毕业论文量表怎么统计数据

主成分分析或因子分析

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

第一节论文写作的八个环环相联的步骤严格地说，论文写作并不是从提笔写（或在电脑上打字）开始的。此前的许多步骤都属于论文写作的必要环节，一定程度上比实际动手写重要得多。许多过来的人都有体会，完成一篇较大的论文，准备时间少则数月，多则数年，一旦真正准备好了，动手写作的时间不过数天到数周。第一步，确定论文的选题。从广义上说，选任何本专业范围内的题目都能够写出东西来，只要你有新观点、新发现、新角度、新研究方法、新材料等等。但是这后面的“五新”大大限制了硕士论文的选题。这是由于作者多数是第一次写这么长的学术论文，缺乏经验，也缺乏深厚的知识积累，难以把握；同时，二三万字这个条件也对选题有很大的制约，如果题目过大，无法在这个相对狭小的范围内展开。所以，选题是否得当，对于论文的成功，影响很大，甚至有人说，一个好的选题等于成功了一半。根据许多硕士论文的选题经验，这一级论文的选题可从以下几方面考虑：本专业的研究空白、发生争议的话题（自己的观点感到较为充分）、对比性的话题、从其他专业角度研究本专业的话题（这是一种选题的边际效应）、有新的插入角度的老话题、刚刚冒出来的本专业的新问题。第二步，围绕已经确定的论文选题，回顾相关的理论和研究，或者叫“文献检索”。这一步的工作是较为艰苦的，需要有思想准备。在我国，多数中文学术资料目前没有上网，需要手工查找，因而这个步骤中查找中文资料花费的时间和精力可能很大；拉丁文资料，特别是英文资料由于网络传播的方便条件，相对好查询。但是不少资料即使找到了目录，真正能够阅读到，仍需要作者不懈的努力。这一步是必要的，如果没有这一步，你的论文内容很可能重复了别人已经做过的工作，等于白做；查找的过程，也是启发思路、产生观点火花的过程，不走这一步，等于掐掉了自己新观点、新视角、新材料的来源。这也是为下一步做观点、角度、材料上的准备。第三步，提出你自己关于选题的理论假设，或要研究的具体问题。选题是指准备写的论文的大体方向和范围，真要动手写作，就会遇到两类具体的问题。第一类属于观点方面的：我的具体观点是什么？你可以设想出一个或几个观点，但它们仅仅是一种假设，通过许多证据、材料，通过严密的论证和适当的论证框架结构，证明你的假设是成立的，这才能形成论文的主体。第二类属于实用方面的：我要具体论证什么问题？你可以提出许多原因、各种环境条件的影响，它们是不是与所论证的问题相关，相关到什么程度，这需要通过科学的调查和分析。不论哪一种情况，这涉及论文的中心思想或论证主题，一定要明确，并且贯穿论文的始终。由于硕士论文字数相对长，常见的问题之一，在于作者把握不住全文，写着写着，无形中脱离了自己原来确定的假设或具体问题，说了许多无关中心思想或论证主题的内容。第四步，决定采用哪些研究方法。人文－社会科学的研究方法，大体可以归为两大范畴，思辨研究和实证研究，后者又可分为定性研究、定量研究两种具体的研究方法。人们为探究社会事实或社会现象，而采用不同的研究取向，不同的研究取向又有不同的研究方法，不同的研究假设、收集资料的方式和对结果的判断标准。但是各种研究方法在现在的论文写作中，已经越来越多地呈现相容和内在的连接。一般地说，根据自己的选题和讨论的具体问题，可以以一种研究方法为主，辅以其他的方法。例如研究“人”作为大众媒体信息的接受者其接受信息时的状况，这种研究取向就决定了研究本身要以定量分析为主，但同时也需要一些历史的、文化的、政治经济学的思辨研究。在文科硕士论文中，作者直接为论文进行的定量分析，规模一般较小，适应的范围也是有限的，较多地采用别人而不是自己直接的调查结果。这是由于论文的规模较孝给予作者的研究经费有限、作者个人进行社会调查的能力有限等原因造成的。以逻辑分析为主的论文，适当采用一些定量分析的数据，有时会给文章增添一些分量。但是，一定要根据实际需要，而不要为了显示研究方法的多样而有意去做。例如一个很宏观的话题本来适于思辨研究，硬要加进一项微观的量化调查结果证明什么，反而会弄巧成拙。这是现在写好论文要把握的一个具体问题。第五步，设计论文的框架结构。一般文章的写作也需要有这一步，但对硕士论文来说，更为必要，其要求也更细一些。一般情况下，一篇硕士论文要有绪章、入题的第一章、主体章节，以及结束语。章节的设置在写前要有个大体的布局逻辑，使之结构合理；章和章之间有一种逻辑联系，防止盲目写下去，淹没主题，不知所云。这一步很少有一次完成的，往往会根据收集材料的情况、调查访问中遇到的新情况，经常变动。但是就像建筑师在盖房子前必须有图纸一样，到了写硕士论文这个层次上，大体的文章框架不能仅仅存于脑子中，一般要形成文字，相对细致一些，具体到“节”更好（但“节”的层次开始时不要固定化），便于写作时心中有数。