上交论文后会给你结果是否显著1：实事求是法在结论部分坦诚，结论与预期不符，并分析为什么会造成这种结果：样本选择问题？数据收集问题？研究方法问题？还是单纯的预期不准确？进行了合理的分析之后，阐述实际的研究结果，不失为一种坦诚的、大度的、有效的方法。这种方法贵在实事求是，体现自己的态度：虽然我的学术水平确实一般，但是我的态度是端正的。老师一般不会难为这种学生的。2：鸵鸟法数据确实和预期不符，那么久摆在这里好了。反正答辩老师不会仔细看，他们不会发现这个问题的，看到就说不知道就是了。这种办法并不推荐，属于到最后没有时间修改的自暴自弃法。
您是想问硕士论文不显著改成显著了可以吗？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。
毕业论文实证结果和假设相反，则需要学生调整实验假设以保持与实证结果的一致性。毕业论文实证结果的相关注意事项如下：
1、要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作，可参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数。
2、要对掌握的资料做进一步研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出、论据可靠、论证有力，各部分内容衔接得体。
3、要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，前者只是提示各部分要点，不涉及材料和论文的展开，对于有经验的论文作者可以采用。
对初学论文实证结果写作者，最好拟一个比较详细的写作提纲，不但提出论文各部分要点、而且对其中所涉及的材料和材料的详略安排以及各部分之间的相互关系等都有所反映，写作即可得心应手。
扩展资料：
毕业论文实证结果的相关说明：
1、实证结果要结合学习、工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题。
2、论文实证结果写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验、或失败的教训、或新的观点和认识，言之有物、读之有益，就可作为选题。
3、论文实证结果写作选题要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可借鉴他人对这个问题的研究成果。
不可以。论文里面阐述的就是题目的要求，到时候答辩，老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的，所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
您是想问硕士论文不显著改成显著了可以吗？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。
上交论文后会给你结果是否显著1：实事求是法在结论部分坦诚，结论与预期不符，并分析为什么会造成这种结果：样本选择问题？数据收集问题？研究方法问题？还是单纯的预期不准确？进行了合理的分析之后，阐述实际的研究结果，不失为一种坦诚的、大度的、有效的方法。这种方法贵在实事求是，体现自己的态度：虽然我的学术水平确实一般，但是我的态度是端正的。老师一般不会难为这种学生的。2：鸵鸟法数据确实和预期不符，那么久摆在这里好了。反正答辩老师不会仔细看，他们不会发现这个问题的，看到就说不知道就是了。这种办法并不推荐，属于到最后没有时间修改的自暴自弃法。
不可以。论文里面阐述的就是题目的要求，到时候答辩，老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的，所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
上交论文后会给你结果是否显著1：实事求是法在结论部分坦诚，结论与预期不符，并分析为什么会造成这种结果：样本选择问题？数据收集问题？研究方法问题？还是单纯的预期不准确？进行了合理的分析之后，阐述实际的研究结果，不失为一种坦诚的、大度的、有效的方法。这种方法贵在实事求是，体现自己的态度：虽然我的学术水平确实一般，但是我的态度是端正的。老师一般不会难为这种学生的。2：鸵鸟法数据确实和预期不符，那么久摆在这里好了。反正答辩老师不会仔细看，他们不会发现这个问题的，看到就说不知道就是了。这种办法并不推荐，属于到最后没有时间修改的自暴自弃法。
如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
因为本科论文加入实证分析则可以体现论文写作过程中付出的工作量，使论文可较易通过，而硕士论文可以根据兴趣进行选择实证分析和理论研究。实证分析是指基于事实、数据和经验，通过统计学和计量经济学等方法对某个经济、社会或行为现象进行研究和分析的一种方法。实证分析以数据为基础，通过搜集和分析数据来推断某个变量与另一个变量之间的关系。
不可以。论文里面阐述的就是题目的要求，到时候答辩，老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的，所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
呵呵，改数据吧，一般很少有论文的数据是想要的结果
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。 一般情况下，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。