謝謝邀請，所有資料應該有理論值（經驗值）和實驗值（調查統計分析值）。如果是實驗所得資料不可靠，既然知道不可靠，說明是有理論值做對比的，應該分析實驗儀器、條件、操作過程、資料處理等環節是否正確再重新實驗；如果是調查問卷所得資料不可靠，應該分析調查問卷設計、調查物件選擇、資料處理等是否合理，找出問題重新調查統計分析，使其資料更加可靠。

實事求是，用真實的資料說話，研究才有意義！

資料質量是百年大計。在大資料時代，資料已成為組織最具價值的資產之一，高品質的資料質量表現在資料的一致性、正確性、及時性、規範性、真實性。

論文資料不可靠，主要有以下幾個原因

第一，研究物件的代表性問題，一般來說樣本選擇有偏差，或者樣本量太小，這些會導致資料出現問題。因為資料分析，是根據樣本推斷總體的，如果樣本選擇有問題，總體的可靠性就沒有辦法保證了。補救的辦法就是確保抽樣方法的科學性，還有就是增加樣本量。

第二,測評工具有問題。也就是資料獲取這個方面存在問題。資料的獲得有各種方法，訪談調查、問卷調查、工具測量（如測量身高、體重，血壓），都是獲得資料的方式，要保證這些資料獲得是可靠的。補救的辦法是修訂測評工具。

第三是統計分析。資料統計分析應該說是最能體現論文作者科學水平的一個方面，統計方法用錯了，會導致結果都不可靠。補救的辦法就是找從事統計分析的專家來提供支援。

研究物件選擇有代表性，獲取的資料真實，統計分析方法合理，這個時候你才能說明結果是可靠的。當然這三者的關係是遞進的。

如果三個方面都有問題的話，最好的辦法就是重新做。

這裡補充下收集資料方面的資料真實性。對於先前資料的收集，推薦幾個實用且資料真實的網站。

後面如果要檢測論文，檢測多個版本任你選，包含免費。

https://www.paperyy.com/

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