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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。
在论文写作这一环节，要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始的，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定，由易到难，层层推进。做事情都要讲究一个方法，方法用对了，就会事半功倍，论文课题研究也是一样。本文主要讲的是毕业论文设计具体有哪些研究方法。一、调查法 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。它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 二、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联系的一种科研方法。 特点： （1）主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。 （2）控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。 （3）因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 三、规范研究与实证研究 实证研究方法排斥价值判断，规范研究方法却以价值判断为基础。 （1）规范研究法 以某种价值判断为基础，说明经济现象及其运行应该是什么的问题，即要说明所要研究的对象本身是好还是坏，对社会具有积极意义还是具有消极意义。 目的：提出一定的标准作为经济理论的前提，并以该标准作为制定经济政策的依据，以及研究如何使经济现象的运行符合或实现这些标准。 （2）实证研究法 实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。 目的：说明各种自变量与某一个因变量的关系。 该方法步骤： （1）确定所要研究的对象，分析研究对象的构成因素、相互关系以及影响因素，搜集并分类相关的事实资料。 （2）设定假设条件。在研究的过程中，研究对象的行为是有其特征所决定，试图把所有复杂因素都包括进去，显然是不现实也不可能的。为此，必须对某一理论所使用的条件进行设定。当然，假设的条件有一些是不现实的，但没有假设条件则无法进行科学研究。运用实证研究法研究问题，必须正确设定假设条件。 （3）提出理论假说。假说是对于现象进行客观研究所得出的暂时性结论，也就是未经过证明的结论。假说对研究对象现象的经验性概括和总结，但还不能说明它是否能成为具有普遍意义的理论。 （4）验证。在不同条件和不同时间对假说进行检验，用事实检验其正确与否。检验包括应用假说对现象的运动发展进行预测。 四、定量分析与定性分析 （1）定量分析法 在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 （2）定性分析法 定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、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，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。 五、文献综合法和个案研究法 （1）文献综合研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。 作用： 1）能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题； 2）能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问； 3）能得到现实资料的比较资料； 4）有助于了解事物的全貌。 （2）个案研究法 认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。 基本类型： 1）个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究; 2）团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究; 3）问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。 六、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综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。 早检测论文查重系统我祝大家顺利通过~~~
