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结论错误的多的是，谨慎推测别人作假（最好不要认为别人作假），所以一定要批判性得看文章。所以记得有一句话：理论物理的人都认为自己的结论可信，但别人不信。实验物理的工作别人都相信，唯有自己不信。一般来说感兴趣的重复下实验或推导。重复不出来就要找原因，仪器不如人，还是水平不如人，还是没看懂。要认为文章有作假一定要慎之又慎，万分谨慎。在我审查文章时，我们必须认定作者的实验数据没有作假。这是要求。至于逻辑漏洞导致的文章结论错误就很多了，不过多看了终能分辨出来。关于逻辑漏洞，会导致文章的结论错误，不是作假，也无关道德。科学的进步本来就是在争论中得出正确结论。在数据有限的情况下，只能凭借忽略次要因素，和猜想来建立模型。那么模型不正确的可能性很高。历史上的大牛们也经常犯错，比如泡利就一直不相信杨-李的弱宇称不守恒一样一样。但是在发展过程中，当实验的数据积累到一定程度，正确的结论就会呼之欲出。最后，作假非常恶劣，作假必须严惩，但必须有足够的证据。科研上一开始的新现象大都是偶然所得，重复性不好很正常。重复性好那不是科学，是工程。
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、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。几率多大，看运气了。
2、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。
3、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。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
研究生造假数据绝对是坑害导师的行为，一方面研究生有着根据学校规定独立完成研究工作的义务，如果存在造假就违反了校规；另一方面也会降低学校和导师的声誉，出现问题时会受到比较大的影响，甚至可能会受到相应的惩罚。
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。
答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。
研究生造假数据是对导师的不尊重，也是对科学的蔑视。这是一种不负责任的行为，会给导师和研究生带来负面影响，因此不能算是坑导师。
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、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。几率多大，看运气了。
2、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。
3、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。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
我觉得现在的学术论文里面是存在数据造假的情况的，因为他需要能够给你自己的学术论文有一些要求的话就会造假。
近日，日本京都大学iPS细胞研究所召开新闻发布会，公开承认其特定据点助教山水康平的论文存在数据捏造与篡改行为。研究所负责人，诺贝尔奖获得者山中伸弥为此道歉，并考虑将目前一段时间薪金全部捐献给研究所。这也是既小保方晴子事件后，日本又一起干细胞论文造假丑闻。
捏造数据只为让论文更加好看
据日本官网《朝日新闻》报道，京都大学iPS细胞调查与申请中心（CiRA）声称一项内部调查显示了该研究的不足。因有人质疑这份论文的有效性，2017年京都大学成立了相关诚信委员会进行调查。
该论文声称已创造出该论文声称已经创造出具有与进入血脑屏障的细胞相似的特征的脑内皮细胞，而这个屏障可以通过限制到达它的分子活动以此保护大脑。根据山水康平的研究，从iPS细胞中产生出的这种脑内皮细胞，将有助于产生药效用来抵御大脑疾病，如阿尔兹海默病等。这一发现曾被称之为“未来大脑疾病治愈的新希望”。
经核实，出现在论文中的11处数据存在捏造与篡改行为。它们包括6个主要数据的捏造与另外5个数据为补充文章而进行人为篡改。事后，京都大学向美国《干细胞报告》杂志申请论文撤回，并发表致歉。
山水康平告诉委员会，数据的捏造是为了论文的整体美观，且全为他一人所为。而委员会表示该数据上的造假是为了强化论文的论点，而人为操作的数据在支持论文的结论上发挥了重要作用。尽管如此，当科学家对正确的数据进行研究时，得出的结论却是无法产生脑内皮细胞。
对此CiRA的负责人，诺贝尔奖获得者山中伸弥表示十分后悔，深刻反省。他表示在科研人员的培养方面，未来将尽更大的努力杜绝以此现象的再次发生。
干细胞领域造假频繁
