发布时间：
关于论文写作常用研究方法指导
毕业论文的写作方法种类比较多，而常用的有调查研究法、定量分析法、实证研究法、文献研究法。具体选择方法根据自身论文的专业和学科领域做选择，文科论文和理工科论文的使用研究方法还是很大区分的，接下来就由我带来论文写作常用研究方法指导，希望对你有所帮助！
第一种：调查研究法
此研究方法是科学研究之中运用最多的方法之一。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。而这之中问卷调查是运用的极为普遍的，它是以书面形式的问题，通过调查收集得到最为贴切实际的结果然后整理和统计研究。但是此调查研究法的缺点是测试者由于某些原因会对问题作出虚假或者错误的回答。
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。科学研究法具有一定的目的性、计划性、系统性、重复性。常用的有自然观察法和设计观察法。由于人的感官有一定的局限性所以我们都通过其他现代工具和手段进行研究。如：照相机、录像机等来辅助观察。此研究方法的缺点是：时间有局限性、收观察的对象有限制、受观察者的本身有限制、观察法不适用于大范围调查、只能观察外部和结构无法观察到事物的思想和本质。
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。通过控制和变革来发现事物之间的联系。它的方法有：主动变革实验、控制实验、因果实验。主动变革实验：观察者在不干预研究对象的情况下去认识研究对象来发现问题的存在，而实验则主动控制条件人为的改变对象的变化过程和存在方式，使得能从科学认知方面得到解释。控制实验：借助各种技术，消除减少各种影响能让科学无关的东西从而简化、纯化的情况下认识研究对象。因果实验：用实验发现事物之间的因果联系有效工具和必要的途径。
第四种：文献研究法
通过采集、整理文献并对其研究形成事实的科学认知方法，此方法是最古老而又富有科学研究生命力的方法。它是根据研究目标和课题通过文献获得资料进行正确全面的研究问题，文献研究法被利用于各科学科中。它能然跟我们认识到问题的现状和过去，来帮助确定研究课题。能对研究对象形成初步印象有助于我们进一步观察和深入。能从现实直接的资料信息中做比较，更能全面的了解研究对象。
第五种：实证研究法
研究者要亲自收集观察对象的信息，为理论假设、检验理论假设进行研究，它的特点是具有直接性和鲜明性的。通常运用数理实证研究和案例实证研究这两种方法，不断的通过研究客观的了解世界。通过控制和观察记录与此相伴的想象变化来确定条件和现象之间的因果关系，其目的是在于说明自变量与某个因变量的关系。
第五种：定量分析法
通过定量分析法可以使我们对研究对象进一步深化，用科学的方法来解释科学规律，研究对象的本质把握和关系的理清来预测事物的发展趋势。
第六种：定性分析法
它是由预测人员对研究对象进行主观判断和分析，是从“质”的方面来研究，运用总结和演绎等方法对材料进行思维加工取之精华舍去伪表，这类方法主要适用于一些没有或不具备完整历史资料和数据的对象。常用的定性分析方法有：管理人员的判断、专家的意见、销售人员的估计、顾客调查和市场测试、小组讨论、集合意见法、德尔菲法、质—量分析法、吸引力指数。
第七种：跨学科研究法
通过现有的科学理论对课题进行综合研究，也就是我们所说的“交叉研究法”。目前我们有2000多种学科，而学科的划分还在不断的加剧中，同时各个学科之间的联系也更加精密。在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。
第八种：个案研究法
个案研究法是指对某一个对象进行较长时间连续性的研究从而得出其行为变化发展的过程，这种研究方法就是我们所说的案例研究法。基本类型有：个人调查、团体调查、问题调查。此个案研究方法特征有：研究对象的典型性、研究过程的深入性、研究成果的可操作性。
第九种：功能分析法
它是社会科学用来分析社会现象的一种方式，是社会调查常用的分析方法之一，通过社会现象说明怎么满足社会需求的一个系统，用来解释社会现象。它是自然科学和社会科学的结合，从而分析自然现象和社会现象的一种方式。
第十种：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。
第十一种：模拟法(模型方法)
模拟法和类比法很相似。就是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，然后通过模型间接的研究原型规律性的实验方法。模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
第十二种：探索性研究法
这个是高层次的科学研究方法，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。
以上是几种常见的论文写作研究方法，当然还有其他各种研究方法了。实际也是要根据你自己的个人情况合理选择方法从而更好的完成自己的毕业论文。
拓展资料：
关于论文写作注意事项
科学研究的基本要求是研究结果能够被重复，而快速判定结果能否被重复的途径就是作者所描述的材料与方法。因此，当论文提交给同行评议时，审稿人通常会十分关注并仔细阅读“材料与方法”部分。如果评审人对作者是否采取了正确可行的研究方法或技术、或实验能否被重复高度怀疑，就会建议退稿，而不管研究结果是如何地激动人心。因此，材料与方法的表达至关重要。
材料与方法的写作要点如下：