最近我也在写论文的开题报告。下面是我复制的，百分之百正确。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。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、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，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。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综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最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，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段，因此，我们称其为系统科学方法。
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。
近几天你是否被世界杯刷屏，话说他，荷兰人，45岁，因喝醉酒买了德国7-1巴西，200欧元，6500赔率，创世界杯单场最高金额1300000 欧元，折合1100W人民币。 理工男的直觉告诉明明同学是这样的，他肯定学过数据分析，对德国和巴西历史进球和比赛结果加上每个球队球员的表现进行建模，得出一个预测模型，然后把本届每个国家球员素质，心里以及他们的社交什么的因素带入模型，然后就预测出本届的比分7-1（好了，我编不下去了）。由此可见数据分析的重要性。 在研究生博士生阶段，你的数据分析做的好，那么你的paper发的是杠杠的 。今天明明同学就给大家分享研究生阶段你必须了解的一些数据分析方法。 方差分析是最常用的一种分析方法，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 1、各样本是相互独立的随机样本 2、各样本均来自正态分布总体 3、各样本的总体方差相等，即具有方差齐性 方差分析分为 单因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 无交互作用 的两种。 单因素方差分析是检验同一因数下不同水平之间的显著性。例如光照时间对苗木生长是否有影响，那么因素就是光照时间，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。检验目的是4种不同的光照时间对苗木的生长是否有差异。 双因素方差分析是检验多因素多水平下的显著性。其中不含交互作用是指某一因素对其他因素没有影响，即其他因素固定，某一因素不同水平之间均数的差别。交互作用是指某因素的单独效应，随另一因素水平而变化，且不能用随机误差解释。 1、样本是否正态分布检验 2、样本方差齐性检验 3、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异，（交互作用的假设H03和H13） 4、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验 5、计算检验统计量的观测值和概率P值 6、给定显著性水平，并作出决策 7、如果有显著差异，需要进行多重比较 关于方差分析的方法在微信公共号"毕业零距离"里种介绍了三种方法即： 《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R语言做方差分析》。有不懂的随时私信明明同学。 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等。其又分为线性回归分析和非线性回归分析。 和方差分析一样，数据必须满足独立、正态、方差齐性。 （1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程； （2）对求得的回归方程的可信度进行检验； （3）判断自变量X对因变量Y有无影响； （4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。 1、Linear Regression线性回归，2、Logistic Regression逻辑回归，3、Polynomial Regression多项式回归，4、Stepwise Regression逐步回归等常见回归模型。 