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硕士论文二审三十天左右出结果。
大学硕士论文二次提交后30天左右出成绩。研究生院收到毕业论文提交材料后，会按照程序安排三到五位专家进行匿名评审，评审会花半个月左右，最后根据评审意见，研究生院给出论文结果。最快的可能在两周左右出，但也见过超过两个月没有返回修改意见的，这就主要取决于论文评审专家的敬业程度以及时间充裕程度。
如果他们比较忙，可能就会拖得时间久一些，但一般都会在你答辩的截止日期之前把论文审查意见发给你。一般论文外审时间为一个月左右，时间有长有短，具体时间取决于外审专家的审稿效率。
硕士论文写作要求：
1、首先是字数方面，毕业研究生的论文一般要在3万字以上。需要提醒的是，这里的字数通常情况下指的是正文字数，是不包含摘要、目录、致谢、参考文献、附录等内容的字数的。
2、研究生的毕业论文在页数方面也有着一定的要求，其页数一般是要在60页以上的，最高的页数也不建议超过80页，这里的页数指的也是正文部分，同样不包括摘要、目录、致谢、参考文献、附录等内容。
3、参考文献方面，研究生的毕业论文所含的参考文献一般要在40篇以上，其中外文的参考文献还不得少于20篇，参考文献中近五年的文献数必须占总数的三分之一。
4、研究生的毕业论文在科研能力上要体现出具有从事科学研究工作或独立负担专门技术工作的能力；与本科毕业论文相比，又在创造能力、适应能力等方面提出了新的要求，这一点也是大家在撰写研究生毕业论文时需要引起重视的。
5、在文字复制比方面，研究生毕业论文的文字复制比应当控制在15%以内，一些要求更高的学校，则要求学生的论文查重率要在10%以内，因此在撰写论文时，要尽自己所能的独立完成，要追求论文的原创性。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据，但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据，然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果
大多数的留学生在毕业论文挂了之后第一时间想到的就是修改，但是你有想过么？你的毕业论文为什么挂？？？这在很大的程度上你需要知道你的毕业论文为什么挂了。我们可能需要与自己的导师商量一下自己的毕业论文挂了的原因，而且大家要知道你的毕业论文挂了之后有没有机会重写或者是修改。如果你的导师告诉你只能修改那么你就好好地修改就好，但是如果你的导师告诉你有一次的重写机会。那么小编是建议你不要自己去胡乱的写作，也不要想着去直接修改，先去问问导师的意见，在接收到导师的feedback之后开始你的重新创作。所以英国环球论文小编在这边是建议大家重写的。如果有机会重写的话希望大家明白一下的重写重点。首先要知道你的论文需要做到创新1、有创新意识。要做到论文创新，主要是写作者有创新意识，关键是需要批判意识或问题意识，生活和学习并不是为了安逸，要有独立思考和独立处理事情的能力。2、科研扫盲。可以了解前人的研究轨迹，即把导师、师兄师姐的文章和学术论文，科学基金的申请成功报告和没有成功的报告，结题报告，横向课题的报告等全部都浏览一遍，知道自己在某一个领域还能做哪些研究，千万不要重复或者相似，以免浪费时间。3、寻找问题和分解问题。做到这些，需要加强科研的基本功和转换科研思考的方式，这就需要学生在大学期间多参加名师的讲座，观察分析讲师是怎么用敏锐的目光去发现问题的，又是怎么用冷静理性客观的方式去思考和分解问题的。就以上的几点讲解到这儿就结束了，希望毕业论文挂了的的留学生能够知道自己之后该干什么。 最后我只想说，如果你的学校是很坑的话，那么恭喜你，你只能拿到diploma了
