目前来讲，硕士论文造假的话，其实也是能够发现得了的，因为硕士论文如果真的存在造假情况，被一些机构发现了的话，很容易就可以证明是弄虚作假的。而且现在来讲的话，论文真的如果造假了，被检查出来会受到很严厉的处罚，有可能直接注销学籍的。
本科毕业论文问卷数据伪造会有发现的风险，属于学术不端行为，详细介绍如下：
一、学术数据伪造：
1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理、多缜密，都免不了被发现的命运。
当然，这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
学术造假的过程这会留下一定证据的，包括你抄袭原文，或者是请其他人去帮你写作，这些都是为以后证明你学术造假是非常有利的证据，所以可能在当时情况下没有人发现，但是随着时间一定会有人发现你学术造假的行为。
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。
本科毕业论文问卷数据伪造会有发现的风险，属于学术不端行为，详细介绍如下：
一、学术数据伪造：
1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
如果学校或者相应的机构对这方面查得比较严的话，那么就可能会发现你学术造假，因为我们可以查重。
本文来源 “撤稿快讯” 官微
2019年6月，中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院在 Molecular Therapy - Nucleic Acids （IF ） 发表题为 “Long Non-coding RNA PVT1 Competitively Binds MicroRNA-424-5p to Regulate CARM1 in Radiosensitivity of Non-Small-Cell Lung Cancer” （长链非编码RNA PVT1竞争性结合MicroRNA-424-5p调控CARM1对非小细胞肺癌的放射敏感性）的论文。
论文作者：第一作者：中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院肿瘤科Dong Wang（音译 王东）；通讯作者：中国人民解放军总医院肿瘤内科Yi Hu（音译 胡毅）。
本文自2019年正式发表后，有读者质疑本文S9A/C的细胞周期图疑似为手绘；S8A/B中的细胞图与多篇文章存在重叠。针对以上质疑，作者尚未做出回复。
本文于2022 年 5 月 19 日被撤回 。撤稿说明显示：
应 Molecular Therapy – Nucleic Acids 编辑的要求，本文已撤稿。
在与读者提出的造纸厂一起调查数据制造问题时，发现本文图 S8A 和 S8B 中以相同或更改方式复制图像的证据。 这种在没有适当归属的情况下重复使用（部分是歪曲）数据代表了对科学出版系统的严重滥用。 就撤稿事宜联系作者时，作者没有回应。
参考信息：
本文来源 “撤稿快讯” 官微
论文造假，郑大一附院38名医生被通报处理，首先他违反了作为一名医生应该具备的医德。其行为在法律中违背了大众的知情权。
这样子的话，这个人的口碑可能会被毁。我觉得对这些专家来说非常的重要。
河南郑州大学第一附属医院发布两则《学术不端行为调查处理情况通报》。第一份通报为接郑州大学转发国家自然科学基金委员会的函或文件，指称该院多位医生涉嫌学术不端、涉嫌论文造假。第二份通报为接郑州大学转发《河南省教育厅办公室关于“400余篇论文”中涉嫌造假复核处理结果并公开通报的通知》，指称该院多位医生存在伪造论文、署名不规范等多种学术不端行为。
一方面，知假买假式的消费者在买卖过程中根本没有获得卖方商品的真实意思表示，相反，其道德显得不够高尚而表现出一种逐利倾向为人们所唾弃!这种打假方式本身就与民事法律行为“意思表示必须真实”、不得违背社会公德”的法定要求相冲突。另一方面，《消费者权益保护法》中“消费者”是指为生活需要购买、使用商品或者接受服务的个人，而以打假为目的的购买行为不属于消费者行为，故“知假买假”行为不受该法支持。目前正在征求意见的《上海市消费者权益保护条例(修订草案)》就将“知假买假”彻底排除在法律保护范围之外。
《关于贯彻执行〈民法通则〉若干问题的意见》的有关规定。“知假买假”的消费者不存在牟取私利的动机或目的，宜认定为无过错，其支付给经营者的价金应得到返还。当然，其持有的假冒伪劣商品或购物发票又可成为消费者举报、行政执法部门或司法机关对经营者进行查处的有力证据。可见，消费者与经营者间、经营者与行政执法部门或司法机关间系两个不同的法律关系，应分别解决，不能因为《消费者权益保护法》不宜认定该行为的合法性而忽视对消费者合法权益的保护和该行为在打假中的法律意义。
