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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。
在讲解护理论文的写作要点及方法前，我们先来了解一下护理论文的分类：护理科研论文（论著）；护理经验论文；护理综述论文；个案论文。1、护理科研论文：指按照科研设计方案，通过实验性研究和观察获得的第一手资料（原始数据），并通过资料整理，统计学处理，分析而写的论文。格式要求：文题、作者署名、摘要、关键词、正文和参考文献等几部分组成。正文部份：引言：其纲领作用，介绍文章的来龙去脉，包括研究的背景与动向，目的、范围、历史及重要的研究结果和结论。材料和方法（或临床资料）：包括研究对象（人、动物或标本等）、实验材料、仪器设备、研究过程及统计学方法。结果：要求如实、具体、准确的交代用统计学处理后的实验观察资料，而不要求罗列原始资料。讨论：包括本实验观察的结论，与其他作者结论的比较，分析异同点；可能存在的缺点，教育；提出今后研究的方向及本结果可能的推广价值。参考文献2、 护理经验论文：指护理人员临床工作中将对其某一护理问题通过长期的护理实践积累而总结出来的护理经验和体会，汇成文字而写成的专业文章。3、 护理综述论文：指作者针对某一课题在阅读大量文献之后的综合评述，具有专题性和综合性，叙事多，评论少，以叙述各个作者的观点为主，但仍有综述者自己的观点。格式：文题；作者署名；摘要；关键词；正文：包括前言、中心部分、小结部分；参考文献。4、护理个案论文：是对罕见事例和个案病例进行的研究和报道，往往只有1例或2例，例如第一次发现的病例、采用新的或特殊的诊疗护理方法、特殊的临床表现或药物的毒副作用等等。二、在护理论文选题过程中，护理人员要不能犯的以下4个错误1、论题笼统空泛、概念模糊论题笼统空泛、概念模糊是护理论文选题中出现最多的问题。有的作者认为论题广、内容就多，就有东西可写。实际上论题大，写作难度也大，想面面俱到常常是面面俱不到、不深刻；还有的论题用词不准确，造成概念含糊，经不住推敲。2、论题过于肤浅、缺乏学术意义例如，对不具有普遍意义的细小环节进行肤浅层面的描述，没有尽力探究变量之间的相关关系和因果关系。护理论文的基本作者和读者群是护理人员，这就决定了在学科范围内进行的传播交流的热点问题应是学术问题。3、论点不当有的护理论文的论题尚有价值，但论点陈旧，或重复他人已经讨论的观点，或与教材等公论没有差异，读后让人感到索然无味。如果说，一个论题可以多方面反复论证，那么一个论点切不可反复使用。4、论点缺乏实用性护理研究的目的之一是能指导和帮助他人解决理论研究和实际工作中的问题。因此论点必须有实用性，才更值得推广。有的论点可能在情理之中，但缺乏实用价值，也是不可取的。找到选题后一定要再根据选题的科学性、实用性、创新性、可行性四大原则进行筛选，最终确定合适、优质的选题。三、论文书写前的准备工作1、查阅文献、专业著作等资料。2、查阅相关资料：如统计学知识以及论文中涉及到的理论、概念等。3、掌握熟悉的写作技巧：“议论文三要素”论文书写格式、写法以及文章中各部分的具体要求。4、参考资料的来源：医学期刊、参考书籍、医学网站。四、投稿注意事项1、稿件要仔细推敲，修改至满意为止，论文完成之前，哪怕是一个数据、一个标点、一个字符，你都必须核对准确无误。2、仔细浏览拟投稿杂志内容，了解：1）该杂志的宗旨、性质：如《中国实用护理杂志》的宗旨以突出实用，面向基层，传递护理学术信息等，护理经验论文占有较大比例；而《中国护理杂志》反映护理临床科研工作的重大进展等以护理科研论文较多。2）是否刊登护理类论文或刊登量如何？3）出刊频率：有季刊、月刊、半月等。4）拟投稿杂志是否有相同或相似的报道？这样一方面可以避免重复，增加投中率，另一方面又可以从以往作者的报道中有所借鉴。3、杂志社对论文的格式大体相同，但也有出入，应参照拟投稿的论文进行排布，避免因格式因素退回修改而耽误时间，每一期刊都有它相应《投稿须知》和《稿约》。五、个人感受整理完该篇护理论文写作的要点，尽管心里还是一头雾水，似懂非懂，依然对论文还是会犯如文中所说的这些问题，有时感觉护理中有很多话题可写、可论，可下笔时真所谓是“书到用时方恨少”，不是觉得话题不够新颖、过于肤浅、论点不当、或缺乏实用性，就是话题被人已经写过，改版过、议论过等等。但是通过自己最近时间的写作练习，发现护理文章并非是那么困难的事，就如我们完成的护管师理论和实训心得一样，只要你用心去观察、去体会、去反思、去发现，去行动，迈开第一步，敢写、多写，我相信每个人都会写出具有科学性，实用性、创新性和可行性的文章。（来源：学术堂）
