实证论文重跑数据再发表
这个是看杂志以及数据库的，所发的杂志如果比较好的话对重复率要求会很严格，一般是20%以内
:(l)要求该论文首次发表的期刊编辑和我刊编辑均同意发表作者的同一篇文章，作者需要向我刊提供首次发表该文的编辑部的书面许可，以及该文首次发表的出版时间和论文的复印件、单行本或原稿;(2)二次发表的时间至少应该在首次发表后1周;(3)二次发表的论文应该面向不同的读者，通常译成短篇论著的形式发表即可;(4)二次发表的论文必须完全忠实于原论文，忠实反映首次发表版本的资料及论点
如果发表sci，版权协议里面写的很清楚，你用过的数据，图表，版权都已经交给出版方了这个时候你用相同的数据去写新的论文，必然算学术不端。不过你可以引用之前的论文数据，把新的作为主体，原来的数据作为辅助去分析，这样是没有问题的。 没看到你的论文，具体情况也不好说，一般来说处理好是可以的，但是直接复制图很危险，容易出事。
要看论点是否发生变化，论点发生了变化，可投。不变，那就是一篇论文，只不过论证更充分罢了。
实验数据论文发表认证
发表了有期刊编号能搜到就行
检验检测机构资质认定管理办法中规定“原始记录和报告的保存期限不少于6年”。而作为论文发表的话，默认就是不能少于5年，所以论文发表他们的数据必须是在有资质的实验室里去做的。因为这样的实验室会给他们保留6年大于他们论文要求的5年。
正规的数据库。那人发表后，实验记录原始数据应该保存多年。什么时候都能查找到。
可以用来医疗器械注册的临床试验数据发表个人论文。做实验的结果数据是可以当论文发表的，实验的结果数据可以是论文写作中的结论。
论文发表会有人跑数据
违规。教育部2016年出台的《高等学校预防与处理学术不端行为办法》，明确了将买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文等学术不端行为作为一种违法违规行为予以处理。从我们当前的法律规定处罚层级来看，对于代写、买卖论文的行为只能由行政规章来处理，刑法是没有办法介入的，而论文找人代跑数据也是属于学术不端行为，所以论文找人代跑数据违规的。论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
会一、在职研究生毕业论文必需通过查重无论在职研究生是哪种情况，学生在完成学业时，都要撰写论文及论文答辩，而且与其他大学毕业生一样，也都是论文查重通过之后方可参与答辩。所以撰写论文且好好撰写是至关重要了，一般在保障原程度的时候也要结合自己所学的内容提出有建设性的观点进行论文写作。在写的过程中，不要为了完成任务而胡拼乱凑语句不通，或是为了通过论文查重，而东拼西凑，因为这样可能会导致论文论点论证逻辑不通，或语句不通顺。最后导致答辩不能过关。所以建议大家还是用点功夫，好好完成自己的论文。毕竟关系到毕业问题，辛苦完成了学业可不要在最后掉链接。、在职研究生毕业论文查重标准一般论文查重的标准都有这几种情况，比如论文的重复率大于30%，这样直接就会失去答辩资格。如果论文的重复率在百分之25以内，院校老师会让学员有一次改过的机会，需要把论文重复率修改到10%左右才有机会参与答辩。如果学员论文的重复率在5%和10%之间，基本上是满足答辩要求的，当然论文的重复率越低是越好的。这一标准每个院校略有差异，大体上是这样的标准，所以自己在完成论文写作之后，一定要提前进行论文查重检测。
是的，本科毕业论文会重新跑数据，因为本科毕业论文的研究结果要求学生们具有可靠性和可重复性。因此，学生们必须跑出可以支撑其结论的数据，而跑出的数据可以通过重新跑数据来确保其可靠性和可重复性。另外，重新跑数据可以帮助学生们更加深入地理解他们的研究结果，并确保结果的准确性和可信度。因此，本科毕业论文必须重新跑数据，以确保最终的研究结果是可靠和可重复的。
发表的实证论文面板数据