1、制作散点图，判断变量关系（简单线性、非线性等）； 2、求相关系数及线性验证； 3、求回归系数，建立回归方程； 4、回归方程检验； 5、参数的区间估计； 6、预测； 关于回归分析的做法，我们以后会推出相应的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R语言做回归分析。 判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 解决的问题是在一些已知研究对象已经用某种方法分成若干类的情况下，确定新的样品属于已知类别中的哪一类。他用途广泛，如动植物分类、医学疾病诊断、社区种类划分等。 1、每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合 2、各个判别变量之间具有多元正态分布，即控制N-1个变量为固定值时，第N个变量满足正态分布 3、满足②条件时，使用参数法计算判别函数，否则使用非参数法计算判别函数。 Fisher判别（属于确定性判别）包括距离判别、线性判别、非线性判别和典型判别。 Bayes判别（属于概率性判别）关于判别分析的做法，我们以后会推出相应的教程。 是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。 系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。 系统聚类 常用的有如下六种： 1、最短距离法；2、最长距离法；3、类平均法；4、重心法；5、中间距离法；6、离差平方和法 快速聚类常见的有K-means聚类。 所有聚类的基本原则都是： 希望族（类）内的相似度尽可能高，族（类）间的相似度尽可能低（相异度尽可能高）。 主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。 1、将原始数据标准化，以消除变量之间在数量级和量纲上的不同。 2、求标准化的相关矩阵。 3、求相关矩阵的特征值和特征向量。 4、计算方差贡献率和累计方差贡献率，每个主成分的贡献率代表了原始数据总信息量的百分比。 5、确定主成分。 6、用原指标的线性组合来计算各个主成分的得分。 7、综合得分，然后进行得分排序。 在R语言和SPSS中很容易实现主成分分析。 有任何问题可以随时私信明明同学，帮助你解决数据分析的难处。
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。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
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。
定方向、确定论文选题选题是论文写作的关键。一个好的选题将使文章得心应手。但要注意，mba论文的选题应结合个人兴趣和对所选题目的熟悉程度两方面来确定。自己的兴趣。兴趣是最好的老师。一旦对某件事有了强烈的兴趣，人们就会主动地去寻求知识，去探索，去实践，并在探索和实践中产生愉悦的情感和体验。所以，在确定选题时，要选择自己比较感兴趣的方向和领域，促使自己有足够的动力和能力来完成写作任务。熟悉程度。mba属于专业型硕士，其论文要求有一定的理论基础和较强的实践能力。因此，考生对写作方向最好有一定的认识和熟悉程度。要想在有限的时间内写出一篇合格的、高质量的论文，完全从陌生的领域出发是很困难的。深入研究、明确具体题目在大方向确定之后，就需要进行一系列的文献检索工作。要掌握这一领域现有的研究成果、研究现状和研究空白，进一步明确论文选题的研究价值，就必须进行足够广泛的文献检索。文献检索的研究过程也是对论文选题方向的梳理过程，通过文献检索的研究过程，确定自己的研究主题，并就论文要采用的研究方法、论文的大致结构形成初步的认识。据此，应着手确定自己论文的具体题目。论文题目要清晰、简洁，所谓清晰就是对研究对象要有清晰的界定，简洁就是题目不能过于繁杂和冗长。在两个阶段中都要注意与导师保持联系，积极沟通，注意吸收导师的意见和建议。收集资料、组织内容撰写由于研究对象的不同，各论文采用的研究方法也有所不同。但在前期，所有论文的共同工作都是进行资料收集，mba论文写作也不例外。这一过程与文献检索过程应同步进行，收集的资料越多越好，越完整越好，这些资料是撰写论文的基础。但有一点一定要注意，必须要做好分类整理工作，在检索时觉得比较有价值的文章要分类收集，规范、做好论文修改mba论文和其它研究生论文一样，其论文用语也要规范，符合公文写作的一般要求，杜绝使用口语性词语。对此，考生之间可以互相阅读对方的论文，发现用语不规范，要及时进行标注，然后各自修改论文。也可以请导师代改润色。论文完成后还需进行必要的修改和完善。唯有不断修改，才能形成一篇高质量的论文。