翰思(913864922)大表哥提醒一句：argue很重要！有时候可能你的论文本身是没有严重的问题的，但是你的论文却没有及格，在这种情况下，你就应该和学校进行沟通与argue。当然了这只限于你论文挂科的原因是在于一些意外的情况，比如导师本身所存在的问题或者他对某事物的偏见，这些都会影响你的论文结果。如果真的是这样，你就必须和学校系主任申诉argue，而且当你在与他们进行argue的时候，前提是你必须要有足够的明确的证据来证明你的观点是正确的，只有学校看到了证据，他们才会支持你的论文，并且对你的论文重新评估。另外，大表哥不知道你的具体情况，所以再笼统地给你一些适用大多数情况的经验，希望帮到你：挂科后首先向导师求助。第一步：寻求导师的修改意见你一定要根据导师的建议来修改或者写论文，导师的建议很重要，你不能完全按照自己的思路来盲目写论文，不然的话，肯定还是不合格。第二步：根据导师意见认真修改你必须把论文不合格的原因找出来，对症下药。如果你的论文格式达标，你就必须完善你的论文格式而且要达到规定字数要求；如果你的论文内容单调没有什么实质性内容，你就必须对你的论文内容进行扩充使它饱满。一般外国的老师喜欢图文并茂，章节多一点，分的可以细一些，因此，你可以在你的论文中添加一些带说明性的图片，这样会使你的论文更生动饱满。具体情况还是要具体分析的，加油。
这要看：1。你的模型是不是精确模型，如果里面有一些理想化的抽象，不完全匹配很正常2。你的实际试验结果的误差是多少，任何系统都是有测量误差的从这两个方面去研究，也许就有答案了
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
研究生在论文造假被发现了当然就有很多不好的影响，没被发现就没事，没有被发现，以至于说未来的几年几十年没有发生什么特殊的事情，就不会去查他这个论文的质量了。
上下被发现了，那意味着这个人的答案上面已经添了浓墨重彩的一笔，而且是非常不光彩的一笔，因为各个公司在招聘员工的时候多少都是要看一下员工档案的，起码要看一下你有没有重大违纪记录，有没有作弊的，有没有抄袭的，有没有和老师和学校发生剧烈争斗的，或者说有没有刑事犯罪之类的，只要你这些都符合的话，基本上他就不会特别严格的去查你，你大学的时候到底是不是班委这个基本上不会去验证的。
没有被发现自然就什么事都没有，因为看过一部电视剧，很多事情处理的好了就没有事情，但是很多事情处理不好就都是事情处理的好了就没有事，就是这么回事，现实也就是这样了，造假作弊这种行为他都是违背法律的，至少从现在的法律来看是这样的，也是违背一个学生基本的做人的准则的，但是没有被发现，大家都不知道这件事情，所以他就蒙混过关过去了。而且没有什么特殊的情况的话，估计以后也不会查了。
不要抄近路，尤其是学习这条路上学习没有专门为谁打仗的道路，就算是国王就算是皇帝去学习也仍然改变不了，他，要一点一点去了解吱声，不可能突然之间就有一个道路那么简单又没有风险，因为这对所有人来说是不公平的，考试作弊，论文造假这种事情非常考验一个学生的自制能力，没有被发现你可能觉得侥幸自己不能入货了，但是发现了，那可能影响的就不是你上大学这几年的事情了，影响的事你一辈子。
您好，根据您的问题，我觉得应该视情况是不是学术不端。诚心为您解答，希望不吝采纳。
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
研究生在学位和论文上作假，如果没有被发现，就没有影响。如果被发现了可能会对以后自己找工作构成一定的影响，试问你有哪一家公司愿意要一个连学位和论文都造假的人。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据，但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据，然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果
对比两个不同的班级，使用和不使用模块教学法的效果这些用均值差异分析就可以啦个人觉得现在的问题是你没有数据还不能开始数据分析
差异分析，方差分析就行了
比较省事的就是用EXCEL，你加载“数据分析”即可，基本的数统资料就全涵盖了。你不是专门也不是长期做数据研究的没必要花钱买软件
推倒的数学理论模型所得仿真结果与实际实验结果不匹配但趋势一样我 们帮你的
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。 一般情况下，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。
不可以得首先你可以再考虑一下你的模型，检查检查路径，看看哪里可能存在问题，最简单的是看看单一路径，有哪些是不显著的，这会提示你有哪些路径的设置不合理，修改一下，拟合指标可以提升。当然，同样的方法你也可以去检验一下你的测量模型，看看有哪些题目很不好的，可以删就删。