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难。数据分析算是一篇论文的重难点，不同于文献综述、绪论、结论部分。
确实比较难，主要由3个原因：①模型即理论的问题，也就是说，模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题，比如你要测量“品牌忠诚”（只是举一个简单的例子），真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括：原始量表为英文量表时，翻译出现了问题，所以严谨的文献中要求用back-translation的方法；量表中遗漏了关键的要素，导致测量的充分性（measurementadequacy）不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，给予被调适当的激励，尽可能随机地发放问卷，等等。
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
不可以。现在大学对毕业论文非常严格，数据要求真实，案例真实，而且不能抄袭，所以不可以瞎编的。论文选题是非常关键，需要根据你平时的学习情况，擅长哪些题目进行命题，如果学校提供题目最好选择数据好找的课题来做，不然可能会找不到数据，导致失败。
可以。毕业论文不一定要出现数据。毕业论文的类型不同对于数据的处理也不同。调查类的毕业论文为了体现调查的真实可靠性，必须出现数据，而开发设计类的毕业论文则只要能够完成预定的设计目标是否有数据对毕业论文没有影响。所以毕业论文不一定要出现数据。
不多。硕士编数据的人不多。硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。
有很多，造假是不可取得。硕士研究生毕业论文数据造假不可取，后果很严重，学术红线不能踏。比如：1、这个学生为了毕业论文不惜数据造假！同学说他们学校的一个硕士生，毕业论文的数据是造假的，以为老师不会查。因为数据好得太明显了，老师跟他要源代码进行复核，才发现一切都是假的。2、北京某211的同学跟我说，他隔壁实验室一硕士生在做自然语言处理中机器翻译相关的毕业课题。这硕士生年前还没有什么进展，年后突然说做好了，而且数据非常漂亮，甚至超过了目前国际顶会上最优的性能，写完毕业论文给老师审核。老师看到这个理想的结果之后，估计感觉结果很好，可以试着拓展一下投稿人工智能的国际顶会。就让他把代码给博士生去复现一下，然后再拓展一下创新点写英文论文，想投稿最近的自然语言处理国际顶会（EMNLP2021），当然是给博士和硕士共同第一作者。
不可以。论文讲究的是实例证明有理有据，绝不可以进行数据的编造。论文内容具有真实性，不可以乱写，一经发现会挂科，严重者会被剥夺学位，学术问题要认真对待。
你好。如果是本科或专科毕业论文可以自己瞎编，但是硕士以上论文最好不要瞎编，要有确实的文献出处，否则后患无穷。本科或专科毕业论文的审查不是太复杂，最严重的就是进行关键字比对，如果复制粘贴太多就认定是不合格，要重新修改。参考文献不会去考究出处的，呵呵。不过不管是哪种，把引用的地方用引号标注然后写上数字，和最后的参考文献对应即可。如果能自己查到资料最好不过。 如有疑问欢迎追问