论文查重系统主要用于识别抄袭和不当引用的内容，而并不专门针对数据的准确性进行检测。

当前主流的查重工具与系统，如知网、paperfree、维普、paperTime等。查重系统通常通过比对文献数据库中的文本片段，判断其相似性，主要关注的是语言表述的重复，而非数据内容本身。因此，当论文中引用某些数据时，即便其确实来自于已有的公开资料，查重系统通常不会对此进行质疑，除非数据的表达方式与已有文献文本高度一致。

某些学术论文在引用统计数据时，未对其来源进行详尽考证，导致得出的结论存在偏差。尽管这些论文在文本查重中未被标记为不当行为，但其数据的错误性却影响了研究成果的可靠性和权威性，给学术界带来了负面影响。

随着对抄袭行为的重视，学术界逐渐形成更为严苛的标准来判断原创性。然而，数据造假、引述失实等问题依然存在，因为查重工具并不具备对数据真实性进行验证的能力。这一现象凸显了在学术研究中，光有查重机制并不足以保障研究的严谨性，必须辅以其他手段来确保数据的真实性和可靠性。

同时，建议高校和科研机构加强对研究生和科研人员的培训，强调数据采集和引用的规范性。通过提高研究人员的学术道德意识，推动恰当的数据使用和引用，来减少因数据错误引发的学术问题。