我相信大家都会深思这样的问题，就是学术造假是如何就会被发现的？
作为一个过来人，让我来告诉大家：
请允许我用自己的事例；曾经我的往届有位鬼才，本科毕业论文的查重是不查图片跟表格的。重点来了，他把抄的内容直接放在一行一列的表格里，然后去掉边框，直接交了，字数多还不担心查重。并且他交完，复写率是15%，一开始答辩老师觉得他还很不错，本来打算就是走个形式，每人问一个问题，就给过了，结果底下有一个老师，翻他的论文的时候发现有两页是老师带的学生写，完全一样。那个老师直接说，你这不对，这两页都是我写过的，全重了，就这两页得占全文的8%。要看他的word，他支支吾吾的各种推脱，没招了，一打开word直接露馅，答辩老师一眼就看出来了，最后学术造假，取消答辩资格，延毕。
还有一个我未曾谋面的往届学长，抄了他往届学长的论文。因为两个人都相隔很久，所以忘了哪一届了。毕业了该写论文了，不知道写啥，从网上搜一篇。正好他的一个学长把毕业论文传到百度文库了，他就全篇复制。本科生论文不上知网，所以也顺利到达答辩。答辩完了我导师越看越眼熟，觉得不对劲，确定自己一定看过。我导师是一个以变态标准要求自己的科研达人，是我们系最严格的老师。所以她查过知网没有收获之后，去了我们系的档案室，待了一天半，把被抄的那篇论文找出来了。他导师拿着论文问他：你抄就算了，你抄的时候没看见最后面致谢里写的老师，跟你的老师一模一样吗？最后双证只发了一个，让他写完论文重新答辩之后再发给他。第二年叫他来答辩他答应了，但是没来，从此再也没见过这位仁兄。
学术造假被发现是因为老师看见过或是其他老师写的见到过。
如果学校或者相应的机构对这方面查得比较严的话，那么就可能会发现你学术造假，因为我们可以查重。
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。
学术造假的过程这会留下一定证据的，包括你抄袭原文，或者是请其他人去帮你写作，这些都是为以后证明你学术造假是非常有利的证据，所以可能在当时情况下没有人发现，但是随着时间一定会有人发现你学术造假的行为。
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。
可以说应该无法识别，可以算算他论文中T值P值与数据结果是否可以对上，这种低级错误如果有出入肯定假了
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！ 实际案例： 验证： 在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。 操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ ，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。 结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）
随着2015年那场大规模的撤稿事件的全程发酵，论文造假的这个事件也越来越受到相关人员的重视，对于基层一线的医生而言，可能部分医生并不具备识别真假论文的能力，如果有部分医务人员读到了假论文，而又按照假论文里面的东西进行操作，极有可能造成不可挽回的损失，那么如何初步的判定一篇论文是否涉嫌造假呢，笔者根据多年写作的经验，假设你第一眼的直觉就觉得某篇文章有问题，你该如何去辨别真伪，需要进行评价的步骤具体如下（所有这些步骤都是基于相应的论文不主动公布原始数据而得出的）：第一、看期刊杂志的整体水准如何： 大家身为医务工作者也都知道，要评上高级职称，基本都需要发表一定数量的论文在相应等级的期刊等级上。而这些杂志里面往往水平相差很大，一般而言，编辑水平越差的杂志，出现问题文章的概率越大，我以辽宁省2015年公布的西医高级职称晋级论文杂志目录为例，里面目录里某个国家级杂志的编辑的一些问题很能说明一些问题。