看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
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。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。
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。
看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
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。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。
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。
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。
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。
检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
不可以。 毕业论文查重数据是不可以改的，而且改了也没有用，后面交上去是会别查出来的，毕业论文是不能抄袭的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
检测一下数据不一致原因，然后说明即可
你叫什么名字