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
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。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
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。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
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著性检验，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著影响，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著差异。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。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
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。
①根据某些特定的标准剔除过多的数据，比如：spss，SAS，EXCEL；②对余下的数据进行处理，；③数据过多的时候，把相类似的数据看作是一个数据群，再基于这些群进行研究；④可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能。补充：数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。 数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中，是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。数学建模是使用数学模型解决实际问题。
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
单纯的数字数据还好，可以直接应用统计软件
首先当然要根据某些特定的标准剔除过多的数据啦，spss，SAS，EXCEL等软件都是不错的选择，在对余下的数据进行处理，当数据实在还是过多的时候，我们可以把相类似的数据看作是一个个数据群，再基于这些群进行研究，你可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能
现对数据进行分析，用软件进行拟合或者求一下他们的相关性，或者根据数据结合实际生活，讲不合理的数据进行剔除
单纯的数字数据还好，可以直接应用统计软件
论文里图表只有两年的数据处理方法：1、使用设备或者仪器拍摄采集的图片，包括显微镜、扫描仪及摄像机等所拍照片。2、由数据先绘制成图表、再导出生成的图片，主要包括各种点线图、柱状图、饼图和各种统计图等。
做图，对于科技论文而言，图或表的选择，应以表达结果的需要而定。如果强调以精确的数值展示大量的数据，就采用表格形式；如果强调展示结果的分布特征或变化趋势，则采用插图形式。具有明显规律性或变化趋势的数据结果，通常推荐采用图形展示。同时，图表配合使用可让论文的结果显示得更加全面，但应避免同时以图和表的形式重复展示同样的数据。对于一般的结果，也不能在图表和正文的文字描述中重复出现，但对于重要的结果，可以同时在图表和正文的文字描述中展示。发表研究结果是科技论文出版的主要目的，而图和表是展示研究结果的主要形式。图和表各有优势，相互补充。图的特点是直观，可以清晰地反映事物的发展规律或变化趋势，有效地展示复杂结果；表的优势在于准确反映数据大小，方便列举大量的数据或资料，并展示数据的统计学属性，便于定量地了解结果。
伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大.我整理了it热门技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
IT设备数据处理技术
摘 要：伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。本论文对IT设备数据处理技术介绍以及IT服务设备数据处理设计和系统的测试与分析做了描述并进行了总结与展望。
关键词：运维;监控;数据处理
中图分类号：TP315
1 绪论
课题的来源及研究背景
伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。经过近几年的IT管理发展，目前市场上已初步具备对主机、网络设备、数据库和业务系统进行监视管理的能力。但由于监控工具众多而分散，缺乏统一的监控数据展示及集中管理平台，导致目前的监控手段并没有很好地在运维流程中发挥更大的作用。同时对于不同的IT服务设备产生的告警和性能信息的处理也进一步出现在运维管理工作的议程上，IT服务设备数据的复杂性和多样性为企业IT运维管理工作的提出了新的难题，鉴于此，策划并启动了本研究课题，提高对IT服务设备数据处理能力的突破，以切实有效地提高IT管理及业务服务能力，确保信息系统的安全稳定运行，最终得以有力支撑企业管理模式改革和创先需求。
国内外研究现状
目前，在国内外，根据各企业的IT服务设备数据特点和技术难点，各个行业都已经开始着手于IT服务设备数据处理技术的研究，以解决IT服务设备故障定位问题。但是，较为成熟的IT服务设备数据处理模型还没有完全定型。
课题研究意义和研究内容
通过对课题的研究背景的研究，IT服务设备数据主要包含这些设备的性能数据和告警数据，将这些复杂的告警数据通过数据处理规则和模型进行规范化处理，对设备问题的定位能起到快速、准确的目的。为信息系统的安全运行，运维管理水平的提高，起到决定性的作用。本文正是以这样的目的为初衷，研究将IT服务设备数据处理技术与系统建设结合起来，通过分析IT服务设备数据的特点，提出将复杂的IT服务设备数据处理技术应用到企业业务系统中，对企业的运维管理进行辅助处理，提高企业IT设备故障处理的效率，以及降低企业运维管理的难度。
本文分析了某公司IT设备数据处理技术的模型和规则，阐述了IT服务设备数据在企业运维管理中问题定位能力所起到的作用，同时阐述了数据在系统中的效果。通过对IT服务设备数据的分析处理，能够及时获取最准确的故障定位信息。
论文组织结构
本论文围绕IT服务设备数据处理技术进行研究分析，目的在于对复杂的IT服务设备性能和告警数据进行处理分析，以提高IT设备故障定位的能力，起到提高整个IT运维服务水平的作用。论文一共分为五章，各章节的内容安排大致如下：
第一章：对课题的背景和国内外研究现状进行调研分析，结合相应的环境背景提出课题并分析课题研究的意义，在第一章中，我们还对论文的整个架构进行一个简单的介绍。
第二章：在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。
第三章：详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容。
第四章：对系统进行测试和性能分析，并对测试结果进行了分析和总结。
第五章：对整篇论文和实验进行总结，提出论文中存在的不足，提出课题研究中还存在的问题等。
本章小结
本章中主要是对本文要进行研究的课题IT服务设备数据处理技术进行一些预先的调研工作，比如对课题的来源，课题研究背景，国内外对复杂事件处理技术的研究状况等。
2 IT设备数据处理技术介绍
IT服务设备
本论文中提到的IT服务设备数据主要是指：
(1)主机设备，包含小型机、PC服务器、VM、LPAR等;
(2)软件实例，包含操作系统类、数据库类、中间件类、用软件类等;
(3)网络安全设备，包含交换机设备、路由器设备、漏洞扫描设备、审计设备、入侵检测设备、、防火墙设备、负载均衡等;
(4)存储设备，包含磁盘阵列、带库、光纤交换机等;
(5)环境设备，包含UPS、空调、机柜、配电柜等;
(6)业务服务类，包含基础的业务系统等。
IT服务设备数据
本论文中提到的IT服务设备数据主要是章节中所提到的设备在运行状态中的性能数据和告警数据，这些数据是通过不同的监控工具获取，各自独立的存在，数据之间没有进行有效关联，对IT服务设备的故障排查、问题定位。
IT服务设备数据处理所涉及技术
列表法
列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。
作图法
利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我们研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。 逐乘法
逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。
最下二乘法
把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。
本章小结
在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。
3 IT服务设备数据处理设计
