学位论文实验结果错误

作为一名硕士论文评审专家给大家说说大概情况！研究生论文在获得硕士学位后，教育部学位中心会再次安排抽检，抽检到的论文将再次匿名送学位论文评审专家进行评审，根据评审专家的意见来决定是否撤销其已获得的学位。本人每年都会多次进行这样的已授学位的硕士论文评审，从评审结果来看，基本上都能通过再次评审，也就是说不会撤销其已获得的硕士学位。那么有这样几种情况是要进行撤销的：一是论文中涉及大量剽窃其他论文，如查重超过20%！二是虽然查重符合要求，但是论文核心数据和内容实际是抄袭其他论文的！三是论文中的方法、结论、数据等不正确，涉及编造等！四是论文的工作量、难度、条理性、创新性等是否符合硕士学位论文要求。所以说不要认为硕士毕业时答辩通过了就万事大吉，实际上每年教育部还会对哥高校的论文进行抽检！希望能帮到大家！ 目前的研究生培养体系下，不可否认，硕士研究生学历已经大大贬值了，而硕士学位论文也普遍价值不高，创新性不强。主要有二种情况，会影响已经获得的学位证：一是毕业后，被人举报学位论文大面积抄袭，在当前不断重申学术规范的环境下，一旦查实抄袭行为成立，就可能会撤销已颁发的学位证；还有一种情况是，教育部每年会定期在所有学位授予单位进行学位论文抽查和质量评估，一旦被评估为不合格，可能就会影响已颁发的学位，乃至会连累研究生指导老师（缩减甚至停止下一年研究生招生）和学校（相关学位点质量评估会受影响）。 1重复率过高 2出现大量低级错误和不规范写法 3原题没有新意，缺乏创新性，工作量较少 4没有发表相关论文 5存在抄袭剽窃等行为 等等 重复率过高，或者抄袭了外网的论文，或者中译中。 参照翟天临。论文重复率过高，或者抄袭，会被取消学位的。 学术不端 研究生毕业了之后学位和毕业证被撤销这种情况是很严重的情况，通常都是出现了学术不端现象。 1.抄袭。现在的毕业论文通常都会在提交之前进行查重。即便大面积抄袭了，现在的学生都会有技巧的去避免查重。所以就正常提交毕业了。 但是毕业之后重新审查的论文，通常会更认真一点，除了通过机器算法进行查重，还会通过人力进行查重，这种情况下通过修改个别字词使他避免机器查重的情况，在人力检查的过程中就不可避免的被救出来。 2.论文非自己所做，如通过购买，等其他途径获得的论文，虽然没有重复没有抄袭，但如果以后被人举报的话也会取消证书。 3.数据造假。这个是非常严重的情况。如果能够证明该数据是假数据的话，基本上学术生涯就中断了。出现这种情况还是很普遍的，有的学生做不出实验来，老师又催的比较紧，就会把别人的数据修改一下，或者把自己的数据修改成符合期望的样子。 这几种情况都是非常严重的，一旦查出，学生的毕业证书和学位证取消，老师可能还会有一定的惩罚，例如几年之内不能够招学生或者取消招生资格。 目前的研究生培养体系下，不可否认，硕士研究生学历已经大大贬值了，而硕士学位论文也普遍价值不高，创新性不强。主要有二种情况，会影响已经获得的学位证：一是毕业后，被人举报学位论文大面积抄袭，在当前不断重申学术规范的环境下，一旦查实抄袭行为成立，就可能会撤销已颁发的学位证；还有一种情况是，教育部每年会定期在所有学位授予单位进行学位论文抽查和质量评估，一旦被评估为不合格，可能就会影响已颁发的学位，乃至会连累研究生指导老师（缩减甚至停止下一年研究生招生）和学校（相关学位点质量评估会受影响）。 选题没有价值，篇章没有逻辑，文献旧且散，语言不通，格式不规范。以上都是文科论文大忌。 主要原因就是毕业论文不合格，包括论文的重复率过高，或者抄袭了别人的论文，还有的是购买或他人代写论文，伪造数据等。

你已经毕业了吧？

对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。

检查与实验相关的过程

与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。

需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。

丢失重要数据

也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。

首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。

如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。