2014年理化学研究所研究员小保方晴子STAP细胞论文造假事件曾震动日本，引发全球关注。"学术女神"小保方晴子身败名裂，她的博士学位也被早稻田大学取消，她的一名导师、干细胞科学家笹井芳树自杀身亡。尽管如此，2017年8月，东京大学著名细胞生物学家渡边嘉典的5篇论文又被曝造假。
接二连三的学术造假丑闻让日本科研界颜面无存，与此同时，干细胞这一领域也成为了大众关注的热点。为什么干细胞领域造假频繁？中国科学院动物研究所生物信息学研究组组长韩春生对此作出了回答。
韩春生表示，利益驱使是学术造假的根本原因。干细胞临床转化是未来重要的课题，也是市场经济的一块肥肉，各国科学家都力争第一。在重大的利益面前，必然会有不择手段现象的发生。
这一说法得到了中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室研究员李卫的赞同。科学是伟大的，但并不是每个科学家都是。
学术造假是全球性问题
其实不仅在日本，各国均有出现论文造假事件。早在2005年，被誉为“韩国克隆之父”的黄禹锡因克隆胚胎干细胞数据造假而辞去了首尔国立大学教授一职。在我国，此类事件也时有发生。
据美国国家科学基金会(NSF)发布的报告《2018年科学和工程指标报告》显示，中国首次超过美国，成为世界上发表科研论文最多的国家。为了增强中国科研公信力，中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室研究员李卫表示，健全的制度是科研进展的重要保证，我国在这方面还有很大的上升空间。
李卫提到，对于学术造假，中国的处分并没有日本等国那么的“斩尽杀绝”。不论以何种手段处理，例如之前的韩春雨事件，后续处分还尚未到位，相关部门在监管方面还有待加强。不过对于科研界的同胞来说，造假者将彻底失去威信，日后在科技经费、项目申请、文章发表等都会很难进行。这一举措，也算是给所有的科学家敲响了一记警钟吧。
科研技术是第一生产力，论文造假对各国的科研信誉都会造成重创。在这条整顿振兴的路上，我们还任重道远。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
图像重复，严重影响了论文中报告的实验结果和结论，经该中心调查，涉事论文中多个蛋白质印迹图片是伪造的
不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
首先，如果是为他人代写学位论文或者其组织者，如果属于在读学生的，可以给予开除学籍处分;属于学位授予单位的教师或其他工作人员的，可以开除或解除聘任合同。
对于弄虚作假购买论文的学生，一经发现，取消其学位申请资格;已获得学位的，撤销其学位，并注销学位证书。
除了买卖论文，还有对论文数据作假或者剽窃他人作品和学术成果也是不允许的。对于违反国家的有关规定或弄虚作假行为，在申请所示学位过程中，被发现者，取消本次申请资格，三年内不再接受申请。获得硕士学位证书后被发现者，将撤销其授予硕士学位的决定，吊销其硕士学位证书。
而且，学生指导老师也有可能受到处分，情节严重的，可以降低岗位等级，直至开除或解除聘任合同。如果学校多次出现学位论文作假或者学位论文作假行为影响恶劣的学位授予单位，国务院学位委员会或者省、自治区、直辖市人民政府学位委员会可以暂停或者撤销其相应学科、专业授予学位的资格;国务院教育行政部门或者省、自治区、直辖市人民政府教育行政部门可以核减其招生计划，并对负有直接管理责任的学位授予单位负责人进行问责。
学位论文造假处罚结果：
对于学位申请人员论文作假的，《学位论文作假行为处理办法》明确规定，未获得学位者，“学位授予单位可以取消其学位申请资格”。已获得学位者，“学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书”。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。并从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。不仅如此，学位申请人员为在读的学生，还将面临开除学籍的处分，如果是在职人员，学位授予单位除给予纪律处分外，还将通报其所在单位。
除了学位申请人员学位论文作假将受到惩治外，对帮忙作假者，《办法》也做出了严厉处罚规定。在校学生为他人代写、出售学位论文或组织学位论文买卖、代写，同样会受到开除学籍的处分。学校或学位授予单位的教师及其他工作人员参与作假，则面临开除处分或解除聘任合同的处理。对于社会中介组织、互联网站和个人，组织或参与学位论文买卖、代写的，将由有关主管机关依法查处，并依照有关法律法规的规定追究法律责任。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
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）