某次，这位杂志的编辑问了两个问题，第一个问题为：WHONET 是什么，我都没见过？第二个问题为：生存率拿某年存活的人数除以第一年的人数，这种算法不是错的么，应该是拿当年存活的人数除以剩下存活的人数。这两个问题反映出了一个很危险的现实问题，电脑对面那个人根本不具备审稿件的能力（这种编辑还是在这个国家级杂志社干了有些年头的老员工了），第一个假设你不知道，你可以百度，这个软件就是用来监测医院感染与细菌耐药监测的软件，身为编辑对于常用软件不熟悉，那你怎么审稿；对于第二个问题，这个属于常识性的问题了，按照这位编辑的思路，每一年的生存率都是100%。那么我们国内的期刊的总体水平是呈现出一个什么样的趋势呢，基本上可以概括为：大学和研究结构主办的核心期刊水准＞地方性的核心期刊＞正规机构办的国家级期刊（普刊）＞一些乱七八糟的盈利性的机构办的国家级杂志＞省级期刊（普刊）。这里面我要特别说明下，什么叫一些乱七八糟的盈利性的机构（比如某省的XX研究机构，可能有个备案，但是不是政府组织，也非学术机构分支，就是某个私人机构）如果很不幸，你觉得有问题的文章，恰好掉落在那些笔者举例的那些低水平的杂志期刊里面，这个时候你就需要进行第二步了。 第二数据、结构及其逻辑是否合理： 真论文和假论文最大的区别在于，真的研究其结果具有不确定性，而假的论文，都是先设定好一个结果再去写，这样就会造成一种现象，假论文中的整体结构往往会很完美。比如，笔者见过的某篇文章，里面特意强调了，在整个临床研究的过程中，全程都有医学伦理协会的人跟踪，从而确保患者本人的权利不受侵害，这个实际，在我们国内，很少有哪个医院能够调到如此多的人去进行伦理学的监督，大部分作者都是随意写写（看到上述文章里如此完美的伦理学监督过程，我们要求其出示相应的伦理学批件及医院病案科的相关证明材料，对方无法提供，因而认定该篇文章高度涉嫌造假，而被退稿）：通过了本院医学伦理协会的审核通过，实际上以我们国家的目前的状况，很少有人这么做。其次，假的论文在临床方面可能存在明显的不足，比如在常规用药上，使用的剂量疗程和用法完全不是一般临床医生的用法，而且在相应的细节里面也可能完全背离了临床的相关准则。另外一点是在统计学上面，假论文因为没有原始数据，相应的数据需要编，很多作者统计学基础并不过关，对于一些简单的四格表的卡方检验，往往X2和P值都不对，部分简单的结果，甚至可以手算得出，可以验证，来进行相应文章的证伪。还有部分文章，整个逻辑都不清晰，这点也可以进行辅助相应的判定。 第三仔细观察文章中的细节和充分利用查重网站验证假论文： 因为对于假论文而言，因为是假的所以在某些细节上必然跟真的存在较大差异，所以必然在细节上面存在着一定程度的问题，而细节可以暴露很多问题，这里的问题主要是指随访、问卷和图片这一类的小细节问题。比如，对于未分化甲状腺癌的患者的随访中，没有丢失病例，而且死亡率明显低于常规，在1,3，5年的生存率还能奇高的（本身未分化甲状腺癌的患者一般发现都是晚期，很少有生存时间超过1年的）。图片的话，对于相同专业的医生而言，鉴别起来，可能相对容易，有些作者会讲图片旋转过来用几次，或者P别人的图片（从图片上来看，需要医生科研素养和见识较高）对于杂志社而言，国内即便再烂的杂志社，也会控制抄袭率的，但是一般假论文都是“天下文章一大抄”的产物，根据笔者多年的经验，大部分代笔的“枪手”会以某几篇文章为核心来进行原版的抄袭，此时咱们对于有问题的文章，可以直接利用查重网站进行查，重点看单篇相似度过高的文章，然后将单篇相似度高的文章，与原文进行比对，看看是否存在“抄袭和造假”。 上述步骤仅仅适用于临床医生初步筛选来排除那些假论文，使得自己在阅读文献的时候不至于被假文章误导从而在工作中产生重大失误，但是如何尽量减少假论文的发表，监测的重点仍然在相关科研机构和杂志出版集团。
