数据造假者通常被抓住的流程只需两个步骤。首先是数据被质疑是造假者被发现,同时还需要第二步,即文中描述的获取数据的方法并不能实现。
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。
(一)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;另一种做法是每个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。
(二)第一作者造假:
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,也不能未经“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。
(三)通讯作者造假:
通讯作者既是研究项目的责任人和设计者,也是论文的最后定稿者。在很多情况下,通讯作者可能就是论文的唯一撰写者,如果出现主动造假,大概也是最难预防的造假环节。一要靠制度的警醒,二要靠个人的良心,三要靠全体共同作者的监督。任何作为论文署名者的共同作者,应该对论文的真实性负责,同时也有维护自身名誉的权利。为了防止可能的造假行为发生带来的自身名誉受损,非贡献者不要轻易同意在论文中署名,而贡献者在署名前也要认真阅读全文,不要事发后悔之晚矣。
通常来说,当前写论文进行数据搜集时,应该充分借助于互联网渠道,目前互联网内的数据类型还是非常丰富的,而且很多数据也有比较高的价值密度。由于互联网数据本身存在多样性、真假难辨等问题,所以在通过互联网进行数据收集时,要根据不同的数据类型采用不同的数据收集方式,通常的数据收集方式包括以下几种:
第一:技术收集手段。技术收集手段往往可以进行大面积低价值密度数据的收集,比如通过爬虫(可以用Python编写)来完成数据收集等等。技术手段比较适合于集中收集网络数据并做出相应的分析,比如趋势分析等等,由于技术手段收集到的数据具有真假难辨的问题,所以在进行数据应用时要注意边界问题。
第二:专属渠道收集。目前各种统计(咨询)机构也会借助于互联网来提供各种服务,而且有的数据服务是免费的,对于大学生来说,也可以重点关注一下这些渠道。
第三:充分利用大型互联网信息平台。通过大型互联网信息平台来获取价值化信息是一个重要的数据收集方式,而且这些数据往往也具有较高的价值密度。目前大型互联网信息平台往往会为信息提供者提供身份认证服务,这会明显提升信息的价值密度和可信度。
(一)数据录入:
1. 在施测之前,就要对变量的排列有总体的规划,尽量每一次施测的变量排序一致,那样以后录入时才不会混淆
2. 数据录入时,往往用的是数字代码,此时务必做好各个代码所代表的含义的备份,建议用记事本保持,以防时间长了遗忘,带来不必要的麻烦
(二)数据处理:
1. 务必做好数据备份,对不同的转换,建立不同的文档
2. 建立数据处理日志,以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆,以及方便进行数据回述和检查
3. 建立“数据”和“结果”文件夹,分开保存数据和处理结果,避免不必要的混乱
4. 在給数据处理的程序命名时,建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”,如“1.频数分析”、“2.因素分析”,这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容
5. 保存具有代表性的数据处理的程序,这样做的好处是,一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”,很方便;另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序
(三)文献整理:
1. 所收集的中外文献卷帙浩繁,建议保存文件名包括一下内容:“年份.序号.标题”如“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”
2. 对所有收集的文献进行归类整理,分别放置于不同的文件夹
3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译,此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹;或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹,以保存各类专题的摘要翻译,以防文献一多便混乱了,想要的时候找不到
4. 外文文献摘要整理文件名格式:“摘要整理.专题名.整理日期”
工商管理硕士论文数据造假的话,审核自然难以通过,还会相继产生诸多不良影响,这里就不做过多阐述。此文笔者主要讲解工商管理硕士论文数据造假该如何有效避免,哪些对应点必须做好。另外还分享了数据搜集整理等相关技巧和要点,希望对大家的写作能够起到一定的帮助。