論文需要數據如何作假

A. 如何識別一篇論文中是否涉嫌存在造假

隨著2015年那場大規模的撤稿事件的全程發酵，論文造假的這個事件也越來越受到相關人員的重視，對於基層一線的醫生而言，可能部分醫生並不具備識別真假論文的能力，如果有部分醫務人員讀到了假論文，而又按照假論文裡面的東西進行操作，極有可能造成不可挽回的損失，那麼如何初步的判定一篇論文是否涉嫌造假呢，筆者根據多年寫作的經驗，假設你第一眼的直覺就覺得某篇文章有問題，你該如何去辨別真偽，需要進行評價的步驟具體如下（所有這些步驟都是基於相應的論文不主動公布原始數據而得出的）：

第一、看期刊雜志的整體水準如何： 大家身為醫務工作者也都知道，要評上高級職稱，基本都需要發表一定數量的論文在相應等級的期刊等級上。而這些雜志裡面往往水平相差很大，一般而言，編輯水平越差的雜志，出現問題文章的概率越大，我以遼寧省2015年公布的西醫高級職稱晉級論文雜志目錄為例，裡面目錄里某個國家級雜志的編輯的一些問題很能說明一些問題。某次，這位雜志的編輯問了兩個問題，第一個問題為：WHONET 5.6是什麼，我都沒見過？第二個問題為：生存率拿某年存活的人數除以第一年的人數，這種演算法不是錯的么，應該是拿當年存活的人數除以剩下存活的人數。這兩個問題反映出了一個很危險的現實問題，電腦對面那個人根本不具備審稿件的能力（這種編輯還是在這個國家級雜志社幹了有些年頭的老員工了），第一個假設你不知道，你可以網路，這個軟體就是用來監測醫院感染與細菌耐葯監測的軟體，身為編輯對於常用軟體不熟悉，那你怎麼審稿；對於第二個問題，這個屬於常識性的問題了，按照這位編輯的思路，每一年的生存率都是100%。那麼我們國內的期刊的總體水平是呈現出一個什麼樣的趨勢呢，基本上可以概括為：大學和研究結構主辦的核心期刊水準＞地方性的核心期刊＞正規機構辦的國家級期刊（普刊）＞一些亂七八糟的盈利性的機構辦的國家級雜志＞省級期刊（普刊）。這裡面我要特別說明下，什麼叫一些亂七八糟的盈利性的機構（比如某省的XX研究機構，可能有個備案，但是不是政府組織，也非學術機構分支，就是某個私人機構）如果很不幸，你覺得有問題的文章，恰好掉落在那些筆者舉例的那些低水平的雜志期刊裡面，這個時候你就需要進行第二步了。

第二數據、結構及其邏輯是否合理： 真論文和假論文最大的區別在於，真的研究其結果具有不確定性，而假的論文，都是先設定好一個結果再去寫，這樣就會造成一種現象，假論文中的整體結構往往會很完美。比如，筆者見過的某篇文章，裡面特意強調了，在整個臨床研究的過程中，全程都有醫學倫理協會的人跟蹤，從而確保患者本人的權利不受侵害，這個實際，在我們國內，很少有哪個醫院能夠調到如此多的人去進行倫理學的監督，大部分作者都是隨意寫寫（看到上述文章里如此完美的倫理學監督過程，我們要求其出示相應的倫理學批件及醫院病案科的相關證明材料，對方無法提供，因而認定該篇文章高度涉嫌造假，而被退稿）：通過了本院醫學倫理協會的審核通過，實際上以我們國家的目前的狀況，很少有人這么做。其次，假的論文在臨床方面可能存在明顯的不足，比如在常規用葯上，使用的劑量療程和用法完全不是一般臨床醫生的用法，而且在相應的細節裡面也可能完全背離了臨床的相關准則。另外一點是在統計學上面，假論文因為沒有原始數據，相應的數據需要編，很多作者統計學基礎並不過關，對於一些簡單的四格表的卡方檢驗，往往X2和P值都不對，部分簡單的結果，甚至可以手算得出，可以驗證，來進行相應文章的證偽。還有部分文章，整個邏輯都不清晰，這點也可以進行輔助相應的判定。

第三仔細觀察文章中的細節和充分利用查重網站驗證假論文： 因為對於假論文而言，因為是假的所以在某些細節上必然跟真的存在較大差異，所以必然在細節上面存在著一定程度的問題，而細節可以暴露很多問題，這里的問題主要是指隨訪、問卷和圖片這一類的小細節問題。比如，對於未分化甲狀腺癌的患者的隨訪中，沒有丟失病例，而且死亡率明顯低於常規，在1,3，5年的生存率還能奇高的（本身未分化甲狀腺癌的患者一般發現都是晚期，很少有生存時間超過1年的）。圖片的話，對於相同專業的醫生而言，鑒別起來，可能相對容易，有些作者會講圖片旋轉過來用幾次，或者P別人的圖片（從圖片上來看，需要醫生科研素養和見識較高）對於雜志社而言，國內即便再爛的雜志社，也會控制抄襲率的，但是一般假論文都是「天下文章一大抄」的產物，根據筆者多年的經驗，大部分代筆的「槍手」會以某幾篇文章為核心來進行原版的抄襲，此時咱們對於有問題的文章，可以直接利用查重網站進行查，重點看單篇相似度過高的文章，然後將單篇相似度高的文章，與原文進行比對，看看是否存在「抄襲和造假」。