1.对材料的描述应清楚、准确通常先对材料做概述，然后再详细描述材料的结构、主要成分或重要特性、设备的功能等。
材料描述中应该清楚地指出研究对象(样品或产品、动物、植物、病人)的数量、来源和准备方法。如果采用具商标名的仪器、化学试剂或药品时，还应包括对仪器进行精确的技术说明，并列出试剂或药品的主要化学和物理性质;有些甚至要求仪器和样品制造商的名称及所在地。
对于实验材料，应采用国际同行所熟悉的'通用名，尽量避免使用只有作者的本国同行才知道的专门名称。然而，如果已知有不同特性的产品，并且相互间有重要差别，如特定的微生物媒介(microbiological media)，就需要使用商标和制造商的名称(商标名的首字母应大写，如：Teflon)，以示与通用名的区别，并将通用的描述紧接在商标名之后，如Kleenex facial tissues。
实验用的动物、植物和微生物应准确地标识出(通常按属、种和世系名列出)，并说明其来源和特殊性质(年龄、性别、遗传学和生理学状态)、抽样的要求或标准等。
当需要描述多种微生物的种属或化合物的来源和特性时，可采用列表的形式;否则，在正文、表注或图注中简单描述即可。
如果研究对象是人(志愿者或病人)，则应特别注意拟投稿期刊的具体要求，应交代研究对象的选择标准，并根据情况兼顾一般性的重要统计特征(年龄、性别和身体状况)，以及其他与论文主题相关的统计信息(如体重、身高、种族等)。
2.对方法的描述要详略得当、重点突出方法即描述“研究是如何开展的?”。通常按研究步骤的时间顺序描述方法，其内容包括：实验环境或条件(如温度、电压、辐射、特殊的光线等);研究对象选择的方法;选用特定材料、设备或方法的理由;实验程序;所应用的统计分析方法等等。如果没有时间顺序，就按重要性程度描述实验步骤。
在“方法”的描述中应给出足够的细节信息以便让同行能够重复实验，避免混入有关结果或发现方面的内容。必要时，应该完整地描述选择某种特定方法的理由。如果方法新颖、且不曾发表过，应提供所有必需的细节;如果所采用的方法已经公开报道过，引用相关的文献即可，如果报道该方法期刊的影响力很有限，可稍加详细地描述。
对数据统计分析方法的详细描述通常表明作者是新近设计或获得该方法，并且作者认为读者需要这种解释;普通的统计方法无需评论或解释;先进或不常见的统计方法需要适当引用文献。
如果要描述的内容较多，可按层次使用子标题，并尽可能创建与结论中内容相“对应”的子标题，这种写法可保持文章内部的一致呼应，并且读者也可很快了解某特定方法和与其相关的结果。
有关于论文的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些，论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式，下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容，一起来看看吧。
(1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
典型例子
采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出，美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”，发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。
1、定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
典型例子
企业管理中时常采用定量分析法，比如企业信用结果的得出，就是采用定量分析法，以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理的结果。
2、定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
典型例子
德尔菲法是最典型的定性分析法，该方法按照规定的程序，背靠背地征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论，是一种主观预测方法。
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。
这个比较广泛，主流的分析方法有如下一些：回归分析方差分析协方差分析聚类分析判别分析卡方分析对数线性主成份分析因子分析对应分析logistic分析信度分析等等
有九大研究方法，分别是：调查法、实验法、文献研究法、个案研究法、数量研究法、话题发散法、跨学科研究法、观察法。
4、个案研究法。这种研究方法在MBA专业被广泛应用。个案研究法具有基本3个基本的类型：个人调查、团体调查和问题调查。研究人员可以根据自己的需求来选择合适的研究类型。根据自己认定的研究对象中的一个特红豆博客定对象来进行调查和分析，弄清楚其 特点和主要的形成过程。是很实用的一种研究方法。5、数量研究法。数量研究法又分为 “统计分析法”和“定量分析法”。是通过对研究对象的规模、程度、规模等数量关系进行分析，揭示事物之间的关系，并分析发展趋势，以此来达到对事物的正确认识和预测的一种研究方法。6、定性分析法。定性分析法其实就是运用归纳、演绎、分析及抽象等的方法来自己收集的材料进行加工，选择适合自己的材料，选择对于文章论点有用的材料，去伪存真、由表及里的进行分析，从而使研究对象可以有“质”的提升。7、话题发散法。话题发散法就是采用话题扩散的方法就是在观点的基础上，从社会、环境、文化、家庭关系、经济等角度来切入，扩展适合自己观点的话题。8、跨学科研究法。跨科学研究法是从整体上对于某一课题进行综合研究的一种方法。任何事物都是不可能单独存在的，学科的研究看似是单独的一门学科，其实学科之间都是有统一的一个整体。学科之间的联系也越来越密切，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。9、观察法。观察法就是研究人员通过自己的感官和一些辅助功能根据直接对被研究对象进行分析和观察，获得资料的一种研究方法。这种方法具有一定的目的性、计划性、系统性和可重复性。在一定程度上扩大了人们的感性认识，对于启发人们的思维、发现新的事物有一定的帮助。
