論文中的數據怎麼分析

❶ 論文數據處理方法

論文數據處理方法

論文數據處理方法，相信絕大部分的小夥伴都寫過畢業論文吧，當然也會有正准備要寫畢業論文的小夥伴要寫畢業論文了，那麼論文數據處理方法大家都知道是什麼嗎？接下來讓我們一起來看看吧。

論文數據處理方法1

一是列表法。列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要滿足以下幾點：

1、表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。

3、表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的說明。通常情況下，實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。

二是作圖法。作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。作圖法的基本規則是：

1、根據函數關系選擇適當的坐標紙(如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等)和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。

2、坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。

3、描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的.標記符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線(含直線)，並使數據點均勻分布在曲線(直線)的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

4、標明圖名，即做好實驗圖線後，應在圖紙下方或空白的明顯位置處，寫上圖的名稱、作者和作圖日期，有時還要附上簡單的說明，如實驗條件等，使讀者一目瞭然。作圖時，一般將縱軸代表的物理量寫在前面，橫軸代表的物理量寫在後面，中間用「～」聯接。

實驗數據的處理離不開繪製成表，列表法和作圖法還是有一定區別的。科研工作者在處理數據時，要注意根據實驗數據的特點，選擇是用列表法還是作圖法。

論文數據處理方法2

1、 基本描述統計

頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。

描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的數據進行匯總統計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

4、 差異關系研究

T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。

5、 影響關系研究

相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。

❷ 怎樣對論文進行分析

怎樣對論文進行分析

怎樣對論文進行分析，有時候我們在寫論文的時候，會被老師要求先去分析論文的，可是對於從來都沒有分析過論文的學生來說，是一件難事的，我和大家一起來看看怎樣對論文進行分析的相關資料。

