数据造假，会导致没有数据支撑，会出现学术不端。
今年3月15日，教育部就学位法草案公开征求意见。草案规定，已经获得学位者，在获得该学位过程中有下列情形之一的，由学位授予单位撤销学位，收回或者宣布学位证书无效：①学位论文或者实践成果存在严重剽窃、伪造、抄袭、数据造假等学术不端行为的，质量不符合标准的；②以冒名顶替、徇私舞弊等非法手段取得入学资格或者毕业证书的；③在学习期间存在不应当授予学位的其他违法违规行为的
学术造假的危害性：对于被抄袭者而言，如果他人的抄袭未曾被发现，却能够顺利的毕业，顺利的拿到自己想要的成果，真的是一件非常受打击的事情，会打击自己在学术上的积极性。学术造假破坏了整个学术环境的健康发展，与学术研究理论相违背，不利于整个学术界的创新，阻碍科研技术的进步。对于其他学术研究者而言也影响颇深，大家可能会不能潜心做学术研究，有什么问题尽管“参考”同行的就可以了，不利于学术研究的进一步探索，影响大家的积极性和工作热情。国家对于科研都是有经费补贴的，学术造假无疑是对科研资金以及科研资源的浪费，过国家来说也是一种浪费。破坏社会风气，破坏社会公平正义。部分人的投机取巧，势必造成他人的不公平对待，被抄袭者数十年寒窗苦，一朝之间就被窃取，慢慢就会形成不正之风。损害形象，甚至影响国家形象。不论抄袭者是个人，还是学校凡是涉嫌学术造假，都会对自己形象造成不良影响，比如最近的某明星，人们对他的良好印象大打折扣！
学位论文是一个人理论修养、知识水平、研究能力的综合体现，刻苦钻研、诚实守信是一个学者安身立命之本。如果像这样弄虚作假、敷衍了事，用古人的话讲，那就真正是“斯文扫地”。须知，博士生教育的高标准、严要求，既是对学校师生负责，更是对一国学术能力、科研能力的保护。我国推行科教兴国战略和人才强国战略，目的就是要培养造就一批有真才实学的人才，挑起国家改革发展的大梁，如果都像这样腐蚀学术殿堂，连起码的学术准则都不要，连基本的学术要求都达不到，遑论破解“钱学森之问”。 学术是一面镜子，映照的是社会的生态和人们的心态。当人们都忙于巧夺浮名、急功近利，学术研究就不可能有“板凳要坐十年冷，文章不写一句空”的氛围。当人们都忙于钻营讨巧、敷衍了事，真正的学术尊严就不可能得到尊重。当学术也被人们当作摆设来对待，甚至当作商品来交换，那么一个国家的原创力、创新力就会遭遇“劣币驱逐良币”的困境。每一篇“问题论文”都是国家教育塔基上的一道“裂纹”，“裂纹”多了，学术大厦就会摇摇欲坠。
数据造假，会导致没有数据支撑，会出现学术不端。
今年3月15日，教育部就学位法草案公开征求意见。草案规定，已经获得学位者，在获得该学位过程中有下列情形之一的，由学位授予单位撤销学位，收回或者宣布学位证书无效：①学位论文或者实践成果存在严重剽窃、伪造、抄袭、数据造假等学术不端行为的，质量不符合标准的；②以冒名顶替、徇私舞弊等非法手段取得入学资格或者毕业证书的；③在学习期间存在不应当授予学位的其他违法违规行为的
如果说你写的论文造假了，那么你得到的学位可能会被取消的。
如果论文造假后果很严重，拿不到学位和毕业证书，要以真实的成绩
数据造假，会导致没有数据支撑，会出现学术不端。
论文造假违规会对不同的涉事人做出不同的处罚，对于尚未获得学位而进行论文造假，取消涉事人的学位申请资格、在获得学位后被发现论文造假，则撤销涉事人的学位资格并且从处罚开始之日起三年内，禁止涉事人进行任何学位申请、是在读学生被发现论文造假，除了撤销学位申请资格外还会开除学籍、是在职人员论文造假，不仅撤销相关学位资格，而且涉事人还需要接受所在单位的纪律处分。
论文造假无疑是对知识产权的一种侵犯。这种行为也否定了很多人的努力，使得一些本来没有能力的人通过了测试。
一旦发现在职研究生在论文答辩时出现学位论文：购买、由他人代写、剽窃或伪造数据等作假行为的，未获得学位的，取消其学位申请资格;已获得学位的，撤销其学位，并注销学位证书。同时，从处理决定之日起3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
如果说你写的论文造假了，那么你得到的学位可能会被取消的。
今年3月15日，教育部就学位法草案公开征求意见。草案规定，已经获得学位者，在获得该学位过程中有下列情形之一的，由学位授予单位撤销学位，收回或者宣布学位证书无效：①学位论文或者实践成果存在严重剽窃、伪造、抄袭、数据造假等学术不端行为的，质量不符合标准的；②以冒名顶替、徇私舞弊等非法手段取得入学资格或者毕业证书的；③在学习期间存在不应当授予学位的其他违法违规行为的
会影响个人诚信，无法获得学位证书并且会受到处理受，以后很难找工作。
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。
若是碰到了内行的老师，一眼就能看出来。但若是老师都不懂的话，看出的可能性很小，当时我编了400个数据。当然你要明白每个数据代表的意思，还有数据类型不要搞错。这一般是对数据具有随机性的好应对。其实最最好的方法就是在这最后的日子里多多向带你的老师请教，特别是对于编程类的。即使最后出不来结果，老师知道也不会怎么怪你的。