MBA的研究方法有以下几个：1.案例研究法：案例研究法就是针对所了解的企业经营状况，围绕企业管理问题，对具体的管理情景做出客观的描述，并分析案例。案例研究中的案例是一种具有典型示范作用的案例。学习上，注意不要敷衍了事，要进行分析总结，得出可以启发他人的结论。2.诊断研究法：诊断研究法是利用管理学理论和方法进行企业诊断研究，可以是企业综合诊断或专题诊断，在对企业或行业进行分析的基础上，找出被诊断的企业在经营管理中存在的问题，分析原因，提出具体可行的解决或改进方案。3.可行性研究法：可行性研究是对项目的建设可能性、生产经营或技术方案的实施可能性、先进性及合理性进行调查研究、计算分析和评价。4.质性研究法：质性研究是对一个小规模的、精心挑选的样本个体进行的市场研究，不要求有统计意义，但需要研究者的经验、灵敏度和相关技术才能有效地进行分析。关于MBA考研方法的更多信息，推荐您咨询下社科赛斯考研社科赛斯考研由北京大学 MBA 甄诚先生于 2002 年创立，是业内一家股东层、管理层全部由清华、北大、南开、上海交大等名校 MBA 毕业生组成的教育科技企业，同时也是中国成立较早的 MBA、MPAcc 等专硕培训机构。目前开设分支机构多家，整合了全国 MBA 培养院校和 MPAcc 培养院校的核心资源。社科赛斯教育的老师拥有多年教学经验，针对不同层次学生，能够以适应学生的教学方式给予学生个性化的辅导，且他们的学生很多考入人大、首经贸等重点名校，帮助大批学员掌握了应考和学习的重要难点。社科赛斯所有MBA面试辅导师资均毕业于清华、北大、南开等国内知名商学院，熟悉国内商学院的面试规律，具有多年的MBA面试辅导经验。
毕业论文写作是MBA专业培育中的一大重要环节，而MBA课程案例分析报告作为其中的一种体裁形式，有着其特有的写作目的和根本意义。学生在动笔写作MBA课程案例分析报告之前，必须对其所包含的步骤内容，以及对应的格式要求有一个全面的了解。而要想让写作进展更加顺利，能够更好的表达出文中的课程案例分析关键点以及中心观点，则必须做好每一个环节，相关的技巧运用同样不可或缺。面对MBA课程案例分析报告，部分学生不知道从何下手，怎么才能完成好。下文将详解MBA课程案例分析报告该怎么写，大家继续往下看。第二，案例分析报告应充分突出个人创造性成果。在案例学习过程中，经过了小组讨论以及班级讨论之后，学生会获得集体智慧的结晶。案例分析报告不排斥集体智慧，但是更强调个人的独创性。第三，案例分析报告力求简明扼要。案例分析报告是学生学习成果的总结， 这决定了它实际上是一份总结性文字，是一篇小论文。案例分析报告不宜过于冗长，一般在2000字左右，最多不超过3 000字。因此，行文要做到开门见山， 一针见血。要在有限的篇幅内把代表自己分析精髓的那些关键信息写出来。书写案例分析报告不同于搞文学创作，不需要过多的修饰和华丽辞藻的堆砌。第四，案例分析报告应条理清晰，段落分明。把主要见解及分析论据写得一目了然。在准备好案例分析素材之后，不要忙于动笔，先花些时间思考一下，怎样才能清晰地把你的意见表达出来。可在报告的开头用几句话概括出你所做分析的主要成果。报告其余部分注意分段。每一段的开头可以列出一条关键信息。最好每一段落只涉及一条重要信息。案例分析报告行文要简洁明快，段落不要太长。MBA课程案例分析报告写作特点须知(1)案例应该是真实的、具体的，不应该是虚构的、抽象的、或想当然的。因而，它不同于小说、报告文学，也不是学术型的研究论文。(2)案例表述中必须至少涉及一项管理(或决策)问题，而不管该问题是否已获解决或解决得是否恰当。(3)案例必须是与既定的教学目的相适应的，也就是MBA学位论文中的案例适用于哪一门或哪几门课程。MBA课程案例分析报告写作步骤技巧1.案例素材的收集 。案例素材必须是学生亲身经历(如通过本人所从事的工作或深入实际的调查研究课题等)获得，而不能靠他人提供的文字、音像资料或口头介绍等经整理、编写而成。2.案例素材所涉及的单位，建议原则上为某一企业，对特别有现实意义的案例，也可以是针对某一行业、某一科研院所、高等学校或政府的某一经济主管部门。3.案例素材应真实可靠，应取得所在单位负责人的支持与同意。应不违反有关的法律或损害所在单位的利益。必要时可对该单位的名称、有关人物的真实身份及姓名、相关数据等进行掩饰性处理。4.案例型学位论文的格式 。教学案例型MBA论文的整体格式应符合《电子科技大学MBA学位论文格式要求》的相关规定。教学案例型MBA论文的格式特点主要反应在正文方面，大致可归纳为以下几点：论文的正文应至少由以下三大部分组成：(1)第一部分 选题背景主要是分别从MBA学位论文的要求和案例教材的特点两方面说明选题的原因、作者的研究思路与研究路线以及案例素材收集的过程、必要的背景情况等。要特别强调的是，案例题目的选择十分重要，它既要有很强的现实意义，又确实是所涉及单位的突出问题;既能反映管理学科中某一门或几门课程的关键知识点，又确实能通过案例情景的介绍，引导学生去锻炼和培养自己分析并解决实际问题的能力。作为MBA的学位论文，选题背景的介绍是不可缺少的内容。但在本教学案例被正式选用为MBA案例课教材时，这一部分的选题背景介绍将被删除。