本采集活动，一些组织和机构可能会派出专门的监督员或代表来密切监督整个过程，记录每个步骤，以确保数据的真实性和精确性。6. 重复验证和复查：如果单位或个人怀疑某份数据的真实性，也可以采取重复验证和复查的方式进行核实。例如，重新设计问卷并在不同的时间和地点进行样本调查来验证数据的稳定性和可靠性。总之，数据是学术研究的基础，尤其在毕业论文中更是如此。因此，我们必须充分认识到数据造假行为的严重性并保持诚信，在研究和统计实验过程中保持规范、严谨和科学的态度来完成毕业论文。对于毕业论文问卷数据造假行为，尤其是涉及到极端情况和严重损害学术信誉的情况，都有可能会被严格查证和追究法律责任。因此，我们必须尊重学术规则和道德标准，保持真诚和诚信，遵循科学的方法和严谨的态度来完成毕业论文。