假设这样一个情景：通篇大改，间歇性逃避，数据被发现作假，抽中盲审，似乎有关硕士论文写作所有的关卡你都遇到了，但值得庆幸的是，你自己已经捋出来一个初稿，尽管这个初稿目前看起来是一坨浆糊，聊胜于无，但，初稿就是初稿，比一个字没有只有开题报告的还是强太多。
首先你需要把信心找回来，有些同学认为只要大论文被批注就生不如死，再去改的话还不如重写，心思总被论文里那一个个红色的批注所左右，导致信心懈怠乃至压抑。
其实，越是惨不忍睹的文章，越撑着你自己的研究内容和研究构想，平静下心绪再去读，你会发现自己写的还不错的地方 。
导师的批注是必然的，没有一篇不需要任何修改的硕士论文，不修十几遍就当你没读过研究生。什么叫研究生，能够在一些关键性问题上有自己的想法并说服导师的才是研究生，完全按照导师的构想实现研究的只能是导师的傀儡或者科研工具人。
有意见不可怕，盲从才怕，所以，针对导师的批注一定要分两类，一类是确实存在问题，那就从善如流；一类如果有待商榷的话，那就坚持自己的想法。而且坚持自己的想法也会让导师“收敛”，不会在一些可以商榷的问题上过于“强势”。
毕竟硕士论文见仁见智，不同的处理方法，表述方式，只要能够达成所愿，基本上没有任何问题。
其次被导师发现作假的问题。在这个问题上我只能说你已经领会了硕士研究，乃至科研的某些精髓，只不过是操作性技巧问题。不要觉得羞愧或者不安，导师之所以说你，大概率是你的“数据”有点太假了，容易被一眼看出来，导师作为科研成果的“第一责任人”，当然不允许这样的操作。
如果你处理得当，导师也是无计可施的，在他读研读博的那个阶段，我不相信关于数据方面他完全有信心可以说没有任何瑕疵。要知道，诸多的研究，基本上是无法实现复现的。
换句话说，一个工科的仿真结果，你如果按照算法去复现它，基本上不可能得到硕博论文乃至期刊论文上的结果；一个经济学相关的模型，尽管完全按照构建的模型，变量的计量方式，所有的控制变量也完全一样，采用的还是一样的面板数据，也得不到完全相同的结果，这是因为每个人的操作方式，乃至对样本的处理，数据的清洗，差值的模拟都是不一样的，所以无法得出完全一样的结果，只能是相似的结论。
如果是关于调查问卷、扎根法、德尔菲法等获取数据的话，那就更不可能实现复现了，因为目前的研究方法主流就是可以分为定性和定量两大类，刚才的工科和经济学相关还属于纯粹的定量研究，那么其他有些需要主观数据评测的都属于定量，或者定量与定性相结合的研究，能够得到一样的结果更是无稽之谈。
即便是医学类，不同的纳入排除方式，涉及到机体指征的生理指标时时刻刻都在发生变化，怎么去复现。
关于数据造假，造的太假了才是假；如果处理得当，那就假作真时真亦假。所以在处理数据的时候一定要注意三点：
1，符合基线数据，也就是符合文献中相关的数据基线，不要别人是百分位，你成了千分位，这就是基础性错误了，一眼假；
2，重视原始数据的清洗，如果结果不理想，那就清洗掉与你结果预期相反的原始数据，将这个缺失的数据用插值法补充，如是二三，你的结果就理想了，而且相关软件呈现的数据运算过程没有任何瑕疵，这种操作叫清洗“异常值”，是统计学上允许的；
3，大胆假设，小心求证，有关数据的一切过程，一定要足够大胆呈现你想要的效果，但具体的操作实施上，一定要按照规范的方法，不要在细节上露马脚。
所以，关于数据造假的问题，基本上就是这些操作技巧。
最后是处理事情一定要按博弈论，硕士毕业面临各种各样的问题，每一个似乎都在“占用”宝贵的时间，究竟花多少精力去做成每一件事，其实是需要取舍的，鱼与熊掌不可兼得。
既然已经被抽中盲审了，那么其他的事情重要度就排后，好好改论文，其实论文初稿已经有的情况下，修改即便是大修，肯定用不了三个月时间，可能一周就足以解决问题。
不要间歇性逃避，因为抽中盲审比较重要，如果这个环节出现问题，其他一切归零，那就得不偿失了。看似没有抽中盲审的同学更幸运一些，其实也不见得，因为硕士论文上传系统，大家都毕业之后还有一轮教育部的抽检，这个比盲审更严格，抽取比例是4%，想一想，正在参加工作的你，忽然被学校通知自己论文被教育部抽检，是不是更战战兢兢，如果抽检结果不理想，重则被撤销学位，轻一点也得重新回校修改论文，崩溃不崩溃。
因此你在这个阶段对硕士学位论文的重视，会大大减少你后面犯错的机会。即便被抽检又如何，已经有过三个盲评老师把关了，大概率是没有问题的。
最后回过头来看，一切事情其实都能解决，没有想象中那么难，只要你能够合理的安排好一切，说到底不就是为了毕业嘛！
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