(2)第二部分教学案例这是论文的主要内容。应尽可能真实、详尽、客观地围绕案例希望分析或解决的问题，介绍所涉及单位的背景或总体情况、必要的历史回顾、关键人物的概貌、特定事件的发生过程、有关的统计数据及图表等等。应使读者在阅读完本案例后，对所要求分析或解决的问题有一基本的了解。如果作者认为有必要，也可在这部分给出建议阅读的参考资料。无论是上述哪一种类型的案例，在这部分案例的介绍或描述过程中，都应十分注意不要把作者的倾向性意见明示或暗示给读者，其中包括案例的题目也要取得恰当。第二部分在介绍完案例之后，还应分别列出本案例的教学用途(即适用于哪一门或几门课程的哪些教学内容)和建议讨论的题目。(3)第三部分 教学案例使用说明第三部分是为教师提供的教学辅助材料。从案例教材和案例教学的角度看，由于是写给教师看的，作者应特别注意从如何运用相关理论去分析并解决实际问题的角度论述清楚以下几个问题：a. 关于教学用途的说明：有的案例只是针对某一门课程(如财务管理)，有的则可能同时适用于几门课程(例如，可分别用于管理学、人力资源管理、组织行为学等课程)，有的还可能是同时要运用几门学科的相关知识(如关于战略分析与制定方面的案例，虽然常常被用于战略管理课程，但所涉及的知识可能涵盖管理学、市场营销学、会计学、生产运作与管理、人力资源管理等多门课程)。作者应说明在不同课程中运用时的侧重点、需要注意的问题或本案例编写及使用的意图。b. 关于建议讨论题目的说明：作者在这里应着重说明在正文第二部分列出的建议讨论题目的意图或其它参考意见。c. 背景信息：为了让教师对案例所涉及的单位以及所介绍的情景有更全面的掌握，作者应尽量提供一些更多的背景情况，包括在案例中隐藏了的实际决策情况及其结果、重要的外部环境变化、更多的辅助参考数据以及国内外同行业的对比资料等。d. 分析要点：这是教学案例使用说明中最重要的部分。是教师在运用本案例时的要参考思路。其内容包括分析路径、涉及的主要知识及理论、采用的方法与技术、关键要点以及在案例教学中应注意的问题或需掌握的技巧等等。一、案例分析类MBA论文三大要素案例源自英文Case一词。案例其实早就作为一种很有效的研究手段，在社会科学的各个领域被广泛的应用。诸如法院的判例、军队的战例、医院的病例等等。案例作为管理学科的一种教学形式，在西方国家曾经历过数十年的探索、争论、丰富和完善，现已成为MBA教学中的重要组成部分。案例教材是一种特殊的教材，它以各种视听手段作载体（包括书面文字、音像光盘、录像带等），向人们介绍了一个真实的特定管理情景，在此情景中，通常至少包含有一项管理问题及其可能的或已解决的方案，它是为某种明确的教学目的服务的。 从上述关于案例的介绍中，我们可以归纳出管理学科的教学案例教材的三个要素：1.它应是真实的、具体的，而不是虚构的、抽象的、或想当然的。因而，它既不是小说、报告文学，也不是学术型的研究论文；2.它必须至少涉及一项管理（或决策）问题，而不管该问题是否已获解决或解决得是否恰当；3.它必须是为既定的教学目的而编写的，即必须明确该案例适用于哪一门或哪几门课程。二、案例分析类MBA论文的分类描述型（或称实例型），它是指在案例中描写了某一段管理工作的全过程，或介绍了某一事件从引发、演变一直到解决的全过程。要求MBA学生通过该案例的学习与讨论，能运用相关的理论对其加以论述及评价，指出该管理工作或事件解决方案的成功经验、失败教训及其借鉴意义。2.问题型（或称决策型），这类案例只是介绍了有关的（有时甚至是一团乱麻式的）管理情景、提供一些必要的数据、有时最多只提出一些问题，要求MBA学生通过该案例的学习与讨论，能从所介绍的现象中分析原因、理出头绪、发现症结 并运用相关的理论提出解决问题的满意方案或思路。显然，第二类问题型案例更有利于培养MBA学生分析与解决问题的能力三、案例分析类MBA论文的写作案例素材的收集 。案例素材必须是学生亲身经历（如通过本人所从事的工作或深入实际的调查研究课题等）获得，而不能靠他人提供的文字、音像资料或口头介绍等经整理、编写而成。2.案例素材所涉及的单位，建议原则上为某一企业，对特别有现实意义的案例，也可以是针对某一行业、某一科研院所、高等学校或政府的某一经济主管部门3.案例素材应真实可靠，应取得所在单位负责人的支持与同意。应不违反有关的法律或损害所在单位的利益。必要时可对该单位的名称、有关人物的真实身份及姓名、相关数据等进行掩饰性处理。4.案例型学位论文的格式 。教学案例型MBA论文的整体格式应符合《电子科技大学MBA学位论文格式要求》的相关规定。教学案例型MBA论文的格式特点主要反应在正文方面，大致可归纳为以下几点：论文的正文应至少由以下三大部分组成：（1）第一部分 选题背景主要是分别从MBA学位论文的要求和案例教材的特点两方面说明选题的原因、作者的研究思路与研究路线以及案例素材收集的过程、必要的背景情况等。