评审员都是各个领域的一些专家学者，审阅论文时候就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否真实合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
论文不合格。审稿人会对论文做出评审和建议，审稿人说论文数据造假但还是让修改是因为论文不合格，审稿人想再给论文作者一个机会。
具体课题是什么？
能改。当他质疑你的数据时，就是他认为这里有问题。如果你给不了合理的解释说服他，那么你就要当他质疑的数据修改掉。有一点很重要，因为审稿人每天审的新东西很多，所以当你的调查涉及到比较复杂难懂的东西时，你应该用最简单易懂的方法去给他解释。
如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。有的审稿人会按照你的理论在弄一遍，被查出来，就是学术造假了，根据学位论文作假行为处理办法进行严肃处理。审稿人的工作内容：任何受邀的审稿人，如果觉得无法胜任此篇稿件的评审工作，或者是知道无法在约定时间内完成稿件的评审工作，需要立即告知编辑，从而使编辑可以联系新的审稿人。审稿人收到的任何稿件都必须视为机密文件，在没有编辑的授权情况下，不可以向其他人展示或者讨论该篇稿件。审稿人需要识别出那些在出现在已发表文章中、但没有被作者引用的相关内容。任何在之前发表过的观察结果、派生结论或者论证的内容，都需要在文中以合理的引用形式出现。审稿人需要让编辑注意稿件中出现的那些与已发表数据相似或者重叠的内容。
期刊发表一般都会有同行评审，评审员都是各个领域的一些专家学者，材料与方法部分就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。职业简介shěngǎorén[reader]就是阅读并评价写手稿的那个人。[Reviewer] 特指为期刊杂志审阅待发表学术论文并给出修改意见的专家或学者。审稿人给出修改意见并反馈给论文作者进行修改，以提高论文质量。审稿是论文发表过程的最关键环节之一。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。有的审稿人会按照你的理论在弄一遍，被查出来，就是学术造假了，根据学位论文作假行为处理办法进行严肃处理。审稿人的工作内容：任何受邀的审稿人，如果觉得无法胜任此篇稿件的评审工作，或者是知道无法在约定时间内完成稿件的评审工作，需要立即告知编辑，从而使编辑可以联系新的审稿人。审稿人收到的任何稿件都必须视为机密文件，在没有编辑的授权情况下，不可以向其他人展示或者讨论该篇稿件。审稿人需要识别出那些在出现在已发表文章中、但没有被作者引用的相关内容。任何在之前发表过的观察结果、派生结论或者论证的内容，都需要在文中以合理的引用形式出现。审稿人需要让编辑注意稿件中出现的那些与已发表数据相似或者重叠的内容。
论文不合格。审稿人会对论文做出评审和建议，审稿人说论文数据造假但还是让修改是因为论文不合格，审稿人想再给论文作者一个机会。
不会顶多是你的文章发出来之后，有人看了之后找你要原始数据的副编辑审核1~2名副编辑来审核文章内容是否达到期刊要求的水准，即稿件是否有科学价值、设计是否合理、能否引起读者共鸣。同行评审同行评审程序的主要目的是确保作者的著作水平符合一般学术与该学科领域的标准。一般会选择两位同领域专家进行评审。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
一般除了高引的文章也不会那么容易被发现。发生这种情况，小编建议作者最好联系杂志社编辑或是审稿写论文的数据如何来？是先有数据，还是先有题目。你可以看看国内论文，很多数据都挺离谱计算机硕士论文编数据被发现怎么办？计算机硕士论文编数据，也就是数据造假。如果论文数据的计算机硕士论文编数据容易查出来吗？硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等计算机硕士论文编数据会很严重吗？若是碰到了内行的老师，一眼就能看出来。但若是老师都不懂论文校稿过程中发现数据错误怎么办？按照科学研究的规范程序，应该是这样的顺序查看更多内容。
评审员都是各个领域的一些专家学者，审阅论文时候就相当于把你的研究思路、实验过程简单介绍了一遍，很容易从这一过程中看出你的数据是否真实合理。具体也看审稿人的责任心和专业性，如果审稿人对数据真实性有怀疑，会要求作者提供原始数据。有些期刊投稿的时候就需要作者提供原始数据。即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。
再次详细的解释一下，说明一下你方法或者模型的适用范围以及改进的地方，使得计算结果预测效果较好。再者如果编辑对你这块稍微懂的话，他会有所决定的希望可以帮到你，望采纳
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