論文統計分析方法有哪幾種

⑴ 論文分析方法有哪幾種

論文分析方法有哪幾種

論文分析方法有哪幾種，隨著時間的流逝，新的畢業季即將來臨，而論文寫作也是畢業生們不得不過的關卡，只有論文通過了才能順利拿到畢業證，走向社會。現在我就跟大家分享下論文分析方法有哪幾種，希望能給畢業生帶來幫助！

論文分析方法有哪幾種1

論文分析方法有哪幾種

調查法

調查法是科研中最常見的方式 之一，這是有目地、有方案、有系統化收集相關科學研究目標現實情況或歷史狀況的原材料的方式 ，調查方法是科研中常見的基礎研究法，它靈活運用歷史時間法、觀察等方式 及其談話內容、問卷調查、個案研究、測試等科學研究方法，對文化教育狀況開展有方案的、縝密的和系統軟體的掌握，並對調研收集到的很多材料開展解析、綜合性、較為、梳理，進而為大家出示周期性的專業知識。

觀察法

觀察法就是指學術研究依據一定的科學研究目地、科學研究大綱或觀查表，用自身的感觀和輔助軟體去立即觀查被科學研究目標，進而得到材料的一種方式 ，科學研究的觀查具備功利性和目的性、針對性和精確性，在科學試驗和調查報告中，觀察具備以下好多個層面的功效：

①擴張大家的'感性認識

②啟迪大家的邏輯思維

③造成新的發覺

實驗法

實驗法是根據主支轉型、操縱科學研究目標來發覺與確定事情間的因果關系聯絡的一種科學研究方式 。

其關鍵特性是：

第一、積極變革性觀查與調研全是不在干涉科學研究目標的前提條件下來了解科學研究目標，發覺在其中的難題，而試驗卻規定積極控制試驗標准，人為因素地更改目標的存有方法、轉變全過程，使它聽從於科學認識的必須。

第二、分區規劃科學試驗規定依據科學研究的必須，依靠各種各樣方式 技術性，降低或清除各種各樣將會危害科學研究的不相干要素的影響，在簡單化、提純的情況下了解科學研究目標。

第三、因果性試驗以發覺、確定事情中間的因果關系聯絡的合理專用工具和必需方式。

論文分析方法有哪幾種2

論文分析方法有哪幾種

文獻研究法

文獻研究法是依據一定的科學研究目地或課題研究，根據調研參考文獻來得到材料，進而全方位地、恰當地掌握把握所需科學研究難題的一種方式 。文獻研究法普遍用以各種各樣課程科學研究中，其功效有：

①能掌握相關難題的歷史時間和現況，協助明確課題研究。

②能產生有關科學研究目標的一般印像，有利於觀查和瀏覽。

③能獲得實際材料的較為材料

④有利於掌握事情的全景

實證分析法

實證分析法是科學探究科學研究的一種獨特方式，其根據目前的科學研究基礎理論和實踐活動的必須明確提出設計方案，運用儀器設備和機器設備，在當然標准下，根據有目地有步驟地控制，依據觀查、紀錄、測量與其相隨著的狀況的轉變來明確標准與狀況中間的邏輯關系的主題活動，關鍵目地取決於表明各種各樣自變數與某一個因變數的關聯。

定量分析法

定量分析法在科研中，根據定量分析法能夠使大家對科學研究目標的了解進一步精確化，便於更為科學研究地表明規律性，掌握實質，梳理關聯，預測分析事情的發展趨向。

定性分析法

定性分析法就是說對科學研究目標開展"質"的層面的解析，具體地說是應用梳理和演譯、解析與綜合性及其抽象性與歸納等方式 ，對得到的各種各樣原材料開展邏輯思維生產加工，進而能去偽存真、去其糟粕、由此及彼、由淺入深，超過了解客觀事物、表明本質規律性。

作用分析法

作用分析法是人文科學用於解析社會問題的一種方式 ，是社會調研常見的統計分析方法之一，它根據表明社會問題如何考慮一個社會發展系統軟體的必須（即具備如何的作用）來表述社會問題。

模擬法（實體模型方式 ）

模擬法是先按照原形的關鍵特點，構建一個類似的實體模型，隨後根據實體模型來間接性科學研究原形的一種描述方式 ，依據實體模型和原形中間的類似關聯，模擬法可分成物理學模擬模擬和數學模擬二種。

⑵ 論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面我整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!

論文常用數據分析方法1

論文常用數據分析方法分類總結

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：

論文常用數據分析方法2

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。

⑶ 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。

⑷ 論文寫作方法有哪幾種研究方法

常用的有六種第一種：調查研究法它的主要方式有訪談形式、電話調查形式問卷調查形式等 這個是對研究對象進行周密和系統的了解並收集大量的資料進行比較、分析、歸納從而總結出規律性的內容。第二種：觀察研究法這是指研究者根據研究的對象用自己的感官和其他輔助工具去探究被研究對象，從而獲得資料的一種方式。第三種：實驗研究法實驗研究方法是研究者通過自然和社會現象和現象之間普遍存在著的一種因果關系的體現。第四種：數量研究法它也被稱為「統計分析法」和「定量分析法」，通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系進行研究從而得出事物之間的關系、變化規律、發展來達到研究對象的正確理解和預測方式。第五種：模擬法（模型方法）在實驗室里先設計出於某個被研究現象或過程（即原型）相似的模型，後通過模型間接的研究原型規律性的實驗方法。第六種：探索性研究法它是用我們已知的信息知識通過自己探索和創新得出新穎獨到的理論和成果。注意：寫論文不是一件容易的事，也不是一時半會就能寫完、寫好的，在寫的過程中，一定要加上自己的思維與看法，不能照搬他人的成果，這樣才能寫好一篇論文喲！

⑸ 統計學上的分析方法有哪些

統計分析方法從根本上說有兩大類，一是邏輯思維方法，二是數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。
邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。
數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

⑹ 論文數據分析一般用什麼統計方法

如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定量數據，可使用線性回歸分析，構建回歸模型。如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定類數據，可使用Logistic分析，構建Logistic回歸模型。如果要分析1組X與一組Y之間的關系情況，可使用典型相關分析。如果要分析多個X與多個Y之間的影響關系情況，且樣本量較小（通常小於200），可使用PLS回歸分析。