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会的呀，毕业论文要认真对待，不是一个简单的事情！
不会查的，除老师太闲了，只看结果和过程的毕业论文（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。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论说文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，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；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
我曾经当过大学老师，既经历过本科、硕士、博士三次答辩，也审阅过本科和硕士的论文。我不敢说其他老师是怎么样的，但是我们这个211学校的老师，基本不会仔细看学生的论文。每位老师每年需要答辩的本校论文本科生大概是15到20份左右，硕士大概是10份左右，每年都会有其他学校的硕博论文送来盲审，大概也会在3份左右。这么多的数量，要在10天内全部看完并给出意见，老师还有教学、行政等其他事情，时间上不允许看的太细，硕士论文大概会花30多分钟，本科论文20分钟内就要看完。不过既然是老师，我们看论文是有技巧的，摘要、目录、结论、后记和文献部分是必须仔细看看的，主要是看看研究意义、研究假设、模型、方法、数据来源等主体内容是否合乎标准，逻辑是否自洽，文献吃的是否透彻，是否引用了最新的主流研究成果等等。基本上10分钟就能看出个大概，然后对有疑问或有兴趣之处在翻到细节之处看看，准备好3个问题和建议就行。至于我们如何判断论文是否通过，除了水平要过得去之外，我们会看看后记或者致谢，如果是在职研究生或者临近学制还没毕业的硕博士，一般会网开一面，在通过与不通过之间就放行了。
硕士论文抽查不会要原始数据。
研究生论文如果是送外审的话，只要研究生论文的正文内容是不需要额外的原始数据的，所有的原始数据自己保留好就可以了，因为在外审的过程中，专家对于数据也会进行检测，而且根据他们的经验很快就能发现数据到底是自己编造的还是来源于实验的。
研究生毕业论文会查数据真实性吗？
毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。
毕业论文导师会看原始数据吗？
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论说文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，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；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
原始数据基本不会查,毕竟抽检的时候你都毕业了,原始数据很多人都是一毕业就删了的,去哪找原始数据。 写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。
不会。硕士博士论文的原始数据需要附录到论文当中，这样评审专家就可以查看原始数据了。教育局抽查本科论文不会查数据的。
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
不会查的，除老师太闲了，只看结果和过程的毕业论文（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。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论说文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，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；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
论文数据查找方法如下：
第一、通过实验的方法：
化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。
第二、通过调查的方式：
同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。
第三、互联网查询：
通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。
第四、进行问卷调查：
很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。
有很多人会问，一定要是准确的数据吗，答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了，所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据，这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际，导师也会查阅你的论文，数据这一块肯定是会看的。
导师他是没有功夫看你论文数字的，但是他大体会看数字，并且会看你论文的质量，他重点去看论文质量的你数字再长特别冗长，但是你没有质量也是没有用的，大体就能看到这个数字，他不会一个字一个字去数的。
哪里的MM啊，这个原始数据还是你编吧,,没有数据我很难做的按照统计分析做数据是很有难度的啊,,我觉得数据还是你自己弄好好了,最好是真实的,比较好。估计比编花的时间还要少...对哦,数据弄好了,如果会用EXCEL的话自己弄,弄不好我帮你弄弄看.
急吗，如果不急，把题目及数据发给我吧，，我有时间帮你做一下。
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法，在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点，均是对具有相关关系的变量，从数据内在逻辑分析变量之间的联系，但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提，而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析，并比较两种之间的异同，结合生活中的例子，进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中，回归分析与相关分析是两种常用的统计方法，可以用来解决许多生产实践中的问题，虽然二者之间关系密切，但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说，两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析，可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定，同时另一个变量也有固定值与其相对应，这是一种一一对应的关系，也叫做函数关系。而当一个变量固定，同时与之相对应的变量值并不固定，但是却按照某种规律在一定范围内分布，这两者之间的关系即为相关关系。这里函数关系与相