既然已经发表了，就不要说了，当做不知道。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。国内有很多文章数据都是错的，更有的是狗屁不通。不过，我建议你今后要有严谨的态度。这件事情影响很小的，没必要焦虑。毕业一般没问题。经验之谈，真没你。请采纳，谢谢
楼主是怎么处理的？
你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。这是片面事件。但是你装造假论文交给导师，那就是你的错了，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师扁。反正就是有人会被打脸，因果报应，愿你接受任何结果，善哉。
这种论文造假情况时有发生的，也有些是实验方法错误导致，另外期刊的等级也决定了文章的质量，一般好的期刊错误率会低。在社科文章上就更多了，社科很多东西都是个人之见，也无所谓谁对谁错，只是一种观点。比如对会计的认识，每个人都有不同看法，但文章一些原则性原理还是不能违背，否则就错的很明显。如满意回答，还望采纳
导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。这是片面事件。但是你装造假论文交给导师，那就是你的错了，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师扁。反正就是有人会被打脸，因果报应，愿你接受任何结果，善哉。
个人意见，看期刊质量，我是做论文代发代理的，一般普通期刊基本问题不大，但是其余核心类期刊，有的很严格，即使需要代理，自身条件也要满足，而且抄袭率什么的都需要审核，我带发的一篇已经改了好多次了，，
国内好多学术期刊，他们对论文不检测，也不进行一校、二校的，都是来文章就给刊登，所以，这样就导致许多文章是抄袭的、随便写的、错误很多的论文都被刊发出来了。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
发表的论文有错误不算学术造假。
但是你得把你的真实实验数据写上去，并且分析结果错误之处，就行了，当作一篇分析报告来写。不算造假，只是不严谨不科学。学术造假是指剽窃、抄袭、占有他人研究成果，或者伪造、修改研究数据等的学术腐败行为。
学术造假首先是一种违背学术道德和科学精神的表现，是学术领域中学风浮躁和急功近利的产物。2018年8月10日，人力资源社会保障部就《职称评审管理规定》，在中国政府法制信息网上向社会征求意见。《规定》提出职称评审应以德为先，对学术造假“一票否决”，且纳入信用“黑名单”。
防范措施
专家学者认为，必须用道德、体制和法律建设三种手段，防范和惩治学术造假。在教育部举行的高等学校学风建设视频会上，教育部副部长陈希透露，新成立的教育部科学技术委员会学风建设委员会已经接到不少反映高校学术造假的举报，教育部对涉及直属高校领导的举报将邀请业内专家对举报内容进行核查，力求让学术造假者付出代价。
组成专门的工作班子，在深入调研的基础上，共同研究起草惩治学术造假的政策法规。其中包括学术造假的界定、界定的专门机构、惩治的机制机构、惩治依据、惩治方式、惩治力度等内容，为进一步立法做准备。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
写的论文得出来的结果改成显著了，可以再改改，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里。
论文是一个汉语词语，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。不显著的话直接写出结论即可，说明之前的假设是不成立的。直接写出结论即可。
论文变量关系不显著的方法：
论文变量关系不显著，可以尽量引用更多关于变量关系的理论依据，甚至于相关事例！使自己的论点羽翼更丰满。
论文变量关系不显著，就要着重讲述和阐述论文变量的关系，使它。显著的表露出来硕士论文不显著改成显著了。
硕士论文不显著改成显著了不可以，属于数据造假。是学术不端行为，会拖累导师。硕士论文不显著原因：数据收集不准确、预期结论存在一定错误都有可以造成结果与预期不符。
不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，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。并且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。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
在论文投稿和发表过程中，常见的学术不端行为有以下几种：
1、抄袭：抄袭是指未经授权或引用他人成果的情况下，将其作为自己的研究结果、方法、数据等进行呈现。抄袭行为严重侵犯了他人的知识产权和学术声誉，同时也违反了学术道德。
2、数据造假：数据造假是指人为篡改或伪造实验数据、结果、图片等，以获得所需的研究结论或论文发表资格。
3、不当引用：不当引用包括对文献的误读或故意曲解，或使用来源不可靠或无法核实的资料来支持自己的观点。
4、潜规则：潜规则是指不公开的、隐性的规定或原则，通常存在于某些专业领域、机构或群体中，并可以影响学术的评价、发表、奖励等方面。
为避免这些学术不端行为，应该采取以下措施：
1、注重学术诚信：要坚守学术诚信，树立自己的学术道德意识，避免各种不端行为。
2、加强引用管理：严格按照引用规范和标准进行引用，确保所引用的来源真实、可靠、有据可查。
3、提高自我素质：提高自己的学术素质和水平，增强独立思考和创新能力，使自己更具有学术竞争力。
4、熟悉相关规定：了解并遵守学术期刊和出版社的发表规定，避免违反相关规定而被退稿或影响自身的学术声誉。
5、加强交流讨论：加强与同行的交流和讨论，共同探讨问题，互相监督和提醒，有效地防止学术不端行为的发生。
总之，要保持学术诚信，在学术研究和论文发表过程中，要注重严格遵守引用规范和标准，提高自己的学术素质和水平，了解相关规定，加强交流讨论，从而避免学术不端行为的出现。
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：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。
答：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。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。