近年来，越来越多的实证研究探究了宏观时间序列变量（例如油价不确定性、经济政策不确定性或贸易政策不确定性）对微观面板数据变量（例如企业杠杆、投资或创新）的影响。在研究设计中，研究者一般在模型中加入年份虚拟变量（以及公司的虚拟变量），以控制全国性宏观经济冲击及其对微观被解释变量的影响。本文的主要目的是：1.指出在这种情况下存在一个完全多重共线性问题，使得关键的宏观变量（时间序列）的系数不可识别；我们用发表在本刊上的三篇实证文章来说明完全多重共线性问题。在标准的微观企业层面的面板数据模型中，研究人员通常加入固定效应来获得核心变量参数的一致估计。一般而言，模型中会加入个别（公司）和时间（年）固定效应。以控制未观察到的公司层面和宏观经济因素造成的影响。然而，如果研究的是宏观变量的影响，就需要将微观面板数据与宏观（时间序列）变量结合起来。正如后文所解释的，我们将很容易看出宏观时间序列变量与年份虚拟变量完全相关。因此，宏观时间序列变量的参数不可识别。2.提供一些可能有用的方法来解决这个问题，包括(i)忽略年份虚拟变量；(ii)构建个体变异的宏观变量，即面板数据而不是时间序列数据；(iii)建立不同强度/敏感度变量，并利用Rajan和Zingales(1998)的广义DID原理；(iv)进行跨国分析。余文结构如下，第2节论证了宏观时间序列数据和年份虚拟变量之间存在完全多重共线性。第3节复制了本刊最近发表的三篇论文，以展示完全多重共线性问题。第4节为今后的研究提供了初步的建议。第5节总结。2. 完全多重共线性本部分用一个简单但具代表性的数据集来举例。该数据集由微观面板数据和宏观时间序列数据组成。微观层面，假设一个国家有4家公司，即id=1、2、3和4。对于每家公司，有四个年份观察值分别为year=2011、2012、2013和2014。公司层面的被解释变量是y，公司层面的唯一的解释变量是x。宏观层面，假设该国这四年的国内生产总值GDP分别为5.3、6.2、7.5和7.8。许多文章的主要研究是评估宏观层面解释变量GDP对公司层面被解释变量y的影响。由于我们考虑的是面板数据模型，通常的做法是加入企业固定效应（或虚拟变量）以控制未观察到的、不随时间变化的企业特有特征对企业层面被解释变量y的影响。与本文的重点更相关的是，为了控制全国性的冲击和随着时间的推移影响被解释变量y变化的趋势，模型也加入了年份固定效应(或虚拟变量)。这种回归问题在于，主要解释变量GDPt与四年虚拟变量year2011t、year2012t、year2013t和year2014t完全相关，其中Year2011t（其他三个年份的虚拟变量类似）如果在2011年观测等于1，否则等于0。我们可以写出下面这个式子
回归模型中控制变量的数量选择主要依据经济学理论，一般而言，3个控制变量数量过少，可能会存在遗漏变量的问题从而导致回归结果不可靠，建议查询类似研究的论文中控制变量的选取准则
发表问卷实证性论文数据
会的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过，有人会觉得数据上稍微改动一下应该不会发现。要知道论文发表代表的是作者的学术成果，一旦论文数据有问题，那只能说明作者的学术水平有待提高，并且研究不严谨，对作者的声誉是有影响的。数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
不显著相关的原因太多了。有调查设计、数据来源、抽样方法、质量控制、录入错误、分析方法错误等原因，没法判断的
问卷样本数量在500-1000即可，太多了数据差异性不明显，太少了没有信度。
首先，取决于样本总体的广泛性，比如研究汉族和藏族学生，那样本量差异就很大。因为汉族学生的总体很庞大，要想获得一个具有代表性样本，显然需要很大的样本量。而藏族学生的总体很少，相对少的样本量理论上代表性也可能比较好了。
那么样本量如何确定呢，主要有以下几个因素：
1、总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。
2、预测值要有一定的精确度。因为抽样误差的大小会直接影响到估计值的准确程度。
3、一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；在确定样本后，样本量的计算是一个很关键的问题，需要一个科学的公式，是专业性的。总体来主，样本量要根据估计的域的多少来决定样本量的多少。
4、总之样本量的确定要遵循一人原则，即：精度和费用的互相作用，费用一定精度最高，精度一定费用最低。
5、而样本的收集与整理可以上各大问卷网站或者沃销众填上解决，也可以加入QQ、微信群免费互填问卷。
6、这里介绍一个公式，对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E)， 期望调查结果的置信度(L)，以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)。
特殊情况下，如果是很大总体,计算公式变为：n= Z2σ2/e2。