毕业论文怎么发现数据造假

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）

如果学校或者相应的机构对这方面查得比较严的话，那么就可能会发现你学术造假，因为我们可以查重。

论文数据造假能看出来。

毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。

即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。

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。

当然，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。

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。