西安交大医生出了伪造论文，抄袭剽窃项目基金申请的通报，震惊之余，让人感到寒心。
据了解，西安交通大学附属医院里有些医生，在发表论文时涉嫌伪造，篡改研究数据等问题，而有些医生，在填写国家自然科学基金项目申请书时，存在抄袭剽窃的问题，对于这种严重的学术造假行为，官方经查实，做出了严肃的处理，不仅取消了相关科研项目的申请和审批，还对这些涉事医生进行了通报批评处理。
一、为什么会出现这种现象？
众所周知，医生这个行业，要求很强的实战能力和专业能力。很多医生即使走向了工作岗位，也不能停下学习的脚步，不仅要积累足够的临床经验，还要做相关的学术研究。边工作边科研，还要写论文，确实非常辛苦，但为了快速达到目地，却抄袭剽窃别人的劳动成果，实在是很不可取的行为。
二、医生学术造假会有什么影响？
医学术研究，讲究实实在在的数据，讲究真实的病例研究，讲究精准的学术逻辑，只有这样，才能真正的对我国的医学术做出巨大的贡献。况且这些医生能力强，实力厚，将来还要带医学生，如果都这样搞学术造假，除了带歪后辈，还会影响我国的医学研究进步。
三、病人所期待的医生是怎么样的？
病人来到医院，是把自己的健康和生命，交付给了医生，医生其实就相当于病人的救命稻草，病人对医生是相当的绝对的信任。医生除了要有很强的专业能力，更要有良好的职业素养，才能让病人放心的把自己的健康和生命交给医生。
希望这次的事件能给所有从医人员敲响警钟，端正自己作为医生的态度。
每一次论及医生写论文的问题，一个不可逃避的争议点就是，医生到底是不是一定要写论文才是个好医生，甚至有人将医学界的论文造假、抄袭之风，全部归咎于“唯论文”的评价机制上。这一观点认为，如果医生不是在繁重的治病救人工作之外，还非要写很多论文才能获得认可，才能评职称，加薪水，他们就不需要去造假，去抄袭了。
想要避免学术论文抄袭的话就需要加强论文的检查和监督工作，做好学术研究。
第1点这件事情就是要调查一下为什么会出现这种情况，第2点是谁操纵的，而且把幕后黑手抓出来了，第3点就是最后看问题的轻重，然后就判刑。
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。
随着2015年那场大规模的撤稿事件的全程发酵，论文造假的这个事件也越来越受到相关人员的重视，对于基层一线的医生而言，可能部分医生并不具备识别真假论文的能力，如果有部分医务人员读到了假论文，而又按照假论文里面的东西进行操作，极有可能造成不可挽回的损失，那么如何初步的判定一篇论文是否涉嫌造假呢，笔者根据多年写作的经验，假设你第一眼的直觉就觉得某篇文章有问题，你该如何去辨别真伪，需要进行评价的步骤具体如下（所有这些步骤都是基于相应的论文不主动公布原始数据而得出的）：第一、看期刊杂志的整体水准如何： 大家身为医务工作者也都知道，要评上高级职称，基本都需要发表一定数量的论文在相应等级的期刊等级上。而这些杂志里面往往水平相差很大，一般而言，编辑水平越差的杂志，出现问题文章的概率越大，我以辽宁省2015年公布的西医高级职称晋级论文杂志目录为例，里面目录里某个国家级杂志的编辑的一些问题很能说明一些问题。某次，这位杂志的编辑问了两个问题，第一个问题为：WHONET 是什么，我都没见过？第二个问题为：生存率拿某年存活的人数除以第一年的人数，这种算法不是错的么，应该是拿当年存活的人数除以剩下存活的人数。这两个问题反映出了一个很危险的现实问题，电脑对面那个人根本不具备审稿件的能力（这种编辑还是在这个国家级杂志社干了有些年头的老员工了），第一个假设你不知道，你可以百度，这个软件就是用来监测医院感染与细菌耐药监测的软件，身为编辑对于常用软件不熟悉，那你怎么审稿；对于第二个问题，这个属于常识性的问题了，按照这位编辑的思路，每一年的生存率都是100%。那么我们国内的期刊的总体水平是呈现出一个什么样的趋势呢，基本上可以概括为：大学和研究结构主办的核心期刊水准＞地方性的核心期刊＞正规机构办的国家级期刊（普刊）＞一些乱七八糟的盈利性的机构办的国家级杂志＞省级期刊（普刊）。这里面我要特别说明下，什么叫一些乱七八糟的盈利性的机构（比如某省的XX研究机构，可能有个备案，但是不是政府组织，也非学术机构分支，就是某个私人机构）如果很不幸，你觉得有问题的文章，恰好掉落在那些笔者举例的那些低水平的杂志期刊里面，这个时候你就需要进行第二步了。 第二数据、结构及其逻辑是否合理： 真论文和假论文最大的区别在于，真的研究其结果具有不确定性，而假的论文，都是先设定好一个结果再去写，这样就会造成一种现象，假论文中的整体结构往往会很完美。