硕士论文数据有缺失怎么计量

问：论文有些数据缺失如何在表格中标注

1. 答：在表格中重新标注。
   检查数据的缺失类型。分为两种情况，一种是设计上可忽略的缺失数据，另外一种是设计上不可以忽略的缺失数据。
   明确设计上不可忽略的缺失数据两种类型，已知的情况：过程性因素导致的缺失。数据公开受限；没有完成问卷；被试选取失误（生病等）等。 未知的情况：直接由被试的原因导致的。比如被试拒绝回答某些题目。
   检查数据的缺失程度的统计比例，每个个案(case)在所有变量上的缺失比例；在每个变量上缺失数据的个案比例；在所有变量上都没有缺失的个案比例。
   检查数据的缺失程度的判定标准。缺失比例低于10%，使用任何一种缺失数据的处理方法，差异都不大，但不包括非随机缺失。对有过多缺失的个案或变量进行简单的处理—删除；缺失比例15%以上的变量可以考虑删除，但缺失比例更高的（20%~30%），通常会进行补救

问：硕士毕业论文数据有误怎么办

1. 答：那就自己修改一下。内容要客观，要实事求是。
2. 答：硕士毕业论文数据有误，可以根据文献资料进行查询，将数据修改过来就可以。

问：硕士论文没有数据怎么办

1. 答：没有数据的话，一般是写综述论文，不过你们学校的硕士论文能不能写综述论文你需要问清楚，可以写的话，你去看看汉斯出版社官网上的文献吧

问：硕士论文数据不准确

1. 答：数据是论文的生命，如果数据不准确，论文的依据和结论都可能出现问题。要尽快核实数据

问：论文中的试验数据误差是怎么计算的 期刊论文中,对实验数据处理时,试验数据的误差是怎么计算的

1. 答：误差一般是相对基准值或一组数据的平均值