上述步驟僅僅適用於臨床醫生初步篩選來排除那些假論文，使得自己在閱讀文獻的時候不至於被假文章誤導從而在工作中產生重大失誤，但是如何盡量減少假論文的發表，監測的重點仍然在相關科研機構和雜志出版集團。

B. 現在的學術論文里存在數據造假的情況嗎

現在的學術論文里存在數據造假，人類科研領域越來越難取得成果，低垂果實都已經被前人給摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部門評判標准卻是論文的數量，這套標准讓科學家無法不顧一切地投入，在機制中尋找真理。

科學家必須在經費和產出間權衡。而能夠微操的空間有那麼大，所以造假或者不嚴謹的處理變得非常普遍。另外，檢測造假的成本非常高，前一段時間沸沸揚揚的韓春雨造假事件。其實很多人一直在挺他，但最後事實證明他就是在造假。

但這個鑒別造假的過程，足足讓整個世界相關超過十個課題組，用了半年時間才得到結論。其人力物力的成本少說也是千萬量級。因此，如果不是重大的成果，學界根本不會花費那麼多時間來鑒別數據的真偽。

工業界里搞的探究不是為了發文章，而是為了提高產品性能，所以數據灌水毫無意義。因此，工業界發表的文章可能並不多，也許檔次也不見得高，但至少數據和實驗大都可信。

總之，學術領域是需要大力改革的，裡面的問題非常多。以前我們只是單純學歐美，現在也需要在這個基礎上進行相應的創新了。

C. 什麼是論文造假

答：主要是根據查重率。也就是看抄襲的內容在整篇論文中所佔的比例，超過30%就判定為抄襲，也就是判定為論文不合格。一般高校要求都是重復率必須低於30%，超過30%即為不合格。知網的論文查重系統在檢測時，基本標準是，一句話內存在8個字或以上的字重復，或一個自然段內存在13個連續字元重復，即判定重復。問：學位論文怎麼判定作假答：學術不端行為包括以下7點，剽竊、偽造、篡改、不當署名、一稿多投、重復發表和拆分發表。學位論文最常見的首先是抄襲，一般通過論文重復率來判定，檢測通過後，答辯專家進行進一步審查。其次是造假，改數據改結論等等。碩士學位論文每年都會進行抽檢，博士學位論文現在是百分之百檢查。所以一定要對自己負責，對導師負責。問：如何發現論文造假答：論文造假有很多徵兆，比如有別人的論斷，用別人的數據，抄襲別人的事例，都是可以發現的。答：有專門的論文查重率的軟體，你可以看看，希望能幫助到你答：要想發現論文造假的話，那我們就需要多特地來看書讀報，來學習這些知識，如果我們讀的多了的話，才可能發現他是不是照抄別人的。問：什麼是經濟學論文數據造假答：經濟學論文數據造假是指經濟學科所書寫的論文中的數據是假的。在造假的基礎上得出的研究數據,無論有多合理、多縝密,都免不了被發現的命運。物理史及科學史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的證明。問：醫學論文造假如何識別答：可以說應該無法識別，可以算算他論文中T值P值與數據結果是否可以對上，這種低級錯誤如果有出入肯定假了

D. 一篇論文被認為造假需要怎樣的證據

論文的重復率很好地反映了學術的造假。

學術造假是指剽竊、抄襲、佔有他人研究成果，或者偽造、修改研究數據等的學術腐敗行為。學術造假首先是一種違背學術道德和科學精神的表現，是學術領域中學風浮躁和急功近利的產物。

2018年8月10日，人力資源社會保障部就《職稱評審管理規定》，在中國政府法制信息網上向社會徵求意見。《規定》提出職稱評審應以德為先，對學術造假「一票否決」，且納入信用「黑名單」。

防範措施：

專家學者認為，必須用道德、體制和法律建設三種手段，防範和懲治學術造假。

全國人大代表、東北師范大學校長史寧中認為，學術造假現象產生的主要原因是評價體系不合理和學風道德出現了問題。他指出，在評價教學、科研成果時，不能僅以論文數量為依據。對業績考核、科研獎勵、職稱評定等實行量化管理，以不夠科學合理的「指揮棒」。

加劇學術界急功近利心態的蔓延，使剽竊和粗製濫造之風愈演愈烈。史寧中說，在考察研究者的學術水平、學術能力的同時，要加強對其道德品質、學術作風的要求，樹立「學術榮辱觀」。

以上內容參考：網路-學術造假

E. 畢業論文數據可以編造嗎

畢業論文絕對不能編造數據。

一、學位論文作假行為的類型

1、購買、出售學位論文或者組織學位論文買賣的。

2、由他人代寫、為他人代寫學位論文或者組織學位論文代寫的。

3、剽竊他人作品和學術成果的。包括原封不動或基本原封不動地復制他人作品和學術成果的；使用他人學術觀點構成自己學位論文的全部核心或主要觀點，將他人學術成果作為自己學位論文主要部分或實質部分等行為。

2、對調查中收集的大量數據進行分析、綜合、比較和總結，為人們提供常規知識。調查方法中最常用的方法是問卷調查法，這是一種以書面方式收集數據的研究方法，即調查人員為調查項目編製表格，分發或郵寄給有關人員，要求指示填寫答案，然後回收、統計和研究。

3、觀察法觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究大綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象，以獲取數據的方法。

4、實驗法實驗方法是通過改革主體，控制研究對象，發現和確認事物之間因果關系的一種科學研究方法。

F. 工科論文數值計算模型數據造假怎麼判定

數據造假者通常被抓住的流程只需兩個步驟。首先是數據被質疑是造假者被發現，同時還需要第二步，即文中描述的獲取數據的方法並不能實現。