硕士论文需要提交原始数据吗？

原始数据是支撑论文研究的基础，硕士论文在外审和答辩时，不需要提供原始数据，所有的原始数据自己保留好就可以。但导师在指导论文的过程中，可能会需要你提供原始数据，并对数据的真实性进行核查，以便对分析结果进行验证。外审过程中，专家对于数据也会进行检测，而且根据经验很快就能判断数据的来源。因此我们一定要重视原始数据的获取，不能马虎，更不能编，否则会被认定为学术造假。那么原始数据究竟为什么如此重要？我们该如何获取和分析呢？本文为大家详细介绍下。

一、原始数据为何如此重要？

原始数据是指研究者在实施研究过程中所收集到的未经处理的数据。它是研究者对研究对象进行观察、实验、调查等手段所得到的真实、客观的信息。原始数据可以为论文提供可靠的证据。通过对原始数据的观察和分析，研究者可以得出结论，并通过数据的展示和解释来支持自己的观点，并可以为后续的研究提供参考。

二、获取原始数据的途径有哪些呢？

主要包括实地调查、实验研究、问卷调查、文献资料收集等。具体的获取途径需要根据研究对象和研究目的来确定。

实地调查是一种常见的获取原始数据的途径。研究者可以亲自前往研究对象所在的地方进行观察和记录。例如，研究城市交通拥堵问题，可以亲自前往交通拥堵的路段进行观察，并记录交通流量、车速等数据。

实验研究是一种控制变量的方法，通过对研究对象进行人为干预，观察其反应和变化。例如，研究新药的疗效，可以将患者分为实验组和对照组，给实验组患者使用新药，观察其疗效。

问卷调查是一种常用的获取原始数据的方法。研究者可以设计问卷，通过发放给受访者并收集回收的方式，获取受访者的观点、意见和行为数据。问卷调查可以帮助研究者了解受访者的主观感受和态度。

文献资料收集是一种获取已有数据的方法。研究者可以查阅相关的学术论文、报告、统计数据等，获取已经公开发布的数据。这种方法适用于一些历史性的研究或者对大规模数据的分析。

三、处理和分析原始数据的方法

对于硕士论文来说，数据的处理和分析是论文中不可或缺的一步。只有通过对原始数据的处理和分析，才能得出有意义的结论。

首先，研究者需要对原始数据进行清洗和整理。清洗数据是指去除异常值、缺失值等对结果产生干扰的数据，保证数据的质量。整理数据是指对数据进行分类、排序、编码等操作，以便后续的统计分析。

其次，研究者可以根据研究目的和问题，选择合适的统计方法进行分析。常见的统计方法包括描述统计、相关分析、回归分析、方差分析等。通过这些统计方法，研究者可以从不同的角度对数据进行解读和说明。

最后，研究者需要将处理和分析的结果进行可视化展示。通过图表、表格等形式，将数据呈现给读者，使得读者可以更加直观地理解和理解研究者的研究成果。

总之，硕士毕业论文的原始数据是研究者进行研究和分析的基础，具有重要的意义。获取原始数据的途径多种多样，处理和分析原始数据的方法也有很多选择。只有在充分理解和利用原始数据的基础上，才能完成一篇有深度和质量的硕士毕业论文。

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