大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
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。
这要看指导老师的态度了，如果数据编造特别离谱，而且非常明显。指导老师认真一点就会发现，查出来后就会要求重写或者不能通过。
严格的说，是没有问题的，编数据还是比较常见，只要你的理论没有错误即可不会被查出来的
如何辨别在职研究生论文是否造假？作者：本站来源：在职研究生教育网上传时间：2014-12-0413:34:17由于少部分在职研究生学员对于在职研究生论文撰写答辩存在一定的侥幸心理，试图通过代写买卖、抄袭等明令禁止的渠道蒙混过关，最终却酿成延迟毕业甚至无法获取学位的惨剧。在职研究生论文具有严格的审核机制，造假论文始终难以逃脱判别标准的法眼。对于在职研究生论文造假如何判定，主要从以下五点考量：1、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织在职研究生论文代写的；2、购买、出售学位论文或者组织在职研究生论文买卖的；3、伪造数据的；4、剽窃他人作品和学术成果的；5、有其他严重学位论文作假行为的。作为在职研究生进修的最后一道关卡，在职研究生论文对获取学位的重要性以及关键意义想必大家也是心如明镜。所以，面对论文代写、抄袭等在职研究生论文陷阱，请各位在职研究生学员务必绕行。（责任编辑：洋洋）考研政策不清晰？在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士开放网申报名中。
后果如下：
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。
研究生造假数据绝对是不可接受的行为，这样的行为会给导师带来负面影响，甚至可能会被认定为学术不端行为，因此，研究生造假数据算是坑导师的行为，应当避免。
研究生造假数据是对导师的不尊重，也是对科学的蔑视。这是一种不负责任的行为，会给导师和研究生带来负面影响，因此不能算是坑导师。
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。
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。
如果确定别人的资料是错的，就把资料修正过来，按自己的思路处理。
还是等proof来后改？会给我重新审稿吗？不改行吗？谢谢各位啊。 请大家帮忙啊 改正的话会重新审稿吗？ 尽快向杂志社说明情况 他们会给你答复 如果不是重要结论的修改 一般会重新审稿后录用 谢谢小小鸟啊 你是说不会重新审稿 是吗？ 顶一下 是SCI杂志吗？发生这种事的原因，是编辑不懂统计，审稿人的统计知识有缺陷。有些统计学问题，以一些简单计算就能发现问题。我发现国内杂志，哪怕是国内顶级杂志也会发生此类问题，因此曾想，建议所有杂志社要增加两个位置，一个叫统计审计；另一个叫原始资料审计。要是这样的话，可避免很多低阶错误，但，这样就会断了很多人的晋升之路。 [标签:content1][标签:content2](责任编辑：admin) 【求助】请教BBRC的投稿状态【求助】投稿选杂志遇到的【讨论】作者署名单位问题【求助】大修后投稿过去一【求助】投稿要求大修的几【共享】3年发表82篇SCI Jo【求助】肝移植方面的文章【求助】Waiting for Potential【求助】求助该投往那个刊【转贴】给SCI写手的一点参【求助】投sci杂志要求推荐【求助】求教——中国当代【求助】这些杂志是合法杂【求助】我该怎样回答这个
是自己发现的吗？是的话，对未排版定稿的立即纠正，已排版定稿的插一个更正说明，已经发表的论文在下期赶紧发一个勘误告示。
如题，以前发表的文章的论文资料有点错误，现在写毕业论文，毕业论文里面改正过来可以吗？ 修正一下，发一个Erratum去原来杂志，有专门这种文章型别的， 毕业论文你就当写书，独立于发表论文的，当然可以改过来dale79(站内联络TA)论文有错误是常出现的事情，看你毕业论文怎么对待，可以避开，也可以纠正，这个要分错误的性质而定，如果是论文理论错误导致资料错误就比较麻烦，如果理论正确，而只是选取的算例错误，则可以避开silentmoon(站内联络TA)Originally posted by purezhang at 2010-07-12 22:41:07: 修正一下，发一个Erratum去原来杂志，有专门这种文章型别的， 论文有错误是常出现的事情，看你毕业论文怎么对待，可以避开，也可以纠正，这个要分错误的性质而定，如果是论文理论错误导致资料错误就比较麻烦，如果理论正确，而只是选取的算例错误，则可以避开 谢谢！是模拟的结果错了，理论应该是对的。当然基于模拟的结果在论述上需要修正。请教一下，我可否附上新的模拟结果？purezhang(站内联络TA)Originally posted by silentmoon at 2010-07-12 23:51:18: 没问题的，有人问起时你绕得过去就行 然后若干年后有人引用你的资料发了文章时， 没问题的，有人问起时你绕得过去就行 然后若干年后有人引用你的资料发了文章时，你再告诉他，我这里面有东西是算错的 我也认为只要不是理论上问题还是比较好解决，怕的的公开发表的论文有理论硬伤就比较麻烦了
如果你不需要发表的话，那就尽量的编严谨一些，别被指导老师发现了就好。 你也可以去看看同领域有的论文去看看他们的资料，去模仿他们的资料，数值尽量随机一点，不然太明显了
你很追求完美啊，但也说明你做事不够细心，其实每个人写微博都可能出现错别字，没关系的。你可以再写一封，改掉错字啊。如果简历里面有错别字就不好了，不过那肯定是可以改的。有些事情做错了，就无法挽回了，所以在我们做事说话的时候，最好细心一些，养成好习惯。
自己有个账号，你在右上角可以看到你账号状态，在这个情况下进入任何人的空间评论，应该会自己动留下的，只是可能会有验证码而已。谢谢
