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原始数据造假能看出来吗

发布时间：2023-03-05 02:14:36 稿源：创意岭阅读： 309 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于原始数据造假能看出来吗的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、硕士论文中数据作假，容易查出来吗？
2、问卷数据可以看出造假吗
3、怎么看出stata实证数据造假了
4、注意：审稿人是这样判断你的数据是不是造假的！

原始数据造假能看出来吗

一、硕士论文中数据作假，容易查出来吗？

结论错误的多的是，谨慎推测别人作假（最好不要认为别人作假），所以一定要批判性得看文章。所以记得有一句话：理论物理的人都认为自己的结论可信，但别人不信。实验物理的工作别人都相信，唯有自己不信。
一般来说感兴趣的重复下实验或推导。重复不出来就要找原因，仪器不如人，还是水平不如人，还是没看懂。要认为文章有作假一定要慎之又慎，万分谨慎。在我审查文章时，我们必须认定作者的实验数据没有作假。这是要求。
至于逻辑漏洞导致的文章结论错误就很多了，不过多看了终能分辨出来。关于逻辑漏洞，会导致文章的结论错误，不是作假，也无关道德。科学的进步本来就是在争论中得出正确结论。在数据有限的情况下，只能凭借忽略次要因素，和猜想来建立模型。那么模型不正确的可能性很高。历史上的大牛们也经常犯错，比如泡利就一直不相信杨-李的弱宇称不守恒一样一样。但是在发展过程中，当实验的数据积累到一定程度，正确的结论就会呼之欲出。
最后，作假非常恶劣，作假必须严惩，但必须有足够的证据。科研上一开始的新现象大都是偶然所得，重复性不好很正常。重复性好那不是科学，是工程。

二、问卷数据可以看出造假吗

不能造假。

如果问卷数据与真实数据相差很大当然会被看出来，如果数据相差微小就很难被发现。

三、怎么看出stata实证数据造假了

1、查看数据的来源是否真实。

2、检验数据是否符合规定的标准。

3、数据的有效性是否得到保证。以上就是查看statat实证数据造假的方法。

四、注意：审稿人是这样判断你的数据是不是造假的！

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。

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 ＞ 0.05，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 ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 检验的 P ＝ 0.1384，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。

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