因为随着时代变化，数据是会发生改变的。发表sci论文要找sci期刊，sci期刊数量不少，大多数是不要求作者提供原始数据的。作者在发表论文前，若已经确定自己无法提供原始数据，在匹配期刊上，就要选择不需要提供原始数据的sci期刊。这样可以避开无法提供原始数据带来的麻烦。sci论文发表，要经过审稿人的审核。若审稿人对论文内容审核论证过程中，可能需要原始数据的支持，往往会向作者提出提供原始数据的要求。不过这种情况还是比较少见的。若作者遇到了这样情况，可以把无法提供原始数据的情况，与审稿人或编辑沟通，若可以不提供原始数据，那最好了。若是必须需要提供原始数据，就没办法了。作者可以在拒稿后，重投其他期刊试试。另外，有人质疑你的文章和数据的时候，可能也要提供原始数据。若无法提供原始数据，可能会导致文章无法发表，或者发表后被撤稿，此时没有其他办法，只能接受。原始数据对sci论文发表很重要，作者在写作时，不能在原始数据上作假，另外发表过程中，能不提供就不提供，容易引起其他麻烦。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
论文不合格。审稿人会对论文做出评审和建议，审稿人说论文数据造假但还是让修改是因为论文不合格，审稿人想再给论文作者一个机会。
评审员都是各个领域的一些专家学者，审阅论文时候就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否真实合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
能改。当他质疑你的数据时，就是他认为这里有问题。如果你给不了合理的解释说服他，那么你就要当他质疑的数据修改掉。有一点很重要，因为审稿人每天审的新东西很多，所以当你的调查涉及到比较复杂难懂的东西时，你应该用最简单易懂的方法去给他解释。
如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。有的审稿人会按照你的理论在弄一遍，被查出来，就是学术造假了，根据学位论文作假行为处理办法进行严肃处理。审稿人的工作内容：任何受邀的审稿人，如果觉得无法胜任此篇稿件的评审工作，或者是知道无法在约定时间内完成稿件的评审工作，需要立即告知编辑，从而使编辑可以联系新的审稿人。审稿人收到的任何稿件都必须视为机密文件，在没有编辑的授权情况下，不可以向其他人展示或者讨论该篇稿件。审稿人需要识别出那些在出现在已发表文章中、但没有被作者引用的相关内容。任何在之前发表过的观察结果、派生结论或者论证的内容，都需要在文中以合理的引用形式出现。审稿人需要让编辑注意稿件中出现的那些与已发表数据相似或者重叠的内容。
审稿人要求补充实验，如果确实是文章实验数据不足以支撑结论，还是根据审稿人的意见来补充，基本上就能接收了，如果是不想补充直接拒接然后自己撤稿或者等着被拒稿
论文不合格。审稿人会对论文做出评审和建议，审稿人说论文数据造假但还是让修改是因为论文不合格，审稿人想再给论文作者一个机会。