怎樣對論文進行分析1

01、 確定研究目標

確定研究目標，看似是一個「偽命題」，我論文的研究方向都定好了，研究目標不就顯而易見了嘛。

研究方向只是一個寬泛的概念，具體落實到分析層面，具體要研究什麼？得到什麼結果？要用什麼方法？很多時候我們並沒有想清楚。

這里建議大家在開始分析前，先對著自己收集來的數據和問題，列出准備研究的內容。

還記得高中每次考試前語文老師一定會提醒：寫作文的時候拿到題目先不要動筆！看清題目，想好了列出提綱再動筆！

數據分析也是如此，分析前制定一個分析框架，可以幫助我們快速捋清思路，不至於漫無目的地亂分析，同時也能節省很多時間。

當然，對於初學者來說，制定一個完整的分析框架比較困難，建議大家多參考一些領域內的專業文獻，看看其他人是如何設計分析的。

SPSSAU也提供幾類常見的分析框架，研究者可以結合自己的問卷類型進行選擇。

SPSSAU-量表型問卷

SPSSAU-非量表型問卷

兩個注意點：

① 框架的核心不要偏離研究主題，所做的任何分析都是為研究主題服務，因此一定注意避免出現與主線不相乾的內容。

②在這一步中，可以先不去管具體要用哪種分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什麼。

比如，問卷調查里，一開始的幾道題基本都是對研究對象個人信息的收集。

第一，可對研究對象的性別、年齡、學歷等個人信息進行簡單統計。

第二，可用個人信息與核心研究項聯繫到一起，分析不同背景的人群對核心研究項的態度或行為是否有差異。

02、 判斷數據類型

有了基本框架後，就要進入到具體的分析方法選擇階段。

判斷數據類型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，對此都有詳細的說明，這里不再重復。

03、 選擇分析方法

在完成上面的步驟後，基本上已經完成對數據部分的了解，下面就需要結合數據類型，選擇對應的分析方法。

對單個題的統計分析比較簡單，主要困擾大家的是對於兩個題或多個題的關系研究如何選出正確的分析方法。

變數的關系最常見有：相關關系、影響關系、差異關系，及其他關系。

SPSSAU的建議是：先用一句話描述研究內容，話裡面拆開成X和Y：然後結合X與Y的數據類型進行選擇。

根據X和Y的'個數，以及方法功能，分成幾個表格匯總如下：

註：單變數意為分析只涉及一個分析項X（變數）。

註：分析涉及1個自變數X和一個因變數Y。

每種方法的使用場景不是固定不變的，這里的只提供最常用的說明，幫助初學者快速了解，更深入的方法介紹請參考SPSSAU幫助手冊說明，以及SPSSAU視頻教程。

確定方法之後，可使用spssau系統進行分析，分析界面也是區分了X、Y。將標題放置到對應位置即可分析得出結果。

總結

最後我們再回顧一遍整個方法選擇的流程：

選擇分析框架→判斷變數的數據類型→表格查找分析方法→開始分析

同時要提醒一點，在分析前要有意識的剔除無效數據（如一個人重復填寫，明顯的異常值等），以保證結果的准確性。

怎樣對論文進行分析2

1、什麼是論文分析

我們在分析論文前，首先要了解分析的含義，分析是分解文學作品，獨立解決每個觀點。當我們分析一篇論文時，主要目標是要確保用戶在沒有太多爭議的情況下來獲得主要觀點。在分析論文時展現批判性的思維能力，在分析中必須要對某一些事情作出判斷，然後得出結論，只有這樣在完成論文後才能說服用戶已經讀過該篇論文。

2、分析論文的要點

總結論文的主要內容，剛開始寫論文分析時，我們要對論文中的要點進行一個總結，讓大家能夠理解論文的全部內容。摘要是作為論文大綱的概述，但不是主要的分析點，只是用來指導用戶簡要理解論文的內容。作者在論文中提出的主要論點以及論據，這才是分析的開始，我們需要通過分析作品來給出證據來證明論文內容，還應該找出缺陷。因為只有越有說服力的論文內容，這樣才更加突出。論文查重系統怎麼進行選擇？

3、論文分析格式

最後我們需要了解，用戶要提出適合他們的語氣，必須確保了解用戶群體。畢業論文主要的用戶是導師，所以必須很正式。在上課時，我們可以分析一篇論文，需要向了解用戶群體將有助於了解如何分析論文。在寫論文之前，那麼首先的一個步驟就是要閱讀分析論文，應該多次閱讀，然後積累我們的知識，如果對論文的理解不夠的話，那麼就無法對論文進行分析。所以做好論文前的准備工作也是非常重要的。

❸ 統計學論文如何分析數據

數據可從網上搜索，統計年鑒及各大資料庫都有，再通過統計軟體作分析，例如相關分析和回歸分析，這種論文偏理論型。

推論統計學被用來將資料中的數據模型化，計算它的機率並且做出對於母體的推論。這個推論可能以對/錯問題的答案所呈現（假設檢定）。

對於數字特徵量的估計（估計），對於未來觀察的預測，關聯性的預測（相關性），或是將關系模型化（回歸）。其他的模型化技術包括變異數分析（ANOVA），時間序列，以及數據挖掘。

為了實際的理由，我們選擇研究母體的子集代替研究母體的每一筆資料，這個子集稱做樣本。以某種經驗設計實驗所搜集的樣本叫做資料。

資料是統計分析的對象，並且被用做兩種相關的用途：描述和推論。描述統計學處理有關敘述的問題：資料是否可以被有效的摘要，不論是以數學或是圖片表現，以用來代表母體的性質？基礎的數學描述包括了平均數和標准差。圖像的摘要則包含了許多種的表和圖。

❹ 論文中的結果分析怎麼寫

論文中的結果分析寫法如下：

一般論文中的這部分會用圖表簡要地列出分析結果( results, findings) ,並圍繞主要論點和操作論點來比較分析結果與預期結果之間的差距。

完成數據分析以後,就要結合研究目的,即自己提出的論點來解釋分析結果。

數據分析只是對某個數值作出統計顯著性的判斷,這個數值和相應的判斷,到底具有什麼意義,研究者須給出解釋。在解釋過程中,要選擇適當的參照點,比如前人對該問題所持的觀點或做法,或同類研究得出的結論,用它們來襯托自已論文結論部分所得出論點的新意和實際意義。

論文結果分析後的結論的寫法

首先要根據分析結果,精練地概括出幾條本研究的貢獻(contribution)。如上述關於臨床路徑管理的研究,簡要說明「臨床路徑管理優於現行管理方式」這個主論點已被驗證,並列出幾個操作論點的驗證結果即可。

