您认为国内学术论文中实证检验得出的结果有多大比例是值得相信的？

用一些似是而非的方法得出众所周知的结论而已！！！

是而非、模棱两可的结果

就自己的经验来看，数据本身应该没有问题，数据模型本身也没有问题。问题出在：一是用的模型不合适，比如可能用空间误差模型更合适，但却用了空间自回归模型；二是选择性误差，比如DEA模型结果对指标体系比较敏感，那么倾向于挑选能获得满意结果的指标，即结果指导过程；三是对实证结果的牵强附会的解释，缺乏其他理论和实例的佐证，而导致所得结论难以令人信服。
欢迎大家补充

有意思的话题

实证为研究服务，不是研究为实证。

实证研究数据固然关键和重要，关键是国内学术政策对真正价值的文章不够重视，所以，费了很大力气搞出来的东西，反而不如编造的数据好看，又容易，反正真的假的，都没有人去核查，也没人真的去用这些检验结果，所以，学术风气越来越差。

首先，我不知道楼主为什么做这样一个调查。实证研究的目的是验证理论，理论是主导，实证的结果只是支持性或者不支持的证据。理论的思考或者推演是合理的话，数据是否支持，其实是相对于理论推演的重要性倒是其次（不是说不重要）。其次，我认为中国的实证研究存在着不规范的问题，很大一部分学者并不懂实证的方法论，只是在照猫画虎。但是不可否认的是，中国的实证研究的水平在进步。第三，我不知道回答这个投票的人有多少是做实证研究的，还有多少是不了解实证研究任运医院的，我也不知道这个“值得相信”是什么意思？如果仅仅从数据中得出结论，在实证研究中这叫数据驱动，是刚入行的同志极其幼稚的做法，是实证研究坚决反对的。

大部分是经得起统计检验的。当然用不同的方法即使是对同样的数据得出不同的结论，也是经过统计检验的。

这个问题本身就需要实证！

好像一般学者会倾向于自己分析和预测结论，然后将原始数据往上靠？部分人的做法吧