论文统计分析方法有哪几种

⑴ 论文分析方法有哪几种

论文分析方法有哪几种

论文分析方法有哪几种，随着时间的流逝，新的毕业季即将来临，而论文写作也是毕业生们不得不过的关卡，只有论文通过了才能顺利拿到毕业证，走向社会。现在我就跟大家分享下论文分析方法有哪几种，希望能给毕业生带来帮助！

论文分析方法有哪几种1

论文分析方法有哪几种

调查法

调查法是科研中最常见的方式 之一，这是有目地、有方案、有系统化收集相关科学研究目标现实情况或历史状况的原材料的方式 ，调查方法是科研中常见的基础研究法，它灵活运用历史时间法、观察等方式 及其谈话内容、问卷调查、个案研究、测试等科学研究方法，对文化教育状况开展有方案的、缜密的和系统软件的掌握，并对调研收集到的很多材料开展解析、综合性、较为、梳理，进而为大家出示周期性的专业知识。

观察法

观察法就是指学术研究依据一定的科学研究目地、科学研究大纲或观查表，用自身的感观和辅助软件去立即观查被科学研究目标，进而得到材料的一种方式 ，科学研究的观查具备功利性和目的性、针对性和精确性，在科学试验和调查报告中，观察具备以下好多个层面的功效：

①扩张大家的'感性认识

②启迪大家的逻辑思维

③造成新的发觉

实验法

实验法是根据主支转型、操纵科学研究目标来发觉与确定事情间的因果关系联络的一种科学研究方式 。

其关键特性是：

第一、积极变革性观查与调研全是不在干涉科学研究目标的前提条件下来了解科学研究目标，发觉在其中的难题，而试验却规定积极控制试验标准，人为因素地更改目标的存有方法、转变全过程，使它听从于科学认识的必须。

第二、分区规划科学试验规定依据科学研究的必须，依靠各种各样方式 技术性，降低或清除各种各样将会危害科学研究的不相干要素的影响，在简单化、提纯的情况下了解科学研究目标。

第三、因果性试验以发觉、确定事情中间的因果关系联络的合理专用工具和必需方式。

论文分析方法有哪几种2

论文分析方法有哪几种

文献研究法

文献研究法是依据一定的科学研究目地或课题研究，根据调研参考文献来得到材料，进而全方位地、恰当地掌握把握所需科学研究难题的一种方式 。文献研究法普遍用以各种各样课程科学研究中，其功效有：

①能掌握相关难题的历史时间和现况，协助明确课题研究。

②能产生有关科学研究目标的一般印像，有利于观查和浏览。

③能获得实际材料的较为材料

④有利于掌握事情的全景

实证分析法

实证分析法是科学探究科学研究的一种独特方式，其根据目前的科学研究基础理论和实践活动的必须明确提出设计方案，运用仪器设备和机器设备，在当然标准下，根据有目地有步骤地控制，依据观查、纪录、测量与其相随着的状况的转变来明确标准与状况中间的逻辑关系的主题活动，关键目地取决于表明各种各样自变量与某一个因变量的关联。

定量分析法

定量分析法在科研中，根据定量分析法能够使大家对科学研究目标的了解进一步精确化，便于更为科学研究地表明规律性，掌握实质，梳理关联，预测分析事情的发展趋向。

定性分析法

定性分析法就是说对科学研究目标开展"质"的层面的解析，具体地说是应用梳理和演译、解析与综合性及其抽象性与归纳等方式 ，对得到的各种各样原材料开展逻辑思维生产加工，进而能去伪存真、去其糟粕、由此及彼、由浅入深，超过了解客观事物、表明本质规律性。

作用分析法

作用分析法是人文科学用于解析社会问题的一种方式 ，是社会调研常见的统计分析方法之一，它根据表明社会问题如何考虑一个社会发展系统软件的必须（即具备如何的作用）来表述社会问题。

模拟法（实体模型方式 ）

模拟法是先按照原形的关键特点，构建一个类似的实体模型，随后根据实体模型来间接性科学研究原形的一种描述方式 ，依据实体模型和原形中间的类似关联，模拟法可分成物理学仿真模拟和数学模拟二种。

⑵ 论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法1

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

论文常用数据分析方法2

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。

⑶ 论文数据分析方法有哪些

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显着性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显着影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显着差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

⑷ 论文写作方法有哪几种研究方法

常用的有六种第一种：调查研究法它的主要方式有访谈形式、电话调查形式问卷调查形式等 这个是对研究对象进行周密和系统的了解并收集大量的资料进行比较、分析、归纳从而总结出规律性的内容。第二种：观察研究法这是指研究者根据研究的对象用自己的感官和其他辅助工具去探究被研究对象，从而获得资料的一种方式。第三种：实验研究法实验研究方法是研究者通过自然和社会现象和现象之间普遍存在着的一种因果关系的体现。第四种：数量研究法它也被称为“统计分析法”和“定量分析法”，通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系进行研究从而得出事物之间的关系、变化规律、发展来达到研究对象的正确理解和预测方式。第五种：模拟法（模型方法）在实验室里先设计出于某个被研究现象或过程（即原型）相似的模型，后通过模型间接的研究原型规律性的实验方法。第六种：探索性研究法它是用我们已知的信息知识通过自己探索和创新得出新颖独到的理论和成果。注意：写论文不是一件容易的事，也不是一时半会就能写完、写好的，在写的过程中，一定要加上自己的思维与看法，不能照搬他人的成果，这样才能写好一篇论文哟！

⑸ 统计学上的分析方法有哪些

统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。
逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。

⑹ 论文数据分析一般用什么统计方法

如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。