首页

> 期刊投稿知识库

首页 期刊投稿知识库 问题

研究性论文的数据怎样处理

发布时间:

研究性论文的数据怎样处理

写作点拨:

一、 开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确,充分阐明该课题的重要性):

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目,与参考文献相联系,是参考文献的概括):

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰,方法正确、到位,应结合所要研究内容,有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富,不要写得太简单,要充实,按每周填写,可2-3周,但至少很5个时间段,任务要具体,能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题,并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的,是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段,提纲的目的是让人清楚论文的基本框架,没有必要像论文目录那样详细。

常用spss软件或eviews.jingrui

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。

是可以的,四舍五入是一种常用的数据处理方法,可以将调查数据进行简化,使其更加容易理解和分析。四舍五入的过程是把调查数据的小数点后一位数字舍去,而把小数点后第二位数字根据其大小决定是舍去还是进位。这种方法可以有效地减少数据的复杂性,使调查结果更容易被读者理解。但是,在使用四舍五入法时,要注意不要过度使用,以免影响调查结果的准确性。

数据处理研究论文

写作点拨:

一、 开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确,充分阐明该课题的重要性):

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目,与参考文献相联系,是参考文献的概括):

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰,方法正确、到位,应结合所要研究内容,有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富,不要写得太简单,要充实,按每周填写,可2-3周,但至少很5个时间段,任务要具体,能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题,并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的,是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段,提纲的目的是让人清楚论文的基本框架,没有必要像论文目录那样详细。

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。

实证研究论文数据怎么处理

论文实证分析方法有哪些介绍如下:

1、进行案例的调查、分析。

2、发现一个证据,可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。

3、用大样本的数据来证明一种理论。

4、进行历史分析或者比较分析。

5、研究结论及政策含义。

6、论文写作中其他应注意的问题。

本科毕业实证论文模型都有哪些?

第一个层次,简单的图表和指标,一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式,生动形象。

第二个层次,描述性统计,分析数据分布特征。

第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问题(共线性、异方差、自相关)的处理。

第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。

第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型,建立一套研究范式,然后按此模型进行研究。

要写实证分析,需要进行以下步骤:1、进行案例的调查、分析。2、发现一个证据,可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。3、用大样本的数据来证明一种理论。4、进行历史分析或者比较分析。5、研究结论及政策含义。6、论文写作中其他应注意的问题。 扩展资料 在写论文的时候,实证分析已经成为写作和选题的重点。因为理论创新很难,而实证分析可以体现论文写作过程中付出的工程量,使论文更容易通过。实证分析的内容包括:1.案例的分析调查。可以划分为具有一定创新意义的案例分析,具有现实意义的社会调查和在一个新的领域内做的调查(别人没做过或者很少做过)。如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查,当前有关“三农”问题的调查。2.发现一个证据,可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论。如林毅夫2000年发表的文章就检验的是1998年诺贝尔经济学获得者Sen的理论,属于实证分析中的创新。3.用大样本的数据来验证一种理论,或用一种新的方法和理论。虽然同样的数据别人也使用过,但是自己使用的数据更多,周期更广、论证更有效率、更具说服力的情况下,创新价值会比较高。4.进行历史分析或比较分析,收集的资料比别人更全,或发现新的证据、能够提出新的观点,或有第一手的`资料(直接进行外文文献的翻译或主动调查得到的数据),这样的论文实证会更加出彩,具有记忆点。5.研究结论及政策含义大约占论文整体的5%,是根据论文各部分得出结论的总结和总结的自然延伸,一般一两句话就可以写完。6.写作时要注意有自己的观点,注意创新,引用时要注明出处,不能抄袭。

实证研究论文怎么处理数据

关于实证论文怎么写如下:

前奏

实证的文章首先要有数据,没有数据一切都是虚构。所以,先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤,第一为数据清理;第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据,但有一个基本要求就是做好识别。

技巧是,要么你借用比较成熟的理论模型,由理论模型到计量模型。这样不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型,那么要自己严格按照统计和计量要求做,对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。

研究问题

假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了,这个时候你要动笔写论文。在这个阶段,你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题!

其实,确认研究问题应该在处理数据之前,否则你很难想象连问题都不知道,你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前,主要是基于现实的情况。

方法论

当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢?不,至少,在这个阶段,你还不能动笔写论文。

你必须要明白,论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果!任何实证结果都像是大厨做出的菜,一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以,“完美”的结果有时候只能蒙外行,却不能欺审稿人。

这里,我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题,用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。

论文主体部分,应当注意,问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序,要有写“小说”的心态,做好铺垫,突出重点,善于总结。时时刻刻注意论文的走向,并且确保读者(甚至是外行)可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点(即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法)。

提纲与计划

在解决了数据、论题、方法论之后,你可以开始制定计划。这种计划不是那种空而无物的标题式提纲,必须在每一个段落明确写作目的,明确所用模型(或其他方法)的假设与限制,明确写作的要点。

完成计划初稿后,不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改,与导师(或者其他有经验的同行)商议定稿。

写作与发表

接下来,按照提纲扩充论文,具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后,不要立刻修改。等两周,等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改,返回后再次修改。

严格地说,在大修改之后,应该再次做报告以确认修改是成功有效的。隔一段日子,对论文重新进行修改,定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。

投递之后,如果通过初审那么一般会要求作者再次修改(一次就刊发的稿子很少很少),那么接下来就是漫长的修改与等待了。

细节与步骤

一般实证论文分为:摘要、引言、理论框架、实证部分、总结五大部分,其中实证部分可以分为数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验。

最后写作摘要和引言,这是惯例。一般应该先写作理论框架,随后可以确定方法,然后解释模型的设定和数据情况,最后报告结果与稳健性结论。

尾声

实证性文章的结果是报告参数,但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾,既然我们的工作是围绕着参数进行的,为什么具体值又不重要呢?

第一,这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值,也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数,又能如何呢?

第二,参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说, 解读比数字本身重要。

第三,由于国别(或者地区)差异,很多参数并不具备普遍性,也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用。为了达到某种效果,无限夸大参数估计的力量,会使很多人迷失方向。

论文研究设计数据处理

写作点拨:

一、 开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确,充分阐明该课题的重要性):

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目,与参考文献相联系,是参考文献的概括):

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰,方法正确、到位,应结合所要研究内容,有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富,不要写得太简单,要充实,按每周填写,可2-3周,但至少很5个时间段,任务要具体,能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题,并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的,是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段,提纲的目的是让人清楚论文的基本框架,没有必要像论文目录那样详细。

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。

相关百科

热门百科

首页
发表服务