其次,對本研究作自我評價。分析結果要注重客觀性,用數據和事實來說話，而結論部分可以滲人主觀意見,表達作者對本研究工作的評價。具體內容包括兩方面,一是對研究結果適用范圍的說明。

例如上述關於臨床路徑管理的研究,是在某個三甲醫院調研得出的結果,其他三甲醫院是否都適合採用臨床路徑管理,或者在什麼樣的條件才能採用,其他級別的醫院能否應用等,作者可在此處提出主觀看法和判斷。

評價的另一方面是顯示本研究的理論和實際意義,為此,需找出參照點,以便對照說明本研究結果的新意和價值所在。

例如《勤勞而不富有》一文中,引用制度經濟學現有說法「制度資本在經濟增長過程中起到重要支持作用」作為參照點,這個說法解釋不了中國的現實,即在交易制度不完善的條件下，十幾年的經濟連續高速增長。

但這個觀點卻正好襯託了該文結論「人力資本替代制度資本」的新意,顯示出研究結果在制度經濟學領域的理論價值。教科書或文獻中的某種說法,都可用來作為參照點。

專業學位論文更注重實際價值。可以選用現有的做法和說法作為參照點,藉以顯現本研究的實際價值。上述「臨床路徑管理」的研究,就是用現有管理方式作為參照點。涉及薪酬方案設計或評價指標體系的研究,參照點可以是現行的薪酬方案或評價指標體系。

前述「酒店成功的關鍵在於確保名廚」的研究,很可能業內人員對於酒店發展有不同看法和不同選擇,有人主張發展餐飲業務,有人主張發展住宿業務,主張發展餐飲業務的人,有的認為要抓名廚，有的認為要抓內部管理,降低成本。在結果的說明中,要利用這些參照點來說明本研究結果的新意和價值。

最後，就作者認為本研究後續值得研究的問題提出建議。建議包括研究中次要的發現及研究的局限之處。

❺ 怎樣進行論文數據分析

請在此輸入您的回答，每一次專業解答都將打造您的權威形象數據源：（是什麼）
研究區域描述：（如果你研究的是區域的話，要寫出研究區域你要研究的那一方面的發展概況）
數據處理方法：你用了什麼方法，仔細描繪，比如怎麼選取變數，有無修正參數或部分數據啦等等，怎麼檢驗你處理的方法是否恰當啦

❻ 論文中用什麼方法分析和處理數據

常用spss軟體或eviews.jingrui

❼ 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些

科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：

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一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。

❽ 論文數據分析方法有哪些

論文數據方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經常會遇到需要同時考慮幾個變數的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致於他們的關系無法用函數形式表達出來。為研究這類變數的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數據，用統計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變數間的統計規律。而統計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變數y和一個自變數x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數據，然後建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數進行估計，這里可以採用最小二乘法。最後，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常採用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優的實驗條件或生產條件的一種數理統計方法。

人們在實驗中所觀察到的數量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數據的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，並對其作出數量分析，比較各種原因在總變異中所佔的重要程度，作為統計推斷的依據。

例如，我們有四種不同配方下生產的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數據，然後再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數據，利用這些數據建立一個判別函數，並求出相應的臨界值。

這時候，對於需要判別的病人，還是測量相同指標的數據，將其帶入判別函數，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬於有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用於分類的統計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變數進行分類。我們常用的是系統聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然後將距離最近的兩類合並成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合並變成n-2類，如此下去，最後所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什麼樣品。

比如，對中國31個省份的經濟發展情況進行分類，可以通過收集各地區的經濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，並進行聚類分析，就能夠得到不同類別數量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數據做降維處理的統計分析方法，它能夠從數據中提取某些公共部分，然後對這些公共部分進行分析和處理。

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發展，它也是多元統計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變數綜合為少數幾個因子，以再現原始變數與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變數在主成分中都佔有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變數，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉。因子軸旋轉可以使原始變數在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變數在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變數來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變數。我們還可以根據公共因子在原始變數上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變數上的載荷較大，由於這些課程需要記憶的內容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，並且根據每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠對學生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用於數據降維處理，它用來研究兩組變數之間的關系。它分別對兩組變數提取主成分。從同一組內部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變數整體的線性相關關系。