当然大而且是很大的。毕竟现在的论文基本上都要查重核查你的引用数据来源的
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。
很多同学的论文根本也没有创新点，也就重新排列组合，旧瓶装新酒，其实大家都懂，根本没有任何学术价值，完全是为了毕业。
很多东西也是先有结果后有数据和过程，老板希望他是个什么结果最后凑数据，把不符合结果的数据都去掉，凑过程，把几次和结果偏离大的实验过程隐去不提。然后一篇漂亮文章就诞生了。
我在想一件事全国有这么多宿舍里面的话都是你唱过我操，你的货相应这有什么什么不可以的呢，就是造假的话会被发现就再也不回来，也不是很大的全国的设施来为那到时候你妈就是三数据造假的话，你不可能每一个每一个得很对吧，在海地的时候的话有多少人在这里面做。
硕士论文数据造假被发现的几率大吗 ，这是论文数据造假，是能被发现的 ，是信息高速发达的时代，任何信息数据，都是可以被查到的
一般适用于论文内容较完整，逻辑清晰，但是英文写作不好或不地道的学者；或是投稿后因语言问题二次返修的学者。具体服务包含：语法、标点符号、拼写、矫正不地道的词汇短语等。北京译顶科技不错，你可以找他们你可以统一去知道了解下
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。
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。
毕业论文的基本教学要求是：
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。
3、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。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
当然会被发现的。 我硕士论文在时政的研究过程中，自己随意的将结果修改成想要的部分，那么这种结果通常是虚虚假的，而且作为导师来说也很容易能够看出端倪来，一旦被发现之后，硕士的论文在审核过程中就会出现很多问题，很可能会影响毕业。
会的，老师对数据都很敏感的，如果要改，改的东西太多。还是要严谨的对待论文啊。硕士论文修改实证结果会被发现。首先，硕士论文需要经过导师审核，预答辩，外审，答辩等多个环节，在这些环节中可能就会被参与的专家发现你的修改情况。其次，如果这些阶段都没有发现，那么恭喜你，你给自己埋了一个雷，如果之后被发现就是学术造假，追回学位。
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。
不可以。实验数据是不容修改的，不能看那个数据不合理就随意更改，这样就会推翻之前的实验室据，之前做的努力都白费了，还容易扣上学术不端的帽子。
当然会被发现的。 我硕士论文在时政的研究过程中，自己随意的将结果修改成想要的部分，那么这种结果通常是虚虚假的，而且作为导师来说也很容易能够看出端倪来，一旦被发现之后，硕士的论文在审核过程中就会出现很多问题，很可能会影响毕业。
能被查到。排名世界千强的印度本地治里大学（Pondicherry University），其生物技术实验室的教授Hannah R Vasanthi，被爆学术造假丑闻，Hannah R Vasanthi 一天之内7篇文章被Pubpeer上的学者指出各种花样造假，包括内容抄袭、条带复制拼接、数据粘贴、图像颠倒等等。
数据造假者通常被抓住的流程只需两个步骤。首先是数据被质疑是造假者被发现，同时还需要第二步，即文中描述的获取数据的方法并不能实现。