到了设计论文框架这一步，因为有了文字化的章节设计，除了请导师指导外，这是在正式动笔写前较广泛地征求其他专家意见的一个好机会。框架还不是厚厚的论文，看时花费的时间不多，又可以大体看出文章的价值或存在的问题。这时修改论文结构比写完后修改要轻松、容易得多，时间也较为宽余，不要错过这个机会。第六步，对已经取得的文献资料、调查材料和各种论据进行分析、归类，分别充实到各章节中，再进行解释、论证。这实际就是论文写作本身，所以这样描述，意在让作者理解论文写作的过程。各种材料和论据，不是天生就可以证明论点或说明具体问题的，需要通过作者对材料的组织和论证，才能使其变得富有生命力，极其自然、有力地为自己所论的题目服务。在这一步，需要温习一下学过的逻辑学或社会调查统计的知识，用正确的逻辑思维和严谨的数据组织方式，紧紧围绕已经确定的理论假设或具体问题，调动自己所学的各种知识，通过正论（这是主要的）、反论、设论、驳论、喻论等等手法，论证观点或问题，得出结论，完成论文。论证中肯定会出现种种材料使用或缺乏的问题、逻辑推理的问题、论据与论题不相配的问题等等，需要停下来再找材料和访问专家，充实或削减原来论文框架中的内容，必要时对框架结构进行局部调整。这种情形是正常的、经常发生的。在时间的安排上，对此要作出计划。如果时间安排不当，有时论文功亏一篑的原因就在于写作时间安排过紧，来不及调整论文结构，这很不值得。第七步，必要时重新估量选题，修正论证对象的范围。这是与第六步同时出现的另一种情形，即通过较为广泛地征求意见和本人的思考，感到原来的选题对自己不适当，或难以完成，那么就要及时调整整个论文写作的计划，改变选题。这种情形也是正常的，关键在于不要长时期犹豫不决，必须较快地作出决定，以便有时间重起炉灶。由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索，即使改变选题，重新做起，花费的时间不会很多，对此过多的担心是不必要的。选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身，而在于选题论证的范围过大。解决这个问题并不难，把论证对象的范围缩小就是了。这里最大的障碍在于作者舍不得“割爱”，花费了许多功夫准备论文，一旦许多材料用不上，难以割舍。这种情况当然会涉及到重新设计论文框架结构的问题。不过，将较大的论证对象的范围缩小，总比相反的情形要容易得多。硕士论文写作中，论证对象范围过小的情况很少见，因为二三万字的论文，本来大多适宜开口较小的选题。第八步，对论文从技术上进行规范化的检查和调整。章节设计的技术问题（含目录）、文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排，以及不属于论文本身的内容提要（包括英文提要）、关键词等等，都要按照规范化的要求进行检查和调整。这些虽然属于技术性问题，但也反映出作者的治学态度。特别是引证，凡是使用了别人观点的地方，都必须注明材料来源，不能含糊不清，更不能将别人的研究成果变成自己的。标明的材料来源也要十分清楚，论著名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等，一应具全。有时，一篇较有水平的论文，答辩时提出批评的主要问题是引证的不规范，由于这个原因使论文的评价低一档，这很不值得。第二节论文的选题：一个适当的选题等于论文成功了一半由于十年“文化大革命”这场浩劫，我国的人文－社会科学研究遭到了毁灭性的破坏，林彪、“四人帮”在意识形态领域的种种谬论充斥人文－社会科学的各个学科。1978年我国恢复研究生招生时，人文－社会科学研究几乎一切从头开始，因而研究生的论文选题还没有显现为一个问题，因为写什么题目，即使不是空白，也是需要重新认识和论证的。经过改革开放后二十多年几代人文－社会科学研究者的努力，我国的人文－社会科学研究呈现一派繁荣的景象，研究生的招收数量大幅度提高。年年招生，年年写新的论文，而各学科的研究领域是相对稳定的，空白越来越少，新问题的研究又有一定难度，于是现在文科研究生的论文选题，形成一种独特的竞争局面，如何选择好论证的题目，凸现为一个新问题。有鉴于此，需要重点谈谈硕士论文的选题问题。

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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：

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。