4、个案研究法。这种研究方法在MBA专业被广泛应用。个案研究法具有基本3个基本的类型：个人调查、团体调查和问题调查。研究人员可以根据自己的需求来选择合适的研究类型。根据自己认定的研究对象中的一个特红豆博客定对象来进行调查和分析，弄清楚其 特点和主要的形成过程。是很实用的一种研究方法。5、数量研究法。数量研究法又分为 “统计分析法”和“定量分析法”。是通过对研究对象的规模、程度、规模等数量关系进行分析，揭示事物之间的关系，并分析发展趋势，以此来达到对事物的正确认识和预测的一种研究方法。6、定性分析法。定性分析法其实就是运用归纳、演绎、分析及抽象等的方法来自己收集的材料进行加工，选择适合自己的材料，选择对于文章论点有用的材料，去伪存真、由表及里的进行分析，从而使研究对象可以有“质”的提升。7、话题发散法。话题发散法就是采用话题扩散的方法就是在观点的基础上，从社会、环境、文化、家庭关系、经济等角度来切入，扩展适合自己观点的话题。8、跨学科研究法。跨科学研究法是从整体上对于某一课题进行综合研究的一种方法。任何事物都是不可能单独存在的，学科的研究看似是单独的一门学科，其实学科之间都是有统一的一个整体。学科之间的联系也越来越密切，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。9、观察法。观察法就是研究人员通过自己的感官和一些辅助功能根据直接对被研究对象进行分析和观察，获得资料的一种研究方法。这种方法具有一定的目的性、计划性、系统性和可重复性。在一定程度上扩大了人们的感性认识，对于启发人们的思维、发现新的事物有一定的帮助。
1、数理统计法，数学的一门分支学科。它以概率论为基础运用统计学的方法对数据进行分析、研究导出其概念规律性(即统计规律)。2、数理统计法的主要研究随机现象中局部(字样)与整体(母体)之间。以及各有关因素之间相互联系的规律性。它主要是利用样本的平均数、标准差、标准误、变异系数率、均方、检验推断、相关、回归、聚类分析、判别分析、主成分分析、正交试验、模糊数学和灰色系统理论等有关统计量的计算来对实验所取得的数据和测量、调查所获得的数据进行有关分研究得到所需结果的一种科学方法。它要求具有随机性，而且数据必须真实可靠，这是进行定量分析的基础。这种方法在不借助计算机来进行的同时，亦能达到快速、准确和实施大量计算的目的。
论文研究方法有以下几种：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
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。
论文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获取资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
定性分析法：对研究对象进行质的方面的研究，这个方法需要计算数据较少。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有关于论文的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些，论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式，下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容，一起来看看吧。
(1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
典型例子
采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出，美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”，发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。
1、定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
典型例子
企业管理中时常采用定量分析法，比如企业信用结果的得出，就是采用定量分析法，以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理的结果。
2、定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
典型例子
德尔菲法是最典型的定性分析法，该方法按照规定的程序，背靠背地征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论，是一种主观预测方法。