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秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
政治技能是处理政治事物的技巧、能力，它包括了一些能力如政治见解、外交能力、形势分析等。前因变量就是你所具体做的事，比如具体实施的外交策略；后果变量是你所实施的具体行动的结果，比如外交策略的效果。
正常像大专医学论文的话，首先就是第一个从那个网上查说第二个请教老师，然后把这些东西还有自己的资料弄个综合起来之后，然后申请上交
类似于性别、年龄、班级、成绩这些变量在SPSS中如何定义呢？变量的定义将会影响到具体的数据分析，以下将介绍SPSS中定义变量的方法。
1、打开SPSS数据编辑窗口，点击视图转换栏中的”变量视图“，进入变量视图页面。
2、定义变量名称：选中某个变量的名称单元格单击，即可编辑变量名称。如果没有预先编辑变量名而直接输入数据的话，会像下图一样显示哦。从技术角度来说，也可以这样做，但具体分析变量的时候一定会很混乱，别人也很难看懂。
3、定义变量类型：选中某个变量的”类型“单元格，单击即可弹出如下对话框，选取和变量相应的类型。例如：”性别“变量一般选择字符串，只用于分类，而年龄变量一般选择”数值“，用于统计分析，可计算平均年龄。
4、宽度和小数位数定义：宽度定义指的是变量的宽度，即变量的整数位数，一般系统默认为8；而小数位数指的是变量的小数位，系统默认为2。可以看到，字符串变量是没有小数位的。
5、变量标签定义：选中某个变量的”标签“单元格，直接输入相应的内容即可定义该变量。它的作用是对变量名称做出进一步的解释和说明，避免遗忘和混淆。
6、变量值标签定义：经常用。选中某个变量的”值“单元格，单击，弹出以下对话框。如：定义性别变量值时，0代表女生，1代表男生。
建立两个变量，一个是面积一个是价格，然后再将数据录入SPSS中，然后选择Transform-Compute菜单,在目标变量中输入均价，在表达式栏中输入价格/房屋面积这个数学式在确定，就会产生一个新变量，就是均价。
性别这种为定性变量，年龄这种为定量变量
变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程. 问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.
自变量（Independent variable）和因变量（dependent variable）：一、解释：函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。二、几种简单函数中的举例1 一次函数：①正比例函数：y=kx，其中x为自变量，y为因变量，k为系数。②普通一次函数：y=kx+b，其中x为自变量，y为因变量，k为系数，b为常数项 （常数项即为恒定不变的数值）2.反比例函数：y=k/x，与正比例函数中各字母的含义相同。3.二次函数：y=ax²+bx+c，其中x为自变量，y为因变量，a为二次项系数，b为一次项系数，c为常数项。
自变量是指：研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
因变量是指：在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。
在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。
自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制,得到的观测值并不完全反映因变量的实际。例如在某次流行病学调查中，我们将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。
现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题,在某个水平之上或之下的值我们观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些我们观测不到的值。
百度百科-自变量
百度百科-因变量
函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。
自变量是最初变动的量因变量是由于自变量变动而引起变动的量额..比如...开车用汽油``行驶路程是 X耗油量是 Y路程X越多。。耗油量Y越多``X就是自变量..Y就是因变量
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
论文的控制变量数据是需要自己找的。一些控制变量的数据是可以在别人的论文或文章报告中找到获取，有一些则需要自己去实验统计。