比如，笔者见过的某篇文章，里面特意强调了，在整个临床研究的过程中，全程都有医学伦理协会的人跟踪，从而确保患者本人的权利不受侵害，这个实际，在我们国内，很少有哪个医院能够调到如此多的人去进行伦理学的监督，大部分作者都是随意写写（看到上述文章里如此完美的伦理学监督过程，我们要求其出示相应的伦理学批件及医院病案科的相关证明材料，对方无法提供，因而认定该篇文章高度涉嫌造假，而被退稿）：通过了本院医学伦理协会的审核通过，实际上以我们国家的目前的状况，很少有人这么做。其次，假的论文在临床方面可能存在明显的不足，比如在常规用药上，使用的剂量疗程和用法完全不是一般临床医生的用法，而且在相应的细节里面也可能完全背离了临床的相关准则。另外一点是在统计学上面，假论文因为没有原始数据，相应的数据需要编，很多作者统计学基础并不过关，对于一些简单的四格表的卡方检验，往往X2和P值都不对，部分简单的结果，甚至可以手算得出，可以验证，来进行相应文章的证伪。还有部分文章，整个逻辑都不清晰，这点也可以进行辅助相应的判定。 第三仔细观察文章中的细节和充分利用查重网站验证假论文： 因为对于假论文而言，因为是假的所以在某些细节上必然跟真的存在较大差异，所以必然在细节上面存在着一定程度的问题，而细节可以暴露很多问题，这里的问题主要是指随访、问卷和图片这一类的小细节问题。比如，对于未分化甲状腺癌的患者的随访中，没有丢失病例，而且死亡率明显低于常规，在1,3，5年的生存率还能奇高的（本身未分化甲状腺癌的患者一般发现都是晚期，很少有生存时间超过1年的）。图片的话，对于相同专业的医生而言，鉴别起来，可能相对容易，有些作者会讲图片旋转过来用几次，或者P别人的图片（从图片上来看，需要医生科研素养和见识较高）对于杂志社而言，国内即便再烂的杂志社，也会控制抄袭率的，但是一般假论文都是“天下文章一大抄”的产物，根据笔者多年的经验，大部分代笔的“枪手”会以某几篇文章为核心来进行原版的抄袭，此时咱们对于有问题的文章，可以直接利用查重网站进行查，重点看单篇相似度过高的文章，然后将单篇相似度高的文章，与原文进行比对，看看是否存在“抄袭和造假”。 上述步骤仅仅适用于临床医生初步筛选来排除那些假论文，使得自己在阅读文献的时候不至于被假文章误导从而在工作中产生重大失误，但是如何尽量减少假论文的发表，监测的重点仍然在相关科研机构和杂志出版集团。
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！ 实际案例： 验证： 在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。 操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ ，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。 结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）
我相信大家都会深思这样的问题，就是学术造假是如何就会被发现的？
作为一个过来人，让我来告诉大家：
请允许我用自己的事例；曾经我的往届有位鬼才，本科毕业论文的查重是不查图片跟表格的。重点来了，他把抄的内容直接放在一行一列的表格里，然后去掉边框，直接交了，字数多还不担心查重。并且他交完，复写率是15%，一开始答辩老师觉得他还很不错，本来打算就是走个形式，每人问一个问题，就给过了，结果底下有一个老师，翻他的论文的时候发现有两页是老师带的学生写，完全一样。那个老师直接说，你这不对，这两页都是我写过的，全重了，就这两页得占全文的8%。要看他的word，他支支吾吾的各种推脱，没招了，一打开word直接露馅，答辩老师一眼就看出来了，最后学术造假，取消答辩资格，延毕。
还有一个我未曾谋面的往届学长，抄了他往届学长的论文。因为两个人都相隔很久，所以忘了哪一届了。毕业了该写论文了，不知道写啥，从网上搜一篇。正好他的一个学长把毕业论文传到百度文库了，他就全篇复制。本科生论文不上知网，所以也顺利到达答辩。答辩完了我导师越看越眼熟，觉得不对劲，确定自己一定看过。我导师是一个以变态标准要求自己的科研达人，是我们系最严格的老师。所以她查过知网没有收获之后，去了我们系的档案室，待了一天半，把被抄的那篇论文找出来了。他导师拿着论文问他：你抄就算了，你抄的时候没看见最后面致谢里写的老师，跟你的老师一模一样吗？最后双证只发了一个，让他写完论文重新答辩之后再发给他。第二年叫他来答辩他答应了，但是没来，从此再也没见过这位仁兄。
学术造假被发现是因为老师看见过或是其他老师写的见到过。