要特别强调的是，案例题目的选择十分重要，它既要有很强的现实意义，又确实是所涉及单位的突出问题；既能反映管理学科中某一门或几门课程的关键知识点，又确实能通过案例情景的介绍，引导学生去锻炼和培养自己分析并解决实际问题的能力。 作为MBA的学位论文，选题背景的介绍是不可缺少的内容。但在本教学案例被正式选用为MBA案例课教材时，这一部分的选题背景介绍将被删除。（2）第二部分教学案例这是论文的主要内容。应尽可能真实、详尽、客观地围绕案例希望分析或解决的问题，介绍所涉及单位的背景或总体情况、必要的历史回顾、关键人物的概貌、特定事件的发生过程、有关的统计数据及图表等等。应使读者在阅读完本案例后，对所要求分析或解决的问题有一基本的了解。如果作者认为有必要，也可在这部分给出建议阅读的参考资料。无论是上述哪一种类型的案例，在这部分案例的介绍或描述过程中，都应十分注意不要把作者的倾向性意见明示或暗示给读者，其中包括案例的题目也要取得恰当。第二部分在介绍完案例之后，还应分别列出本案例的教学用途（即适用于哪一门或几门课程的哪些教学内容）和建议讨论的题目。（3）第三部分 教学案例使用说明第三部分是为教师提供的教学辅助材料。从案例教材和案例教学的角度看，由于是写给教师看的，作者应特别注意从如何运用相关理论去分析并解决实际问题的角度论述清楚以下几个问题：a. 关于教学用途的说明：有的案例只是针对某一门课程（如财务管理），有的则可能同时适用于几门课程（例如，可分别用于管理学、人力资源管理、组织行为学等课程），有的还可能是同时要运用几门学科的相关知识（如关于战略分析与制定方面的案例，虽然常常被用于战略管理课程，但所涉及的知识可能涵盖管理学、市场营销学、会计学、生产运作与管理、人力资源管理等多门课程）。作者应说明在不同课程中运用时的侧重点、需要注意的问题或本案例编写及使用的意图。b. 关于建议讨论题目的说明：作者在这里应着重说明在正文第二部分列出的建议讨论题目的意图或其它参考意见。c. 背景信息：为了让教师对案例所涉及的单位以及所介绍的情景有更全面的掌握，作者应尽量提供一些更多的背景情况，包括在案例中隐藏了的实际决策情况及其结果、重要的外部环境变化、更多的辅助参考数据以及国内外同行业的对比资料等。d. 分析要点：这是教学案例使用说明中最重要的部分。是教师在运用本案例时的要参考思路。其内容包括分析路径、涉及的主要知识及理论、采用的方法与技术、关键要点以及在案例教学中应注意的问题或需掌握的技巧等等。四、案例分析类MBA论文的基本要求案例研究类MBA论文不同于常规性的研究论文，其突出特点是强调案例中蕴含的冲突与矛盾。这种冲突可以是实践与理论、传统与创新、常识与理性的冲突，也可以是争议性的矛盾。案例分析的重点在于解决案例中蕴含的矛盾与冲突，提炼创新理论，验证、补充或完善原有理论。案例分析逻辑要清晰、合理。MBA论文选取的案例是对一个企业或组织的真实情景的叙述，通常叙述企业或组织目前的状况、案例中的关键人物、面临的关键问题、实际的决策过程。因此，案例中要有“背景、时间、地点、人物、剧情、矛盾及冲突、待解决的问题”等等。案例可以是“真实的”，也可以是“虚构的”。所采用的案例应体现如下要点：1.问题的一般背景；2.所涉及的企业或组织的一般背景；3.决策者所面临的具体问题；4.案例使用者解决问题时所涉及的问题；5.用来编写案例的参考资料。
毕业论文无选题，或者工作比较忙，不知道如何整理思路？想法比较多，不知道从哪里入手论文写作？有题目，找寻不到相关资料？不知道所定题目是否符合专业或学校要求、创新点是否符合？确定题目后，联系不到导师进行沟通？题目定好了，但不知道怎么到时交流，无法预估题目将要面对的困难？我们擅长：MBA、MPA、MPH、MPACC、金融学、经济学、MEM、MPM等专业论文辅导，从选题、大纲/开题报告、论文初稿、论文修改、降重、盲审、答辩全程跟踪辅导，保证论文阶段性任务持续推进，顺利完成答辩。我们承诺：1、保证指导的质量：辅导导师一对一进行指导，更精准更高效；2、价格公正透明：所有报价均由专业老师针对论文做评估，根据专业难度、时间、字数、学校等信息确定，不会出现乱收费。3、保质保量准时交付：团队自由系统完善的跟进流程，跟单老师会及时跟进进度、监督交付质量。我们论文辅导的优势：1、专业团队：所有导师均为985/211同专业毕业的硕士研究生，直接对话辅导导师，无需担心外包不靠谱；2、保证效率：所有成员均为全职，线下办公，一心一意全力以赴为您服务；3、专业专注：我们只做自己擅长的专业，实事求是不乱收费。wi：pingpingbaby8
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。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
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。