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后果如下：
一、学术数据伪造：
1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
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。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。
撰写医学论文应注意真实性
医学论文应该真实、科学，然而近年来，论文造假现象严重，而且五花八门，最常见的是在统计数据上造假。少数发表在杂志上的数据，完全是“拍脑门”推算加估计出来的。我将造成这种情况的原因归纳如下：
一是卫生专业技术人员多年来的`工资涨幅由职称的高低所决定，而晋升中、高级职称的必备条件是要有1～3篇论文。于是，医生不得不在医院图书室翻阅历年发表的各级各类医学杂志，照猫画虎地乱编一通投到杂志社。
二是部分医疗机构为了年终单位总结成绩“出色”，鼓励职工撰写论文，并制定相应的奖励政策，也会造成职工为追求论文的数量而忽视了质量。
三是一些杂志把关不严，只要交版面费，就给上。如一位来自地级医院的医生投了一篇关于格林巴利综合征几十例临床疗效观察的文章。细想想，该病是罕见病，见到这么多病例几乎是不可能的，其论文的真实性很值得怀疑。有的杂志居然也敢刊登。因此，我认为，把好论文质量关要从多方面入手，其中杂志这一环是最重要的。
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。 01 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 ＞ ，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 ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，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。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
近日，日本京都大学iPS细胞研究所召开新闻发布会，公开承认其特定据点助教山水康平的论文存在数据捏造与篡改行为。研究所负责人，诺贝尔奖获得者山中伸弥为此道歉，并考虑将目前一段时间薪金全部捐献给研究所。这也是既小保方晴子事件后，日本又一起干细胞论文造假丑闻。
捏造数据只为让论文更加好看
据日本官网《朝日新闻》报道，京都大学iPS细胞调查与申请中心（CiRA）声称一项内部调查显示了该研究的不足。因有人质疑这份论文的有效性，2017年京都大学成立了相关诚信委员会进行调查。
该论文声称已创造出该论文声称已经创造出具有与进入血脑屏障的细胞相似的特征的脑内皮细胞，而这个屏障可以通过限制到达它的分子活动以此保护大脑。根据山水康平的研究，从iPS细胞中产生出的这种脑内皮细胞，将有助于产生药效用来抵御大脑疾病，如阿尔兹海默病等。这一发现曾被称之为“未来大脑疾病治愈的新希望”。
经核实，出现在论文中的11处数据存在捏造与篡改行为。它们包括6个主要数据的捏造与另外5个数据为补充文章而进行人为篡改。事后，京都大学向美国《干细胞报告》杂志申请论文撤回，并发表致歉。
山水康平告诉委员会，数据的捏造是为了论文的整体美观，且全为他一人所为。而委员会表示该数据上的造假是为了强化论文的论点，而人为操作的数据在支持论文的结论上发挥了重要作用。尽管如此，当科学家对正确的数据进行研究时，得出的结论却是无法产生脑内皮细胞。
对此CiRA的负责人，诺贝尔奖获得者山中伸弥表示十分后悔，深刻反省。他表示在科研人员的培养方面，未来将尽更大的努力杜绝以此现象的再次发生。
干细胞领域造假频繁
2014年理化学研究所研究员小保方晴子STAP细胞论文造假事件曾震动日本，引发全球关注。"学术女神"小保方晴子身败名裂，她的博士学位也被早稻田大学取消，她的一名导师、干细胞科学家笹井芳树自杀身亡。尽管如此，2017年8月，东京大学著名细胞生物学家渡边嘉典的5篇论文又被曝造假。
接二连三的学术造假丑闻让日本科研界颜面无存，与此同时，干细胞这一领域也成为了大众关注的热点。为什么干细胞领域造假频繁？中国科学院动物研究所生物信息学研究组组长韩春生对此作出了回答。
韩春生表示，利益驱使是学术造假的根本原因。干细胞临床转化是未来重要的课题，也是市场经济的一块肥肉，各国科学家都力争第一。在重大的利益面前，必然会有不择手段现象的发生。
这一说法得到了中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室研究员李卫的赞同。科学是伟大的，但并不是每个科学家都是。
学术造假是全球性问题
其实不仅在日本，各国均有出现论文造假事件。早在2005年，被誉为“韩国克隆之父”的黄禹锡因克隆胚胎干细胞数据造假而辞去了首尔国立大学教授一职。在我国，此类事件也时有发生。
