論文數據處理方法怎麼填

Ⅰ 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。

Ⅱ 誰知道做畢業論文時如何進行文獻整理和數據處理

我在這里想總結一下在做畢業論文過程中關於「如何進行文獻整理以及數據處理」的經驗。數據錄入：1. 在施測之前，就要對變數的排列有總體的規劃，盡量每一次施測的變數排序一致，那樣以後錄入時才不會混淆；2. 數據錄入時，往往用的是數字代碼，此時務必做好各個代碼所代表的含義的備份，建議用記事本保持，以防時間長了遺忘，帶來不必要的麻煩；數據處理：1. 務必做好數據備份，對不同的轉換，建立不同的文檔；2. 建立數據處理日誌，以防當你的數據處理逐漸增多、數據有所轉換之後不至於混淆，以及方便進行數據回述和檢查；3. 建立「數據」和「結果」文件夾，分開保存數據和處理結果，避免不必要的混亂；4. 在給數據處理的程序命名時，建議按照處理順序寫上「序號.程序處理名稱」，如「1.頻數分析」、「2.因素分析」，這樣可以一目瞭然地了解你的數據處理過程和數據處理內容；5. 保存具有代表性的數據處理的程序，這樣做的好處是，一方面日後進行相同的數據處理時可以直接「」「paste」，很方便；另一方面也避免時日一長遺忘了部分程序；文獻整理：1. 所收集的中外文獻卷帙浩繁，建議保存文件名包括一下內容：「年份.序號.標題」；如「2007.1.parent-children communication.pdf」、「2007.2.gender dif.pdf」；2. 對所有收集的文獻進行歸類整理，分別放置於不同的文件夾;3. 有時你需要對外文文獻摘要整理和翻譯，此時建議你把摘要保存於當前文獻所在的文件夾；或者專門建立「摘要整理/翻譯」文件夾，以保存各類專題的摘要翻譯，以防文獻一多便混亂了，想要的時候找不到；4. 外文文獻摘要整理文件名格式：「摘要整理.專題名.整理日期」。

Ⅲ 數據分析法論文研究方法怎麼寫

數據分析法論文研究方法怎麼寫

數據分析法論文研究方法怎麼寫，畢業論文對大學生是很重要的一項內容，如果畢業論文不通過就可能畢不了業了，論文的數據是很重要的，如果你的論文數據不準確，就沒研究意義了， 下面我和大家分享數據分析法論文研究方法怎麼寫。

數據分析法論文研究方法怎麼寫1

確定數據分析方法

首先，針對實證性論文而言，在開始撰寫論文之前，必須要提前確定好數據研究方法。而數據研究方法的確定與選擇需要根據大家畢業論文的研究課題來確定。

另外，大家也可以跟自己的的論文指導老師多多交流，盡可能多的了解更多關於研究方法的知識，以供自己選擇。除此之外，大家還需要大量查找文獻資料，見多識廣有大量輸入之後才能有所輸出，本環節需要大家跟導師溝通商議後決定。

搜集整理實驗數據

接下來一個比較重要的步驟是搜集和整理實驗數據。在這一部分，很多同學朋友都會遇到各種各樣的問題，比如，不知道去哪裡找數據，找到的數據可靠性無法保障，需要的數據總是無法搜集全面等等各種問題。

那麼在這里需要跟大家強調一下，推薦大家使用國家統計局、中國統計年鑒、國泰安、萬方等等這些比較權威的網站去搜集數據資料。

在此需要注意的是，國泰安和萬方等這些網站是需要收費的，上去看了一下，價格不是很親民。

給大家分享一下，如果有些數據在國家官方網站確實找不到或者畢業論文所需的最新數據還沒及時發布，推薦大家可以上某寶，因為某寶上電子版數據往往都很全面，而且價格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到數據之後，一定要按照自己的習慣整理保存好，避免後期使用數據時出現差錯。

使用軟體進行分析

接下來第三部分就是使用軟體進行數據分析，本部分是非常重要的一個部分。因而可能會出現各種各樣的問題。

在本部分大家可以通過軟體對所得數據按照前面選定的研究方法進行分析。實踐是檢驗一切的'唯一標准。有很多問題往往都是在進行了數據分析以後才暴露出來的。

根據自身經歷，通過軟體分析了實驗數據以後，才發現結果非常不理想，此時就需要及時跟論文指導老師溝通去進行數據分析方法的調整。

在使用軟體進行數據分析之前，一切都是未知的，只有分析之後才能對症下葯。所以本環節大家一定要高度重視，根據分析結果及時對研究方法或者樣板數據進行微調。

梳理歸納實驗結果

最後一個部分就是梳理和歸納實驗數據分析結果，此時，大家要講結果進行合理化解釋。同時也需要大量參考先前學者的優秀文獻，尋找類似的結果或者解釋，從而為自己的實驗結果的合理解釋提供參考。

有的實證性論文的課題研究可能還不止一個階段，因為很多研究方法會分階段進行，比如考慮外部因素的影響或者投出產入效率等等，所以大多研究方法都是兩階段或者三階段。此時就需要大家根據論文整體性原則，及時對實驗結果進行分階段闡述，所以大家一定要自己思維清晰，層次分明。

這一部分也是將來在畢業論文答辯需要大家重點向答辯老師介紹和闡述的，一定要熟稔於心。

數據分析法論文研究方法怎麼寫2

1、調查法

它是有目的、有計劃、有系統地搜集有關研究對象現實狀況或歷史狀況的材料的方法。調查方法是科學研究中常用的基本研究方法，它綜合運用歷史法、觀察法等方法以及談話、問卷、個案研究、測驗等科學方式，對教育現象進行有計劃的、周密的和系統的了解。

2、觀察法

觀察法是指研究者根據一定的研究目的、研究提綱或觀察表，用自己的感官和輔助工具去直接觀察被研究對象，從而獲得資料的一種方法。

3、實驗法

實驗法是通過主支變革、控制研究對象來發現與確認事物間的因果聯系的一種科研方法。其主要特點是：第一、主動變革性和控制性。

4、文獻研究法

文獻研究法是根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。

5、實證研究法

在科學研究中，通過定量分析法可以使人們對研究對象的認識進一步精確化，以便更加科學地揭示規律，把握本質，理清關系，預測事物的發展趨勢。