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
关于论文数据有错误的后果如下，论文数据有非常大的错误，明显是不对的，结果那么盲审基本是不会被通过的。因为数据能够从侧面反映出论文中的实验是否成功，是否按照标准来做。
当然如果说数据只是细微的差错，那也无关紧要，盲审也会让过的
按照论文的方法去验证了下作者论文的理论和实验结果，可是他论文的理论值没有跟其附的图中数据一致；可能是你没有完全理解或者正确复现该论文工作，但是也不排除有些论文存在故意造假或者美化结果的行为。对于论文中出现的数据错误要勇于承担，并提供原始数据加以佐证
作者在完成论文过程中，会涉及到很多图表，数据，自己整理的时候难免会出现错误，如果审稿人发现了错误，并在审稿意见中告知了你，那么也要勇于承担自己的责任，告诉对方自己不是故意用的。同时也需要提供原始数据和补充数据，这样给审稿人留下的印象还是比较好的，否则数据错误，也难以弥补，那么可能造成学术不端的结论，因此保存好论文原始数据是非常重要的。
2、判断是否要补充实验
如果审稿人对论文数据提出了质疑，那么无论是大修还是小修，作者都要回顾自己的论文思路和实验设计，想想有哪些地方还需要补充修改，毕竟我们自己才是对论文理解的最为清楚的。在条件允许的情况下自己主动提出来补充实验，好过于后面即将成功的时候被审稿人提出让你补实验，这样也是浪费自己的时间。
如果条件实在不允许，而审稿人也提出了让你补实验，这里也要尽可能对审稿人解释清楚原因，不能说自己现在条件不允许，无法补充实验。如果能找到参看文献，可以引用参考文献来进行佐证，如果是一些机制机理的问题，但并不影响你的最终结论，就可以在最后的讨论里面说一句：针对这个机制/机理仍需进一步研究。
3、回复审稿人也要注意时效性
拿到审稿意见不要急于回复，小修杂志一般都会给出1-2周的时间，大修一般都会给出一个月的时间。这个时间也不是固定的，如果你无法按时完成，也可以跟编辑申请延长时间，但一般只有一次延长的机会，时间也是2周左右。所以留给作者回复审稿人意见的时间还是很充足的，立马就回复审稿人意见显得你不够尊重审稿人。
论文能够到审稿人审稿阶段，说明论文离成功发表不远了，作者正确回复审稿人对后期论文成功发表是至关重要的，更多论文修改方面的疑问，可随时和在线学术顾问交流。
是数据处理时的错误。
如果是硕士毕业论文，这个只是数据处理时的错误。除非你原文是有颠覆性的结果且改正后就没了，也没有人会在意你数据处理时出现的错误。