据美国国家科学基金会(NSF)发布的报告《2018年科学和工程指标报告》显示，中国首次超过美国，成为世界上发表科研论文最多的国家。为了增强中国科研公信力，中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室研究员李卫表示，健全的制度是科研进展的重要保证，我国在这方面还有很大的上升空间。
李卫提到，对于学术造假，中国的处分并没有日本等国那么的“斩尽杀绝”。不论以何种手段处理，例如之前的韩春雨事件，后续处分还尚未到位，相关部门在监管方面还有待加强。不过对于科研界的同胞来说，造假者将彻底失去威信，日后在科技经费、项目申请、文章发表等都会很难进行。这一举措，也算是给所有的科学家敲响了一记警钟吧。
科研技术是第一生产力，论文造假对各国的科研信誉都会造成重创。在这条整顿振兴的路上，我们还任重道远。
其实这种行为就应该要付出严重的代价，因为对于学术研究会造成非常大的干扰，惩罚的话就可以杀鸡儆猴。
这就是一种欺诈罪，并且是一种隐瞒真相的罪名，涉嫌抄袭罪名。严重以后是要被剔除学籍的。
河南郑州大学第一附属医院发布两则《学术不端行为调查处理情况通报》。第一份通报为接郑州大学转发国家自然科学基金委员会的函或文件，指称该院多位医生涉嫌学术不端、涉嫌论文造假。第二份通报为接郑州大学转发《河南省教育厅办公室关于“400余篇论文”中涉嫌造假复核处理结果并公开通报的通知》，指称该院多位医生存在伪造论文、署名不规范等多种学术不端行为。
一方面，知假买假式的消费者在买卖过程中根本没有获得卖方商品的真实意思表示，相反，其道德显得不够高尚而表现出一种逐利倾向为人们所唾弃!这种打假方式本身就与民事法律行为“意思表示必须真实”、不得违背社会公德”的法定要求相冲突。另一方面，《消费者权益保护法》中“消费者”是指为生活需要购买、使用商品或者接受服务的个人，而以打假为目的的购买行为不属于消费者行为，故“知假买假”行为不受该法支持。目前正在征求意见的《上海市消费者权益保护条例(修订草案)》就将“知假买假”彻底排除在法律保护范围之外。
《关于贯彻执行〈民法通则〉若干问题的意见》的有关规定。“知假买假”的消费者不存在牟取私利的动机或目的，宜认定为无过错，其支付给经营者的价金应得到返还。当然，其持有的假冒伪劣商品或购物发票又可成为消费者举报、行政执法部门或司法机关对经营者进行查处的有力证据。可见，消费者与经营者间、经营者与行政执法部门或司法机关间系两个不同的法律关系，应分别解决，不能因为《消费者权益保护法》不宜认定该行为的合法性而忽视对消费者合法权益的保护和该行为在打假中的法律意义。
可以看出医生不只是要医术，更重要的是品行要端正！
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
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。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。
我在想一件事全国有这么多宿舍里面的话都是你唱过我操，你的货相应这有什么什么不可以的呢，就是造假的话会被发现就再也不回来，也不是很大的全国的设施来为那到时候你妈就是三数据造假的话，你不可能每一个每一个得很对吧，在海地的时候的话有多少人在这里面做。
医学论文造假指的是医学论文的内容和结果是假的。同行评议造假指的是投稿时给编辑假的审稿人邮箱（不是审稿人的邮箱，而是投稿人自己注册的邮箱），然后自己伪造同行评议的意见，使得自己的文章被杂志接收。两者可以单独存在，也可以同时存在
撰写医学论文应注意真实性
医学论文应该真实、科学，然而近年来，论文造假现象严重，而且五花八门，最常见的是在统计数据上造假。少数发表在杂志上的数据，完全是“拍脑门”推算加估计出来的。我将造成这种情况的原因归纳如下：
一是卫生专业技术人员多年来的`工资涨幅由职称的高低所决定，而晋升中、高级职称的必备条件是要有1～3篇论文。于是，医生不得不在医院图书室翻阅历年发表的各级各类医学杂志，照猫画虎地乱编一通投到杂志社。
二是部分医疗机构为了年终单位总结成绩“出色”，鼓励职工撰写论文，并制定相应的奖励政策，也会造成职工为追求论文的数量而忽视了质量。
三是一些杂志把关不严，只要交版面费，就给上。如一位来自地级医院的医生投了一篇关于格林巴利综合征几十例临床疗效观察的文章。细想想，该病是罕见病，见到这么多病例几乎是不可能的，其论文的真实性很值得怀疑。有的杂志居然也敢刊登。因此，我认为，把好论文质量关要从多方面入手，其中杂志这一环是最重要的。
您好，建议您去相关的专业学术网站或者是论坛上进行相关咨询。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
呵呵~~~没事，查到也是学校的责任，学校会帮你的，没事放心吧！
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。