论文数据造假检测手段

运用图形来分析处置效应是否存在是断点回归分析的基础。图形分析在断点回归的实施中扮演着重要的角色，通过将样本点和决定处置的关键变量在坐标系中描述出来，便可以清楚的看到临界值附近的样本点是否存在跳跃。如果样本点存在跳跃，那么说明确实存在处置效应，相反，如果样本点没有出现相应的跳跃，那么说明断点回归的模型识别可能存在问题。当我们从图形分析中发现了临界值处存在处置效应，那么就应当做进一步更加细致的计量实证分析。为了使图形更为直观，需要根据决定处置的关键变量来划分箱体（Bin）和箱体的范围[转载]断点回归及其在经济学中的应用，并在该范围内计算变量的均值。一般而言，箱体的范围需要大到包含足够多的样本使其样本点在临界值两边都比较平滑，但又要小到一定程度使得样本点在临界值处的跳跃能够明显的显现出来。

断点回归首先是由美国西北大学的心理学家Campbell于1958年首先发展设计出来的，从那时开始直到二十世纪80年代，Campbell和西北大学心理学系和统计学系的同事一直从事断点回归的设计和研究工作。Thistlethwaite和Campbell（1960）正式发表了第一篇关于断点回归的论文，他们提出断点回归是在非实验的情况下处理处置效应（Treatment Effects）的一种有效的方法，主要应用于心理学和教育学领域。随后，Campbell和Stanley（1963）为断点回归提供了更加清晰化的概念，但是由于他们并没有给出断点回归统计上的证明。这是08年JoE的paper，但是题主的问题问的不好，因为这篇文章讲的不是用断点回归来检测数据造假，而是要检验断点回归的running variable是不是被操纵（造假）。比如我现在规定，全校学生某次考试超过90分的就可以上实验班。因为这个90分对于学生来说是common knowledge，所以有些学生，可能本来可以考90分以上，但是为了避免上实验班给自己太大压力，会故意考到89分。那么问题来了，RD的识别虽然需要的假设很少，但是关键假设就是，你的running variable（分数）应该是连续的。这种自己选择的行为会导致成绩在90分左右的地方分布不连续，RD就不能用了。那么怎么检验呢？其实最简单的就是，你可以画个直方图，看看在90分前后，直方图的高度是不是差别很大。

1、先画直方图，注意不要把90分分在一个区间里面。对于直方图的每一个区间，计算出区间中心的数字以及区间内的数据个数。2、拿区间内的数据个数对区间中心做nonparametric的回归，为了避免边界估计很差，使用local polynomial（而非local constant）的估计，检验在90分处是不是有断点。

论文是要进行查重检测的，查重的话是有一个软件可以用，知网可以用万方把你的论文插进去，放进去之后就能够比对他所收录的所有的论文了

毕业论文是对硕士和博士学生学术生涯的最后一次评估。毕业论文对每个学生都非常重要。为了顺利通过毕业论文审核，论文的检测和查重是必不可少的一部分。那么论文检测方法是什么？ 1.不同的论文检测网站使用不同的检测算法。一般来说，论文检测的基本算法是论文检测系统根据一定的算法识别和计算检测到的论文的重复率，并生成检测报告。 2.以查重系统为例：检测论文实际上是一种根据语义模糊解析算法，然后进行近似比较的方法。检测论文并非简单地基于某一最小句子进行循环比对。如果你在查重报告的全文对比报告中发现重复来源与你写的论文句子不完全一致，这就是原因。 此外，硕士论文的查重与本科毕业论文的检测方法也存在一定差异。 硕士论文比较的数据库内容更完整，字数更多。同时，硕士论文的检测和检查使用的系统是专业的硕士论文检测系统。该检测系统拥有独家的学术论文联合比较库，包括以往毕业生的论文。 4.不同的论文检测系统采用不同的检测方法，不同的数据库会使同一篇论文在不同的论文检测网站上的检测结果不同，这在使用查重系统时也需要注意。