毕业论文的数据分析出错

不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。

以下是简单的数据清理方法和步骤：

来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。

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

算数据造假，但是已经毕业，应该不至于被取消学位。

硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为，那就存在被人发现的可能，一旦被查，将会受到相应的处罚。据统计，数据造假发生最多的领域，第一是医学， 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。

但是在论文答辩之前要经过审核的，还是要注意一些为好。 对论文的认真程度，要看你的答辩组的老师态度了，还有硕士论文在毕业之后，还会经历一次教育部的抽查， 如果到那时被发现出了问题，就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的，就避免使用虚假数据。

论文数据重要性：

虽然审稿专家没有发现，但是并不代表论文发表出去后，别人发现不了。要知道论文发表出去，面向的是与你方向相同的人员，肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文，若是发现错误，那么会质疑你的论文水平，也会怀疑杂志社及审稿专家的水平，对你今后在行业的发展并没有好处。

所以，一旦发现错误之后，就要及时联系杂志社或是审稿专家修改。尤其是医学方面的作者来说，任何一个小数的错误，可能都会影响整个研究实验，甚至会造成连锁反应。就拿药学论文来说，因为一个小数原则，可能导致某一项药品成分增加或是减少, 起到相反的作用，那么后果是非常严重的。

而对于一件机械零件的设计而言，可能因为一厘一毫的差别， 而导致一批零件无法投入使用。所以发现错误后要及时修改，这既是对自己，也是对他人负责的表现。