数据造假,会导致没有数据支撑,会出现学术不端。在审稿过程中,经常发现,很多人并不是没有做工作,但却没有好好地表达出来。这种情况下,还是有必要来表达的更清楚一些,否则很容易做得不错,报告却不充分。也就是研究对象要可靠,要有代表性。如果研究对象本身就有问题,那后面基本上什么都不用看了。数据肯定有问题,结果更谈不上可靠了。经常会遇到一些文章,数据非常好,样本量大,代表性也好,但是在分析时却存在各种问题。比如,有的抽样调查了全国的数据,但是分析方法过于简单,只是做一些简单的描述,无法深层次地揭示更多的问题;有的做了很好的研究,说明的问题也非常实用,但是用的分析方法不当,无法真正体现研究目的。尽管这可能算不上错误,但是却发现不了更深入的规律。