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sci论文的写作几乎是离不开实验的开展的，很多研究结果和实验数据都是SCI论文的构成部分，也让SCI论文更具说服力，更具可读性，但是实际中作者可能会遇到这样一种情况，所开展的两个实验有交叉部分，这也就说明两篇SCI论文中会出现一部分同样的实验数据，有的作者不免担心。SCI论文数据能重复使用吗?这种情况绝不罕见，SCI论文数据重复并没有明令禁止，但重复使用需要作者特别谨慎处理，如果处理的不好可能会给作者带来麻烦。一般来说，在多篇文章中使用一样的数据是不符合学术道德规范的，这种重复发表的行为是不被鼓励的，但如果作者认为之前的数据对这篇后续论文非常必要，请先告知期刊编辑。作者应该要尽最大努力维持投稿的清晰度和透明度，在这种情况下，将以编辑的决策为依归，还有，后续的论文中也要明白指出哪些数据已经发表在别的地方，引用先前的论文在参考文献中。如果作者而一定要使用一部分相同的实验数据，可以做个简单的修改或是转换，也就是不要原封不动的搬过来用，再就是一定要做好标注，不然就很容易被认定为自我抄袭，因为之前的相关数据版权已经属于之前发表的杂志社了，如果再用相同的内容发表新的论文而不做任何标注，就很容易被认定为抄袭了，因此需要作者特别注意。
可以的。一般来说是不可以的使用已经发表的数据,如果是分析的方向和解决的问题不同的话是可以的。但是如果文章结构、内容、数据都一样,这就是一稿多投。
SCI论文数据并无受到实际禁止，如果想要重复使用，就需要作者仔细严谨地处理，避免一些不必要的麻烦。一般而言，在多篇文章中使用相同的数据有悖学术道德，不鼓励重复发布。但如果作者认为此后续文件需要用到以前的数据，请事先通知期刊编辑，并尽最大努力保证提交的内容足够透明和清晰，随后应遵循编辑决定，文件也应明确指出哪些数据已在其他地方发布，另外还需要引用前一篇论文在参考文献中。或者也可以进行简单的修改或转换，但不要移入和移出，必须正确标记，否则很容易被识别为剽窃。由于以前的数据版权属于以前发布的杂志，如果您使用相同的内容发布没有任何备注的新论文，很容易被识别为抄袭，因此作者需要特别注意。
sci论文投稿需要作者认真对待，sci论文在投稿的时候，要不要提供原始的数据呢?相信这个问题也是很多作者朋友在关注的，sci论文投稿要求较高，且每一个期刊对于论文的要求都不同，下面aeic小编来跟大家具体聊一聊吧。
通常情况下，论文研究中支持你得出结果和结论的数据统称为原始数据，但对于提交原始数据的要求并不是所有SCI期刊都有，不同刊物对于这方面有不同的要求。1、其实大多数SCI期刊不会要求作者提供原始数据，因为这种会涉及到作者的著作权等相关事宜，很多作者为了保护自己的文章，不愿意公开文章的原始数据，所以一般情况下，作者无需提交原始数据。2、如果是审稿编辑或者外审专家对文章中的数据有所质疑或者有疑问的情况下，明确要求作者提供文章的原始数据，那作者就不得不提供了，且不限于原始数据，还包括数据的处理过程、所使用处理软件的序列号等详细信息。
改动论文的数据是绝对不可以的。首先，从学术诚信上而言。改动数据已经是一种违背学术道德的行为，一旦被发现，不仅会受到公众谴责，而且也会被取消学位。
留学生论文是可以改数据的。留学生论文是可以改自己的数据的，但是大体的数据应该遵循你做实验得到的真实数据，但是往往由于一些原因导致所做出的数据，不能够得到实验所能达到的正确理论，所以就需要根据正确理论去反推你所做实验的数据，那么这个时候你就必须要改自己的数据，否则你就不能够得到实验的正确结论，那么这个实验就是失败的，那么你做这样的毕业论文就得不到任何的好处，是属于失败的，并且也不能够写成毕业论文，对于自己所作出的努力都是不公平的，所以这个时候就可以更改一下自己的数据。论文修改有广义和狭义两种理解。广义的理解包括写作过程中每一个环节的修改；狭义的理解，则专指草稿完成之后的加工修改。不管是狭义的理解还是广义的理解。论文修改的内容和范围一般都包括：思想观点包括主题在内的修改、材料使用的修改、结构的修改、语言的修改等。
本科毕业论文数据自己不可以编。
论文数据为你的论点提供理论依据。自编论文数据，属于学术造假，在答辩环节遇到内行的导师，一眼就能够发现数据问题，除非你对于实验数据中的每一个参数都比较熟悉，了解每一个参数的意义，因参数变化，能够及时回应造成不同结果的原因。
