判断论文中的数据分析技术是否恰当，需要从几个方面进行考量。首先，要考虑所采用的技术是否符合研究目的。比如，如果研究目的是比较两组数据之间的差异，那么使用t检验或方差分析（ANOVA）是比较合适的；反之，如果是要探索变量间的关联性，则相关系数或回归分析可能更为适用。

其次，要确保数据类型与分析方法相匹配。不同类型的数据需要不同的处理方式。例如，对于连续性的定量数据，可以使用均值和标准差来进行描述性统计分析；而对于分类数据，则可能需要采用频率分布表或比例的形式来表示。

考虑到研究假设和研究问题，选择合适的数据分析方法也非常重要。如果研究中有特定的假设需要验证，那么应选择能够直接测试这些假设的统计检验方法。此外，还需要考虑数据集的大小和复杂性，选择能够有效处理这些数据的技术。

在进行数据分析时，还应注意保持数据的完整性和准确性。这意味着要确保数据收集过程没有偏差，且数据预处理阶段剔除异常值和缺失值的方式合理。这样做有助于提高分析结果的可靠性。

为了确保论文的原创性，论文查重是必不可少的步骤。在选择数据分析技术时，也要注意避免直接复制他人的方法而不加以适当说明的情况发生。通过使用专业的论文查重工具，可以及时发现并修正潜在的问题，确保研究工作的独立性和学术诚信。

此外，尝试引入一些创新性的数据分析方法也会给研究增色不少。例如，对于大数据集，可以考虑使用机器学习算法来挖掘潜在的模式；或者在传统的统计方法基础上，加入可视化技术，使数据分析结果更加直观易懂。

判断论文中的数据分析技术是否恰当，需要综合考虑研究目的、数据类型、假设验证需求、数据完整性和准确性等多个方面。通过精心挑选适合的研究方法，并确保原创性，可以大大提升论文的质量和影响力。