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每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦，大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重，如果某一位学生写出来的作文不合格，这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文，写完之后发给辅导员及专业课，老师，查看之后没有问题，却在答辩上出现问题，这类学生可以申请第二次答辩，答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩，他们害怕自己写的论文效果不显着，那么当我们遇到论文效果不显著时，该怎么办呢？
每一个学生都会得到学校的安排，每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师，他会帮助我们修改论文，解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时，这位老师会查阅相关资料，给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著，可以请教专业老师帮忙指导。
绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏，所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高，论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文，那么论文的结果肯定不会尽如人意，所以如果碰到论文结果不显著的情况，可以继续查阅资料，丰富论文内容。
这里指的是与其他人进行互帮互助，每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣，所写出的作文结果不如人意，可以向同学寻求帮助，也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文，寻求他人合作与帮助的过程中，千万不要害羞，让同学知道你有一颗爱学习的心。
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。
论文中显著性水平标注方法：（1） 先将平均数由大到小排列（从上到下排列），在最大平均数后标记字母 a 。（2）用该平均数依次与各平均数相比（向下过程），凡差异不显著都标记同一字母 a，直到遇到与其差异显著的平均数，其后标记字母 b，向下比较停止；（3）再以标有字母b的该平均数为标准，依次与上方比它大的各个平均数比较（向上过程），凡差异不显著一律再加标b，直至显著为止（开始“掉头”向下）；（4）再以标记有字母 b 的最大平均数为标准（向下过程），依次与下面各未标记字母的平均数相比，凡差异不显著，继续标记字母 b，直至遇到某一个与其差异显著的平均数标记 c；（5） 如此循环下去，直到最小的平均数被标记、且比较完毕为止。“招式”的标注方法：数据为不同病原真菌菌株侵染植物叶片后的病斑直径，SPSS数据、分析结果已经上传到论坛，大家可下载下来练一练。用SPSS做完多重比较需得到3个表格，分别是“描述性”，“方差同质性检验”，“多重比较”。从Levene方差齐性检验的结果（p=>）表明，适于用LSD法（Least Significant Difference，最小显著性差异法）进行多重比较。接下来将“描述性”表格，复制粘贴到Excel中，稍作整理后以平均值做倒序排序。差异显著性的知识延展定义：差异显著性即是显著性差异(significant difference)，是一个统计学名词。它是统计学（Statistics）上对数据差异性的评价。通常情况下，实验结果达到水平或水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。原理：当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变，因而前测后测的数据会有显著性差异。
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。
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。
首先打SPSS软件，开点击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”。 2、在弹出的“单因素方差分析”选项卡中，将“体重”选入到应变量列表中，将“饲料类型”选入到因子中。 3、点击右边的“事后多重比较”，在弹出的选项卡中选择“LSD”，然后点击继续。 4、然后再点击右边的“选项”，在弹出的选项卡中选择“描述性”和“方差同质性检验”，点击确定。 5、在结果中，要看的就是方差齐性检验，在“单因素同质性测试”表中可以看到P=>,说明方差是齐的，可以使用单因素方差分析法。...全文5图75评论踩吕秀才2013-03-02知道合伙人金融证券行家关注
1、首先打SPSS软件，开点击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”。
2、在弹出的“单因素方差分析”选项卡中，将“体重”选入到应变量列表中，将“饲料类型”选入到因子中。
3、点击右边的“事后多重比较”，在弹出的选项卡中选择“LSD”，然后点击继续。
4、然后再点击右边的“选项”，在弹出的选项卡中选择“描述性”和“方差同质性检验”，点击确定。
5、在结果中，要看的就是方差齐性检验，在“单因素同质性测试”表中可以看到P=>,说明方差是齐的，可以使用单因素方差分析法。
原始数据修改哪怕一个数字，所有的统计分析都要重做一遍如果还是不显著，又要修改一次，重做一遍也就是说，你的工作量会增加N倍没有任何一本教材交给你如何修改原始数据，包括世界上最出名的人，也不知道如何去修改原始数据来造假不过，专业做数据分析的人，是有一定的经验的，比普通人更容易知道如何去修改，修改什么地方，改为多大多小我经常帮别人做这类的数据分析的
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。
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。
这个有两种办法，第一种是对数据进行深层分析，提升你研究的深度。第二是参考同类型的文献，看看别人都是怎么写的，包括别人的用词和整体结构的。当然，你如果有条件的话，可以让老师给你指导一下，更直接的找出问题进行修改，这样写作质量就高了。在有数据的情况下，论文一般写作质量都很高的，只是细节方面需要优化。
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。
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。
显著性水平是在论文前确定的，一般不会改的。但是你可以这样描述，在水平上不显著，在水平上显著
本科生毕业论文偷偷改几个数据要想降低本科毕业论文的重复率，最好的办法就是逐句地修改，但是会很耗费时间和精力，为了自己的未来，辛苦点其实也是件好事。还有一个比较轻松地办法，就是用google翻译，先翻译成英文，再把英文翻译回汉语，但是，这里的问题是，当你再次把英文翻译回汉语的时候，汉语的逻辑有时会出现问题，你还得把最后翻译出来的汉语好好的看看，修改一下，才能使用。这是我做8年多的论文写作工作的经验，要想把论文写好，还是得下功夫才行。如果这都觉的麻烦，可以帮你。
标字母的方法：单击其中任意一条柱，便会默认选中全部。单击任意一条柱->右击->数据标志->值打勾 。此时全部柱出现数值，然后把数值修改成字母即可。字母的意义：小写的字母（a、b、c、d)表示的是显著（p<）；大写字母(A、B、C、D）表示极显著（p<）。当每个处理后面的字母相同时为不显著，只有字母完全不一样时才显著或极显著。
在Excel中图的线条上点右键，选择“数据系列格式”，在其中选择“数据标志”，在“值”的对话框中打勾，点确定。你会在图形中看到线条上出现数据，然后依据你方差分析的结果，将相关的数据修改成字母“a，b，c...
柱状图可以通过添加文本的方式给图上加入显著性标记。
数据包含均值和标准差SD，将导入的SD设置为“Y error”，中绘图数据，绘制带误差棒的柱状图，绘制好后，将图形美化一下；添加文本，然后输入显著性标记；修改显著性标记字体，并调整其位置。
相关信息：
显著性标记柱形图是在差异分析柱形图的基础上添加显著性标识，可以直观的呈现不同样本间的差异关系和差异显著性。在不同品种的表型差异分析或样本间基因表达量统计中均被经常使用。
图形由柱形图、误差线和显著性标识三部分组成。柱形图表示样本的表型或表达量数值；误差线代表每个样本存在的潜在误差；显著性标识代表样本间差异的显著程度。
你可以把图标放在PS或者SigmaPlot里面加显著性