我相信大家都会深思这样的问题，就是学术造假是如何就会被发现的？
作为一个过来人，让我来告诉大家：
请允许我用自己的事例；曾经我的往届有位鬼才，本科毕业论文的查重是不查图片跟表格的。重点来了，他把抄的内容直接放在一行一列的表格里，然后去掉边框，直接交了，字数多还不担心查重。并且他交完，复写率是15%，一开始答辩老师觉得他还很不错，本来打算就是走个形式，每人问一个问题，就给过了，结果底下有一个老师，翻他的论文的时候发现有两页是老师带的学生写，完全一样。那个老师直接说，你这不对，这两页都是我写过的，全重了，就这两页得占全文的8%。要看他的word，他支支吾吾的各种推脱，没招了，一打开word直接露馅，答辩老师一眼就看出来了，最后学术造假，取消答辩资格，延毕。
还有一个我未曾谋面的往届学长，抄了他往届学长的论文。因为两个人都相隔很久，所以忘了哪一届了。毕业了该写论文了，不知道写啥，从网上搜一篇。正好他的一个学长把毕业论文传到百度文库了，他就全篇复制。本科生论文不上知网，所以也顺利到达答辩。答辩完了我导师越看越眼熟，觉得不对劲，确定自己一定看过。我导师是一个以变态标准要求自己的科研达人，是我们系最严格的老师。所以她查过知网没有收获之后，去了我们系的档案室，待了一天半，把被抄的那篇论文找出来了。他导师拿着论文问他：你抄就算了，你抄的时候没看见最后面致谢里写的老师，跟你的老师一模一样吗？最后双证只发了一个，让他写完论文重新答辩之后再发给他。第二年叫他来答辩他答应了，但是没来，从此再也没见过这位仁兄。
学术造假被发现是因为老师看见过或是其他老师写的见到过。
如果学校或者相应的机构对这方面查得比较严的话，那么就可能会发现你学术造假，因为我们可以查重。
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。
论文篡改属于学术造假中的一种，严重性仅次于论文抄袭，对于论文查重时判定抄袭的情况如下： 第一种就是论文是完全或者基本是抄袭其他人的论文，只是将抄袭的对论文进行了简单的修改和删减而已，但是其中重复相似的片段和字数还是有很多的。 第二种情况是在进行论文查重的时候，虽然论文的相似度并不是很高，而且论文内容也不是完全一样的，但是摘抄部分中相似的片段仍然超出了最大阈值，因此这部分内容的重复率内容也会计算至论文的整体的重复率高于学校的要求，这一情况的严重度略低于第一种，在后期检测查重的时候工作量仍然比较大，需要降重的部分较多。 第三种情况就是大家并没有按照论文查重系统的要求标注好引用符号或者，查重系统便无法正确的识别这部分，而会直接将这些引用的部分标红判定其为，还有一种情况是即使做好了引用符号，如果引用的篇幅和次数超过了论文检测系统的阈值，也会判定为重复被标红。
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。
论文篡改属于学术造假中的一种，严重性仅次于论文抄袭，对于论文查重时判定抄袭的情况如下： 第一种就是论文是完全或者基本是抄袭其他人的论文，只是将抄袭的对论文进行了简单的修改和删减而已，但是其中重复相似的片段和字数还是有很多的。 第二种情况是在进行论文查重的时候，虽然论文的相似度并不是很高，而且论文内容也不是完全一样的，但是摘抄部分中相似的片段仍然超出了最大阈值，因此这部分内容的重复率内容也会计算至论文的整体的重复率高于学校的要求，这一情况的严重度略低于第一种，在后期检测查重的时候工作量仍然比较大，需要降重的部分较多。 第三种情况就是大家并没有按照论文查重系统的要求标注好引用符号或者，查重系统便无法正确的识别这部分，而会直接将这些引用的部分标红判定其为，还有一种情况是即使做好了引用符号，如果引用的篇幅和次数超过了论文检测系统的阈值，也会判定为重复被标红。