IT服务设备性能数据处理设计
IT服务设备性能数据处理架构设计
IT服务设备性能数据处理规则
(1)性能数据-轮询采集
IT服务设备告警数据处理规则
(1)告警数据-级别映射
1)监控管理系统分四个级别：严重、重要、一般、提醒;
2)分别收集整理底层监控工具的告警级别;
3)在系统的告警级别映射模块中，搭建系统与底层工具的级别映射关系;
4)此环节为获取原始告警信息后的第一个业务处理环节。
(2)告警数据-过滤
1)系统支持对对象或对象组的过滤，比如单独针对小型机或针对小型机、pc机一起定制过滤;
2)支持对IP、周期、级别、类型、业务系统、采集工具等的过滤;
3)支持对关键字的过滤;
4)支持对不同维度的交集或并集的联合过滤;
(3)告警数据-次数过滤
1)鉴于底层采集工具中，次数过滤的算法参差不齐，初步确定在本系统中搭建一层次数过滤机制。原工具自身包含算法的，设定为不启用。
2)系统提供告警次数过滤的配置功能，一旦设定了次数，需要同类型的告警连续达到此数字，才将告警抛出，否则将丢弃。
(4)告警数据-压缩
(5)告警数据-关联
策略1：对象指标关联
系统提供源指标和目标指标的配置功能，如在某时间段内，A对象的A1指标和B对象的B1指标均产生告警信息，而两指标又存在关联关系，则报出A1指标告警，同时在告警内容中反映B1指标受关联的提示。
策略2：类型指标关联
在对象指标关联的基础上，提供根据主机或业务系统泛化功能，即：A对象所属类型中的A1指标对同属一台主机或同属一个业务系统内的B对象所属类型中B1指标存在关联关系。
(6)告警数据-处理
本章小结
本章详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容，主要包括以下内容：(1)性能数据-轮询采集处理;(2)性能数据-数据量折算;(3)性能数据-归档存储方案处理;(4)告警数据-级别映射;(5)告警数据-过滤、压缩;(6)告警数据-关联;(7)告警数据-处理与清除。
通过上述的方法和步骤，对IT服务设备的性能数据与告警数据的从收集到分析处理建立了一套行之有效的规则，保证了IT服务设备数据的及时性和准确性，为企业IT运维管理的有效开展提供了强有力的数据支持。
4 基于系统的测试与分析
系统测试分析
通过对性能和告警数据的处理分析，能够快速定位IT服务设备的告警信息，在业务拓扑图上也能明细定位设备问题。
本章小结
本章主要介绍了IT服务设备数据处理技术在系统建设实现中的应用，通过业务关联分析，能够快速定位IT服务设备故障，提高运维工作效率，提升整个运维管理水平。
5 总结与展望
经过系统的运行和测试，使用IT服务设备数据处理技术在IT运维管理上对问题定位起到决定性作用，同时提高了整个运维工作效率，提升了运维管理水平，为企业的信息化管理水平起到了促进的作用。
但是由于IT服务设备的复杂性，底层监控工具的多样性，目前IT服务设备数据处理技术的公用性和通用性还存在着一定的缺陷，该技术需要进一步的提升和优化。
展望，本文主要分析和论述了IT服务设备的性能数据和告警数据的处理，后续也可以考虑对IT服务设备的属性数据进行管理和分析，充分考虑数据与性能数据、告警数据的技术处理，为IT运维管理水平的提高起到积极的促进作用。
参考文献：
[1]薛尤贵.基于PCIM的告警分析处理方法[J].电信工程技术与标准化，2011(7).
作者简介：赵旭()，女，黑龙江人，研究方向：软件开发与运维。
作者单位：广州供电局有限公司，广州 510000
IT技术的日常生活化
【摘 要】互联网从最初崛起时作为最具震撼力的社会事件发展到如今近乎家喻户晓，期间伴随兴起的IT行业，催生出一批拥有专有技术知识的群体，他们借助网络平台共享技术知识。IT知识日益被民众所接受，拥有专业技术知识的人员是如何将自己拥有的知识社会化，普通大众又是如何内在化这些知识?IT专业知识融入后对日常生活产生了怎样的影响?文章拟在借鉴前人研究成果的基础上，通过文献资料的搜集与解读，就IT技术的“自然化”与日常生活化做一分析。
【关键词】IT技术的“日常生活化”;自然化;影响
一、IT的引入与虚拟社区的建立
从上个世纪80年代中国IT业起步至今已经过了30多年的风风雨雨，伴随中国经济社会的快速发展，IT行业的发展速度和技术更新的周期也越来越快，IT技术如何从最开始令人震惊的社会事件发现到被人们的日常生活所熨平，这一自然化的过程源起于IT专业技术知识人才的出现，这支队伍人数伴随IT行业在日益壮大 ，由于他们在日常生活中专业实践内容的日益丰富，一个依附互联网形成的为有着相同爱好、经历或与IT相关业务的网络用户服务的虚拟社区产生了，在这里他们可以相互交流和分享经验。
