论文查重对实验数据是否有要求，这需要结合查重系统的原理、学科特点以及学术规范来具体分析。很多人提到 "论文查重" 时，首先想到的是文字内容的重复率检测，但实验数据作为学术研究的核心支撑，其 "查重" 问题其实更为复杂，既涉及技术层面的比对规则，也关联到学术诚信的本质要求。​

从查重系统的工作机制来看，目前主流的查重工具（如知网、Turnitin 等）主要针对文本内容进行比对，包括段落、句子、关键词的重复率计算。对于纯数据形式的内容，比如表格中的数值、图表的坐标参数、实验记录的原始数据列表等，查重系统通常不会直接将其纳入比对范围。这是因为数据本身具有较强的专业性和格式特殊性，系统难以像识别文字那样进行语义匹配。例如，生物医学论文中一组细胞培养的浓度数据，以纯数字表格呈现时，查重系统可能不会对这些数值进行重复率计算。​

但需要注意的是，实验数据的 "上下文描述" 一定会被查重。当作者在论文中描述实验方法、数据处理过程、结果分析时，这些文字内容若与已发表文献存在重复，就会被检测出来。比如，某篇论文在介绍 "高效液相色谱法测定化合物浓度" 的实验步骤时，若直接复制了标准方法的操作流程而未加引注，这段文字就会被标记为重复。再比如，对实验数据的统计方法描述、图表标题的撰写、数据趋势的分析性语句，这些带有文字表述的内容都是查重的重点对象。​

不同学科对实验数据的 "查重敏感性" 也存在差异。在理工科领域，实验数据往往具有唯一性（如特定条件下的化学反应参数、自主设计的调查问卷数据），且很多数据需要通过图表、公式等非文字形式呈现，重复的概率相对较低。但如果是引用已公开的数据集（如国家统计局公布的宏观经济数据、公共基因库的序列信息），则需要在文中明确标注数据来源，否则可能因 "未规范引用" 导致间接重复。而在社会科学领域，若研究采用常见的调查量表（如李克特五点量表）或标准化的实验范式，其数据收集方法的文字描述容易与前人研究重合，此时更需要通过个性化表述来避免重复率过高。