这里找一下吧:lun-wen./wt10.htm
不算。硕士毕业论文中的学术不端主要是指抄袭，而高校一般是用知网学术不端检测工具来测的，如果你需要检测，可以来我们文天下论文检测网检测。学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。人们已习惯用图像软件对图像数据进行处理绘制论文插图，因此又出现了窜改数据的新形式。例如，由于原图的阳性结果不清晰，就用图像软件添加结果。如果没有窜改原始数据，只是通过调节对比度等方式让图像更清晰，这是可以的，但是如果添加或删减像素，则是不可以的。
算数据造假，但是已经毕业，应该不至于被取消学位。
硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为，那就存在被人发现的可能，一旦被查，将会受到相应的处罚。据统计，数据造假发生最多的领域，第一是医学， 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。
但是在论文答辩之前要经过审核的，还是要注意一些为好。 对论文的认真程度，要看你的答辩组的老师态度了，还有硕士论文在毕业之后，还会经历一次教育部的抽查， 如果到那时被发现出了问题，就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的，就避免使用虚假数据。
论文数据重要性：
虽然审稿专家没有发现，但是并不代表论文发表出去后，别人发现不了。要知道论文发表出去，面向的是与你方向相同的人员，肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文，若是发现错误，那么会质疑你的论文水平，也会怀疑杂志社及审稿专家的水平，对你今后在行业的发展并没有好处。
所以，一旦发现错误之后，就要及时联系杂志社或是审稿专家修改。尤其是医学方面的作者来说，任何一个小数的错误，可能都会影响整个研究实验，甚至会造成连锁反应。就拿药学论文来说，因为一个小数原则，可能导致某一项药品成分增加或是减少, 起到相反的作用，那么后果是非常严重的。
而对于一件机械零件的设计而言，可能因为一厘一毫的差别， 而导致一批零件无法投入使用。所以发现错误后要及时修改，这既是对自己，也是对他人负责的表现。
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。
做错了还是造假？错了的话向论文审核负责人申请改正就可以了。
要是作假的话。2013年1月1日出台了最新《学位论文作假行为处理办法》，数据造假会被判定为论文造假。
《学位论文作假行为处理办法》：在职人员的学位论文出现购买、由他人代写、剽窃或者伪造数据等作假情形的。学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为，国际上一般用来指捏造数据、窜改数据、剽窃、一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行。
扩展资料：
学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为，国际上一般用来指捏造数据（fabrication）、篡改数据（falsification）和剽窃（plagiarism）三种行为。但是一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行为也可包括进去。学术不端行为在世界各国、各个历史时期都曾经发生过，但是像中国当前这样如此泛滥，严重到被称为学术腐败的地步，却是罕见的。这不仅表现在违反者众多、发生频繁，各个科研机构都时有发现，而且表现在涉及了从院士、教授、副教授、讲师到研究生、本科生的各个层面。由于中国高校缺乏学术规范、学术道德方面的教育，学生在学习、研究过程中发生不端行为，经常是由于对学术规范、学术道德缺乏了解，认识不足造成的。因此，对学生——特别是研究生——进行学术规范、学术道德教育，防患于未然，是遏制学术腐败、保证中国学术研究能够健康发展的一个重要措施。
学术不端 百度百科
当然不可以了，论文讲究的是实例证明有理有据，绝不可以进行数据的编造，关于论文创作中的问题大家可以来中国鸣网学术站看看。
毕业论文绝对不能编造数据。
一、学位论文作假行为的类型
1、购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的。
2、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的。
3、剽窃他人作品和学术成果的。包括原封不动或基本原封不动地复制他人作品和学术成果的；使用他人学术观点构成自己学位论文的全部核心或主要观点，将他人学术成果作为自己学位论文主要部分或实质部分等行为。
4、伪造数据，包括主观臆断地在学位论文中捏造或篡改研究成果、调查数据、实验数据或文献资料等行为。
5、有其他严重学位论文作假行为的。
二、写毕业论文的方法1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法，有计划、深入、系统地了解教育现象。
2、对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结，为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法，这是一种以书面方式收集数据的研究方法，即调查人员为调查项目编制表格，分发或邮寄给有关人员，要求指示填写答案，然后回收、统计和研究。
3、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，以获取数据的方法。
4、实验法实验方法是通过改革主体，控制研究对象，发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。
小小的编造一下是可以的。
不能，本科论文要求有一定的实践。