关于论文数据最近不少同学在问，是否可以自己编出来呢？
自己编虽然学术伦理上是恶劣的，但逻辑思维上是可行的。这种“编”不是胡编乱造，起码应该满足三个基本条件:分析讨论呈现预期结果，原始数据符合既往研究数据基线°，研究方法契合实际场景。先说第一点，分析讨论呈现预期结果，现在毕业性质的本科以及硕士论文，题目中其实已经预设了研究结果，换句话说，你的毕业开题结论不是开放性的，而是已经设好的，或者可以称之为“正确的废话”。编的数据，应该起码符合预期结果，不偏离这个大方向，这样才能完成逻辑自洽。
第二点，原始数据符合既往研究数据基线，这点很重要，你要编的数据不是论文表格中的结果数据，而是要把原始数据也编出来，并且是用“编”的原始数据分析出表格的结果。如果所编的数据指标较多，且可能有交叉重复设计，这些数据指标的原始数据样本非常大，如果你没有，那么很容易露馅。如果你有，即便有人怀疑你是编的数据，也没据反驳，这是假作真时真亦假。
可能你会说，原始数据编辑比较难，不可能有，其实这也好处理。你可以用 python编程，十几分钟能出来十几万个原始数据样本。如果觉得复杂，可以用 excel中的随机函数，简单编辑一个公式，设定数据范围，基本上也很快生成足够量的数据。这种方法适用于农学，包括经济，金融，医学，调查问卷性质的数据，乃至文本数据都可以。需要注意的是，在设定数据范围的时候，要符合既往研究的数据基线，打个比方，你测定叶片中SOD含量，文献中基本都在0.0几的水平，不管你用什么干预，最多有点变化，但肯定到不了1几或者0.000几的水平。要不就太假了。
再说第三点，这点一般没有太大关系。但很容易被忽略。一旦受到质疑你绝对没有理由自辩。就是你编数据采用的研究方法，要契合你的研究场景。什么是研究场景，就是你获取数据的场景，打个比方，有些做车辆侧翻稳定性的，学校根本没有实车，你写了实车，显然要露馅;题目农学，有些是大田试验，有些是实验室，如果搞错了，显然还是露馅;还有数据获取的实验设备，比如学校根本没有零下70°冰箱，超高转速离心机，你写上去了，显然要露馅，因为无论是农学还是医学，涉及实验的部分都要写实验仪器型号，药品及耗材厂家乃至生产批号的;即便是一个简单的调查问卷，这两年全球疫情环境下，对外汉语或者国际汉语的硕士，没有办法出国到海外孔子学院实习的。所以，基本不可能获取到直接的研究材料，都是研究语料库，教材，词典的。你忽然写一个津巴布韦孔子学院的书写偏误，即便数据能够逻辑自洽，也是要露馅的。以上三点，编数据的时候注意点，就没有影响。
以上就是关于编论文数据的分析，总体来说，不是不可以编，但是一定要编的有水平，不可胡乱编造。下面一篇文章将给大家分享几个论文数据查询的网站，小伙伴们记得收藏关注哦！