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在一些高校中，有的是规定了毕业论文选题的工作量的。一般情况下，工作量是根据不同的专业以及毕业论文的要求而定的，也有可能是按照学分来确定。不过，这些规定可能会因校而异。有些高校为了保证毕业论文的质量而对工作量进行了详细的规定，可能以下几个方面：1. 需要学生进行绝对数目的调研和问卷调查2. 至少写5-10页以上的论文计划或选题说明3. 要求学生进行大量的文献阅读和资料搜集4. 需要学生在专业领域内，设计方案、实验并对实验数据进行分析和解释总之，毕业论文选题的工作量取决于学校和专业的要求。而在进行选题的过程中，你应该认真对待，进行足够的文献或资料搜集，并根据所得到的资料制定可行的论文计划，以确保顺利完成毕业论文。如果你感到选题方面的工作量比较大，以下是一些额外的建议：1. 保持紧张有序的工作状态：在选题工作中，要始终保持高度紧张的状态，同时保持有序的工作方式。确保及时提交计划和选题的结果，及时向导师汇报工作进展。2. 制定明确的时间表：选题的工作量可能很大，所以制定一个明确的时间表是必要的。时间表应该包含所有必要的步骤，包括文献或资料搜集、选题过程、实验和数据分析以及论文的撰写和修改等时间安排，并制定明确的目标，以保证在规定的时间内完成毕业论文。3. 寻求帮助：如果对选题过程中的某些问题感到困惑，可以随时寻求帮助和建议，包括向导师请教、向教授或其他资深学者寻求指导以及与同学交流等。总之，选题的工作量可能会很大，需要一定的计划和管理技巧来确保在规定的时间内完成。切记，如果感到无法完成选题工作量，可以向导师或其他相关人员寻求帮助和建议，以确保顺利完成毕业论文。
硕士毕业论文工作量如何判定？14 人关注0 条评论写回答查看全部 4 个回答写回答艾思云课堂专注于论文辅导、学术精品课、科研服务，让科研变得更简单！了解工作量主要是看什么、工作量不足的原因，最后针对性的提高论文工作量，顺利毕业！一、工作量主要看什么1. 字数/页数/图表数论文的字数、页数以及图表的数量是体现工作量的最直观的指标。一般来说硕士论文的字数要求在30000以上，如若能写到50000当然会更好。字数和页数的构成也是有讲究的，最好不要用太大的篇幅来写前言或是概念介绍，应当在实验设计、讨论等分区多一些篇幅，让资料尽可能详尽一些。2. 研究点通俗一点讲就是有多少个变量、问卷或是实验，如果是实质性研究的话则着重关注所研究的核心问题有多少个。以理工科硕论为例，一般是以能发表文章的数据量为参考，即所得数据够发表一篇或者两篇以上SCI文章/专利。目前这个评定标准是各高校老师比较认可的。一般来说本科论文一个实验就够了，而硕士论文需要至少两个实验，并且研究的深度也要甚于本科论文。3. 目录盲审专家往往不会非常仔细地查看正文，但是摘要和目录部分一定会仔细研读，会从摘要来看做了多少实验，收了多少被试，采取的是否是前沿的研究方法；从目录部分来看是否有堆砌概念的嫌疑。目录可以非常清晰地展示论文的行文逻辑和谋篇布局，研究一与研究二之间的衔接是否符合逻辑一目了然。4. 格式多数情况下，盲审专家对你的研究领域可能并不熟悉，这时候你的论文格式是否规范、用词是否严谨、是否有错别字就成了非常重要的指标。许多作者都只注重论文内容，而不注重格式。其实当盲审专家不够了解你的研究领域的时候，往往容易对格式的要求更为严格，每一次格式出错、每一个错别字都容易给专家留下不好的印象。二、工作量不足的原因1. 做了的工作没能表现出来原因一是语言表达不到位，原因二是缺乏更加深入的思考。比如说结论的撰写不应是简单地罗列研究结果，而是在批判性地分析。通过具体实验，进行分析、推理、判断、归纳，进而形成论文中的观点。2. 研究工作确实做得不足前期文献调研、中期实验实施、后期结果分析与撰文，这些都需要付出真实努力，而不是灵机一动妙笔生花就能编出来的。并且，工作量评定要以“功劳”论成败，而不是“苦劳”。撰文时须配合独立的思考，否则会被看做是没有感情的资料堆砌机器。3. 如何提升工作量？字数：论证的过程以及结果的讨论是最能体现学术水平的地方，这些模块我们尽可以先写出一个逻辑性较强的框架，然后根据框架去查找外文文献，整理这些外文文献的内容再填充到自己的文章中，既能让篇幅更长，也能让论证更为合理，并且国外的研究会是更加前沿的。增加研究点：除了基本的研究，人口学变量往往是可以用于提（guan）升（shui）工作量的（然而治标不治本）。这里还是建议同学们在自变量和因变量上下功夫，比如能否再增设一个研究探讨自变量的不同维度，能否换个角度来论证自变量和因变量的关系。此外，创新度也是可以做文章的地方，这里需要研究者在前言部分说清楚前人研究的不足，然后尽可能用新的理论框架和模型去论证，这样就不至于被评判为“创新不足”。研究方法的对比与叠加：同一个研究，总是可以采取不同的研究范式，也可以采用不同的数据分析方式。比如：论文选取了模糊评价方法来进行影响因素分析，那么是否可以考虑用主成分分析降维再使用多元回归，然后再与单纯多元回归进行对比；如果选取了多元回归来进行影响因素分析，那么是否可以考虑用多元回归（很容易实现）来对比。这样一来，对数据的分析更加详实，工作量也十分可观。我是@艾思云课堂，分享有用的科研干货~你的关注、点赞和收藏是对我最大的支持！
就是指论文的发表量，次数的多少直接关乎奖学金跟福利。多做做论文。
论文工作量是考核论文的指标之一，论文工作量太少，换句话说，论文中内容太少，那也是不能毕业的。