论文数据可以通过自己收集陆启判或者网站查找数据进行分析整理。收集数据注意事项如下：做好准备工作，为收集数据做好准备。对数据进行及时地记录、整理、统计、分析。关注异常，寻找原因。使用原始数据，保证真实性。
写论文读的文献：
1.与研究领域十分相关的文献。
2.与研究领域相关的文献。
3.与研究领域不相关的文献。
（1）与研究领域十分相关的文献：这类文献一定要认认真真地看，边看边做笔记和总结，越详细越好。做笔记是最笨也是最有用的方法，还需要定期复习笔记内容。
（2）与研究领域相关的文献：这类文献占了大多数，早改需要学会挖掘好的创新点和实验设计思路，这些是文献的精髓。
（3）与研究领域不相关的文献：这类文献只需要将文献的创新点和写作思路做大致总结即可。
本科论文数据不可以自己编。
论文数据为你的论点提供理论依据。自编论文数据，属于学术造假，在答辩环节遇到内行的导师，一眼就能够发现数据问题，除非你对于实验数据中的每一个参数都比较熟悉，了解每一个参数的意义，因参数变化，能够及时回应造成不同结果的原因。
如果对数据自己瞎编乱造，到时候答辩能不能通过都会有问题的，你瞎编乱造就以为老师看不出来吗？而且这个是对自己非常不负责任的行为，如果答辩通不过就会影响到毕业，会影响到后续考研找工作等等一系列的问题。
现在竞争都这么激烈了，内卷成什么样子了？别说是一个本科生就是硕士生，博士生也竞争很难的，伟大的博士，都去街道了，本科生要是在论文答辩通不过拿不到毕业证，接下来能干什么呢？简直是寸步难行，除非是家里有矿可以直接回家继承家业。
同样对于本科生的毕业论文也不建议抄袭剽窃。有的作者觉得自己很聪明，可以把中文翻译成英文或者把英文翻译成中文，以为这样就可以通过查重了，其实这是不可能的，知网是有中英文互译的检测系统的。
这么做根本通不过查重，有的作者更鸡贼，他把别人的论文用自己的话说了一遍，以为这样就没问题了，实际上这一样属于抄袭，剽窃只要达到了一定的程度就算如果是比例小一点还好说比例大的这个就麻烦了。
本科论文数据分析方法：
1、描述统计。描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
2、相关分析。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
3、方差分析。通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
4、假设检验。参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
如果你发表的话，数据有误差是没有太大的问题的都是数值的误差不要太明显了，别被发现就行了
楼主是怎么处理的？
不是十分合理的数据不能放在毕业论文里。毕业论文中的数据必须真实的。写毕业论文的方法：1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法，有计划、深入、系统地了解教育现象。对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结，为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法，这是一种以书面方式收集数据的研究方法，即调查人员为调查项目编制表格，分发或邮寄给有关人员，要求指示填写答案，然后回收、统计和研究。2、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，以获取数据的方法。3、实验法实验方法是通过改革主体，控制研究对象，发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。
没事儿。不过你得清楚为什么有错，弄明白错误原因。不然可能不好过关。论文可ask小编辑_paul
个人意见，看期刊质量，我是做论文代发代理的，一般普通期刊基本问题不大，但是其余核心类期刊，有的很严格，即使需要代理，自身条件也要满足，而且抄袭率什么的都需要审核，我带发的一篇已经改了好多次了，，
这种论文造假情况时有发生的，也有些是实验方法错误导致，另外期刊的等级也决定了文章的质量，一般好的期刊错误率会低。在社科文章上就更多了，社科很多东西都是个人之见，也无所谓谁对谁错，只是一种观点。比如对会计的认识，每个人都有不同看法，但文章一些原则性原理还是不能违背，否则就错的很明显。如满意回答，还望采纳