Datenfälschung

Datenfälschung in wissenschaftlichen Arbeiten

Datenfälschung heißt: Zahlen stehen in deiner Arbeit, die so nicht erhoben wurden. Erfunden, nachträglich geschönt oder aus einer fremden Quelle übernommen. Wissenschaftlich wiegt das schwerer als jeder Zitierfehler, weil es die Grundlage der Arbeit betrifft.

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 |  Zuletzt geprüft: 26.08.2026  |  6 Min. Lesezeit

Was Datenfälschung ist

Datenfälschung liegt vor, wenn Daten in deiner Arbeit stehen, die so nicht erhoben wurden. Das umfasst erfundene Werte, nachträglich veränderte Werte und Zahlen, die aus einer fremden Quelle stammen und als eigene Erhebung erscheinen.

Der Unterschied zum Plagiat ist grundsätzlich. Ein Plagiat verschweigt die Herkunft einer richtigen Aussage. Eine Fälschung setzt eine falsche Aussage in die Welt. Wer darauf aufbaut, baut auf Sand.

Deshalb steht die Fälschung in allen Kodizes zur guten wissenschaftlichen Praxis an der Spitze der Verstöße. Sie ist kein handwerklicher Mangel, sondern trifft den Zweck des ganzen Betriebs.

Betroffen sind längst nicht nur Laborfächer. Ein erfundener Interviewpartner in einer qualitativen Arbeit, eine geschönte Beobachtungsreihe im Praktikumsbericht, ein nicht durchgeführter Pretest: Überall dort, wo eine Arbeit eigene Erhebung behauptet, ist Fälschung möglich.

Die drei Spielarten

Erstens die Fabrikation: Werte werden erfunden, ohne dass eine Erhebung stattgefunden hat. Der Fragebogen wurde nie verteilt, die Messreihe nie durchgeführt.

Zweitens die Schönung: Es gibt echte Daten, aber sie werden zurechtgebogen. Unpassende Fälle verschwinden ohne Begründung, Grenzwerte werden nachträglich verschoben, aus zwölf Durchläufen werden die acht berichtet, die zusammenpassen.

Drittens die Übernahme fremder Daten: Zahlen aus einer anderen Studie erscheinen als eigene Erhebung. Diese Variante fällt mit dem Plagiat zusammen, weil zugleich fremde Leistung ohne Nachweis verwendet wird.

Wie es dazu kommt

Die typische Situation ist die Lücke zwischen Zeitplan und Rücklauf. Du brauchst 80 ausgefüllte Fragebögen, drei Wochen vor der Abgabe hast du 31. Der Termin steht fest, die Erhebung lässt sich nicht wiederholen.

In dieser Lage wirkt das Ergänzen von Daten wie eine kleine Korrektur an einem ansonsten ehrlichen Projekt. Es ist keine. Sobald eine einzige Zeile erfunden ist, stimmt die Beschreibung der Erhebung nicht mehr, und mit ihr fällt der gesamte Ergebnisteil.

Der zweite Auslöser ist ein Ergebnis, das nicht zur Hypothese passt. Wer glaubt, eine Arbeit brauche einen signifikanten Befund, gerät in Versuchung. Das ist ein Irrtum: Ein sauber berichtetes Nullergebnis ist eine vollwertige wissenschaftliche Leistung, richtig eingeordnet im Diskussionsteil und in den Limitationen.

Ein Beispiel

Wenn der Rücklauf nicht reicht

Für eine Bachelorarbeit sollen 100 Personen befragt werden. Zwei Wochen vor Abgabe liegen 43 Antworten vor. Die Studentin ergänzt 57 Datensätze im Tabellenprogramm, orientiert an den vorhandenen Mustern, mit leichter Streuung. Im Methodenteil steht eine Vollerhebung mit 100 Teilnehmenden. Kein Plagiatsscan schlägt an, der Text ist eigenständig. Auffällig wird die Arbeit in der Betreuung: Die Verteilung ist zu glatt, mehrere Antwortmuster wiederholen sich exakt, und die Rohdatendatei enthält keine Zeitstempel für die ergänzten Fälle.

Abgrenzung zu benachbarten Formen

Vom Plagiat unterscheidet sich die Fälschung durch den Gegenstand: dort fremde Leistung ohne Nachweis, hier unwahre Angaben. Beides kann zusammenfallen, wenn übernommene Daten als eigene ausgegeben werden.

Vom ehrlichen Fehler unterscheidet sie sich durch die Absicht. Ein Übertragungsfehler in der dritten Spalte, eine falsch gesetzte Formel, ein missverstandener Ausgabewert: Das sind Mängel, die korrigiert werden. Zur Fälschung wird es, wenn du den Fehler kennst und stehen lässt, weil er das Ergebnis stützt.

Eine dritte Nachbarschaft ist das selektive Berichten. Wer sechs Auswertungen rechnet und nur die eine berichtet, die passt, fälscht keine Zahl und stellt trotzdem ein verzerrtes Bild her. In der Bewertung landet das meist zwischen Methodenmangel und Fehlverhalten, je nachdem, wie viel im Text offengelegt wurde.

Auch von der zulässigen Datenbereinigung ist die Fälschung klar getrennt. Ausreißer darfst du ausschließen, Fälle darfst du filtern. Nur muss das Kriterium vorher feststehen und im Methodenteil stehen.