二、IT技术的日常生活化
(一)IT技术初入日常生活产生文化震惊
互联网起源于美国国防部先进研究计划局为军事目的而采用的一项工作，经过20世纪后30年的发展才逐渐进入人们的日常生活，最初IT技术的产生带来一场信息技术革命，技术神秘性对具有惯习的日常生活产生冲击，产生文化震惊，人们对这个知道的比自己多的多的并且运算速度超过人脑的庞然大物感到惊奇和震惊，那个时候的计算机还不为多数人所熟悉和使用，使用计算机还只是少数专业人员的事情。
在中国曾掀起三次计算机的普及高潮，普及的对象已经涉及一切有文化的人，可以想象对IT技术的震惊和好奇会随着IT技术的快速发展和人们不断接受的教育而消减。随即进入IT技术融入日常生活的第二个阶段，IT技术逐渐被人们接受并为日常生活服务。
(二)快速更新换代的IT技术抚平产生的文化震惊
日常生活的经济适用性和重复性特征习惯简单重复旧有的行为。然而，由于IT技术更新换代速度快，当新的IT技术出现的时候，人们已经在一定程度上被已有的IT技术所包围，因而新技术产生的社会震惊要小于最初进入民众日常生活。这个过程的实现是专业IT知识群体专业知识社会化和普通民众IT知识内在化两个过程结合实现的。
1. IT技术人员的专业知识客观化。(1)IT技术人员专业知识制度化的过程。人们的所有行为都会倾向于习惯化，在习惯化的过程中，偶然性行为逐渐采取有规则的形式变为可以预见的行为。行为的规则在行动者行为中保留、传递和发展的过程就是沉淀化。IT精英群体借助网络语言把习惯化的行为超出特定的行动情境而传递下来，这样用语言文字把行动规则巩固下来就产生了制度。进一步，行动的规则和制度经过长时间的执行和巩固，逐渐被互动网络中成员接受为一种传统。(2)IT专业知识合法化的过程。合法化的功能是使已经制度化的“初级秩序”客观化，在客观上可以得到，在主观上听起来可信。IT专业技术人员拥有的专业知识通过“类化”、“定型化”后在网络虚拟社区形成一种彼此共享认同的行为规则，这种规则或制度得以被执行和传递需要“合法化”的保证，它向人们解释和证明制度化的行为何以如此。
2. 非IT专业人员专业知识内在化。这个过程是通过行动者个人的社会化而实现的，包括初级社会化和次级社会化。(1)初级社会化是个体在孩童时期经历的最早的社会化，初级社会化的关键是“概化他人”在意识中的形成，当概化他人的概念在意识中晶化时，客观现实与主观现实之间的一种对称关系便确立下来。在这一内化过程中，个体对客观知识的学习主要来自父母。(2)次级社会化是制度或是以制度为基础的“亚社会”的内在化，一定程度上可以说，次级社会化是获取专门知识的过程，这些知识直接或间接地扎根于劳动分工，爱好信息技术或从事IT工作的人们最先获得这方面的专业知识。在多数次级社会化中，不需要个体对重要他人的情感认同，只需人与人之间进行沟通的相互认可即可，这时人们在与他人的沟通交流中内化各种IT知识。
IT群体的专业知识不断外化、客观化为客观知识，非专有知识群体又不断通过社会化来内化各种专业知识，共同构成技术的“自然化”循环往复的过程。渗透到日常生活中的专业知识又对民众的日常产生了怎么样的影响呢?
三、IT专业知识融入日常生活产生的影响
IT知识主观化使IT知识内化为普通大众的认知结构，从而提高他们的知识水平，对人类发展和社会发展都具有重大的理论意义和实践意义。
(一)加速社会知识的生产和进步
主观知识不断地转化为客观知识的过程就是社会知识加速生产的过程。IT专业技术人员通过社会实践等途径所获得的各种新的IT知识、新发现源源不断地从他们那里客观化到社会共有知识体系中，个体通过初级社会化和次级社会化等过程而内化那些贮藏在各种载体上具有创新性的客观知识，从而提高自身的知识拥有水平。
(二)有利于促进IT行业的更快发展
社会知识因主观知识不断地转化而提高质量，有利于促进了科学研究和科技教育事业的发展，并通过应用其科研成果推动了科学技术的发展与进步。随着社会知识质量的提高和数量的增长，人们通过交流和学习社会知识提高了素质，产生出新的消费需求，刺激新一轮的技术创新，普通大众新的消费需求将促使IT行业的更进一步发展。
伴随IT行业出现的IT群体，他们拥有的专业知识不断客观化以及普通大众将IT知识内在化这两个过程相互渗透、循环往复实现技术的日常生活化。与此同时融入日常生活后的IT技术在对社会各个方面带来各种影响，如何趋利避害，合理引导IT技术融入日常生活，需要每个人的努力。
参考文献
[1] 彼得・伯格，托马斯・卢克曼.现实的社会构建[M].北京：北京大学出版社，2009.
[2] 马恒通.主观知识客观化论纲[J].中国图书馆学报，2004， 30(5).
作者简介：潘广芝(1989- )，女，山东日照人，辽宁大学文学院研究生，研究方向：民俗学。