Merkmale im Vergleich

Merkmal Datenfälschung Plagiat
Was verletzt wird Wahrheit der Aussage Zuschreibung der Leistung
Text der Arbeit meist eigenständig fremd übernommen
Im Textabgleich sichtbar nein ja
Typische Entdeckung Betreuung, Rohdaten, Statistik Plagiatsbericht
Reparierbar vor Abgabe nur durch neue Erhebung durch Beleg und Umschreiben
Einordnung in Kodizes schwerster Verstoß schwerer Verstoß

Wie gut Prüfsoftware Datenfälschung findet

Gar nicht, und das sollte niemand anders behaupten. Ein Plagiatsscan vergleicht Zeichenfolgen deines Textes mit über 70 Milliarden Quellen. Ob eine Zahl in einer Tabelle gemessen oder eingetippt wurde, kann er nicht wissen.

Was ein Scan für 0,29 € pro Normseite leistet, liegt daneben und ist trotzdem nützlich: Er findet übernommene Tabellen, abgeschriebene Methodenbeschreibungen und Ergebnisdarstellungen, deren Wortlaut aus einer fremden Studie stammt. Genau dort sitzt die dritte Spielart. Wie du fremde Zahlen korrekt kennzeichnest, steht unter Tabelle zitieren, speziell für Protokolle unter Laborbericht und Protokoll.

Entdeckt wird Fälschung fast immer auf anderen Wegen. Betreuende kennen typische Verteilungen ihres Feldes. Statistische Auffälligkeiten wie zu geringe Streuung oder unmögliche Wertekombinationen fallen auf. Und wer Rohdaten nicht vorlegen kann, hat ein Problem, das sich nicht wegerklären lässt.

Typische Bewertung

In einer Prüfungsarbeit wird Fälschung als Täuschung behandelt, mit dem gleichen Instrumentarium wie beim Ghostwriting: Note 5,0, Wiederholung, Akteneintrag, bei Abschlussarbeiten die mögliche Aberkennung des Grades. Was bei dir gilt, regelt deine Prüfungsordnung.

Anders als bei einem Zitierfehler hilft eine nachträgliche Korrektur hier selten. Ein fehlender Beleg lässt sich nachtragen, eine nicht durchgeführte Erhebung nicht. Wer vor der Abgabe merkt, dass die Datenlage nicht trägt, fährt am besten mit dem offenen Gespräch: Fristverlängerung, kleinere Stichprobe, angepasste Fragestellung.

Im Forschungsbetrieb kommen weitere Ebenen dazu. Fachzeitschriften ziehen Beiträge zurück, Einrichtungen leiten Verfahren ein, Fördermittel können betroffen sein. Anlaufstelle ist die Ombudsperson der Einrichtung. Ist bereits etwas erschienen, hilft Plagiat in Publikation bei der Einordnung.

Die Regel: dokumentiere, bevor du auswertest

Führe eine Datenspur, die jemand anderes nachvollziehen kann. Das schützt dich nicht nur vor Versuchung, sondern auch vor einem falschen Verdacht.

  • Rohdaten bleiben unverändert erhalten, Auswertungen laufen in einer getrennten Datei.
  • Jeder Ausschluss von Fällen bekommt ein Kriterium, das vor der Auswertung feststeht.
  • Auswertungsschritte sind als Skript oder Protokoll dokumentiert, nicht nur als Ergebnis.
  • Fremde Daten stehen mit vollständigem Nachweis in der Arbeit, nie als eigene Erhebung.
  • Ein zu kleiner Rücklauf wird im Methodenteil benannt, nicht aufgefüllt.

Weitere Formen wissenschaftlichen Fehlverhaltens und ihre Abgrenzung findest du unter alle Plagiatsarten.

FAQ

Häufige Fragen

Als Datenfälschung gilt jede Angabe von Daten, die so nicht erhoben wurden. Dazu zählen frei erfundene Messwerte, das nachträgliche Entfernen unpassender Fälle und Zahlen, die aus einer fremden Quelle stammen und als eigene Erhebung ausgegeben werden. Entscheidend ist die Abweichung zwischen Bericht und Wirklichkeit.
Wissenschaftlich ja. Ein Plagiat verschweigt, woher eine richtige Aussage kommt. Eine Fälschung bringt eine falsche Aussage in Umlauf, auf der andere aufbauen. Deshalb behandeln die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis Fälschung als schwersten Verstoß.
Ja, wenn du es begründest und offenlegst. Ausreißer auszuschließen ist ein legitimes methodisches Verfahren, sobald das Kriterium vorab feststeht und im Methodenteil steht. Zur Fälschung wird es, wenn du Fälle still entfernst, weil das Ergebnis sonst nicht passt.
Nein, dafür ist sie nicht gebaut. Ein Textabgleich vergleicht Zeichenfolgen und kann nicht wissen, ob eine Zahl gemessen oder erfunden wurde. Auffällig werden können übernommene Tabellen und Beschreibungen, weil deren Wortlaut mit der Originalquelle übereinstimmt.
In einer Prüfungsarbeit droht die Bewertung als Täuschung mit allen Folgen bis hin zur Aberkennung eines Grades. In der Forschung kommen der Rückzug der Publikation, Verfahren vor der Ombudsstelle und Konsequenzen für Fördermittel hinzu. Die Einzelheiten regeln Prüfungsordnung und institutionelle Leitlinien.
Die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis sehen eine mehrjährige Aufbewahrung vor, in vielen Einrichtungen sind es zehn Jahre. Für Abschlussarbeiten gilt oft eine kürzere Frist. Was für dich verbindlich ist, steht in den Leitlinien deiner Hochschule oder deines Instituts.

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