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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。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
医学SCI论文的正确写作步骤 一、 收集整理资料 资料要真实，资料的获取一定是作者亲自调查或进行实验所取得的第一手材料。而绝非虚构、伪造或“想当然”。论文中所有数据都要忠实于事实材料，必须经过反复验证，要有据可查，不能主观臆断、弄虚作假。所有数据都必须选择恰当的统计方法进行统计处理。计数资料用绝对数，率，百分比，OR值，标准误，可信限等，统计用条图，圆图，线图，分析用χ2检验；等级数据可用秩和，Ridit分析，统计用条图，圆图，分析用秩和检验，Ridit分析；计量数据用均数，中位数，标准差，标准误，百分位数，参考值，统计用直方图，分析用t检验，方差分析，相关与回归分析等；反应时间用年复发率，年生存率，中位生存时间等，统计用生存率曲线，生存率阶梯图，危险率图等，分析用专门的统计方法，即生存分析(survival analysis)。 二、 编写提纲 编写提纲是把医学论文结构、构思固定下来，它是完善构思，使构思条理化，周密化的一种有效的方法，当然你也可以打好腹稿。编写提纲的好处是你能确定你研究成果总的轮廓、逻辑顺序，可以让你清晰明了你所研究课题，不会造成论文混乱，甚或重复。文章结构应该清晰明了，对于大的主题，应该按各期刊要求加以划分小标题来层层说明。如果没有小标题，读者读起来很吃力，显的杂乱无章，这样的文章读者是不喜欢的。 三、 撰写成稿 初稿应一气呵成，而不要不时的回头去看前面写的是否满意。初学写论文的读者很容易不停的去往上看，是否字写错了，段落是否连贯等等。记住，这只是初稿，以后还要修改的，不时的回头看，会影响自己的思路。初稿完成后，仔细的从头读到尾。看有没有错别字，语法是否有问题。论文写好后还应反复修改，将可有可无的字、句，不必要的数据，甚至图表删除。注意有无文字与表或图的内容重复。最重要的就是是否说清楚了你研究的问题，拿起你写下的主题，看看是否跑题了。对于段落，要注意段落的构成是否单一，完整，段与段之间的衔接是否连贯，紧凑；对于句子，每个句子是否正确的表达了文章内容；对于用词看是否贴切，是否符合习惯用语；修改文章一定要看看文章是否合乎逻辑，合乎多数读者的阅读习惯。参考：查尔斯沃思论文语言润色贴士
我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“ ”、“ ”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。
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多去看下别人的文章 学习下
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
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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。
医学SCI论文的正确写作步骤 一、 收集整理资料 资料要真实，资料的获取一定是作者亲自调查或进行实验所取得的第一手材料。而绝非虚构、伪造或“想当然”。论文中所有数据都要忠实于事实材料，必须经过反复验证，要有据可查，不能主观臆断、弄虚作假。所有数据都必须选择恰当的统计方法进行统计处理。计数资料用绝对数，率，百分比，OR值，标准误，可信限等，统计用条图，圆图，线图，分析用χ2检验；等级数据可用秩和，Ridit分析，统计用条图，圆图，分析用秩和检验，Ridit分析；计量数据用均数，中位数，标准差，标准误，百分位数，参考值，统计用直方图，分析用t检验，方差分析，相关与回归分析等；反应时间用年复发率，年生存率，中位生存时间等，统计用生存率曲线，生存率阶梯图，危险率图等，分析用专门的统计方法，即生存分析(survival analysis)。 二、 编写提纲 编写提纲是把医学论文结构、构思固定下来，它是完善构思，使构思条理化，周密化的一种有效的方法，当然你也可以打好腹稿。编写提纲的好处是你能确定你研究成果总的轮廓、逻辑顺序，可以让你清晰明了你所研究课题，不会造成论文混乱，甚或重复。文章结构应该清晰明了，对于大的主题，应该按各期刊要求加以划分小标题来层层说明。如果没有小标题，读者读起来很吃力，显的杂乱无章，这样的文章读者是不喜欢的。 三、 撰写成稿 初稿应一气呵成，而不要不时的回头去看前面写的是否满意。初学写论文的读者很容易不停的去往上看，是否字写错了，段落是否连贯等等。记住，这只是初稿，以后还要修改的，不时的回头看，会影响自己的思路。初稿完成后，仔细的从头读到尾。看有没有错别字，语法是否有问题。论文写好后还应反复修改，将可有可无的字、句，不必要的数据，甚至图表删除。注意有无文字与表或图的内容重复。最重要的就是是否说清楚了你研究的问题，拿起你写下的主题，看看是否跑题了。对于段落，要注意段落的构成是否单一，完整，段与段之间的衔接是否连贯，紧凑；对于句子，每个句子是否正确的表达了文章内容；对于用词看是否贴切，是否符合习惯用语；修改文章一定要看看文章是否合乎逻辑，合乎多数读者的阅读习惯。参考：查尔斯沃思论文语言润色贴士
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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。
医学科学研究的基本程序医学科学研究工作的基本规律就是提出问题，验证假说，得出结论。其基本程序包括：选题立题、课题设计、实验观察或调查、研究资料的加工整理与数据处理、总结分析、提出研究结论、撰写研究报告及其推广应用等。一、选题立题科学研究的第一步工作就是选择(select)和确立（decide）所要研究的题目（project），题目必须首先确定下来，否则就不可能有集中的研究目标和方向。（一）发现和提出问题在医学实践中，经常会遇到一些科学技术无法解释的现象和无法解决的问题，有的人总是留意它，在思想上形成一种想探讨问题的意念，称之为初始意念。初始意念可能是局限的、粗浅的，但却是很可贵的，因它是科研工作者思想上的火花。（二）发现或提出问题的条件1、勤动手 实践出真知、熟能生巧等实例说明了亲自参与、反复实践的重要性。2、善观察 养成良好的观察习惯比拥有大量学术知识更重要。在科学研究中要培养积极探索的姿态，注意事物和变化规律的习惯，将有助于观察力的培养和发展。3、勤动脑 勤思维，善疑多思。 思维是人脑在表象、概念的基础上进行分析、综合、判断、推理等认识活动的过程。4、具有丰富的知识 研究工作者自己必须跟上学科的发展，使自己具备有关的知识甚至边缘学科的广博学识，只有这样才容易产生新的联想和独到见解，发现问题，提出问题。（三）认真查阅文献，做好情报调研有了初始意念，提出了问题，这才是刚刚迈出了第一步，并不等于已经确定了题目。还需要通过深入细致的国内外文献调研，摸清所提问题的理论依据、价值和意义、国内外研究动态和发展趋势。可通过国际互联网或光盘进行文献检索。做好这一步工作是避免低水平重复的关键。（四）建立假说，确立课题在发现和提出问题，并进行文献查阅和情报调研的基础上，对所获取的资料和信息进行分析对比，使所提问题系统化、深刻化，找出问题的关键所在，为立题提供理论上和实验上的科学依据，并提出假定性答案（亦称假设），建立科学假说。根据假说内容，进行科学构思，确立研究题目。二、 课题设计课题设计（project design）是指课题研究构思、技术路线、具体内容指标、方法步骤、时间安排、人员分工和经费预算等一整套研究方案。（一）课题设计的意义课题设计的意义：① 增强科研过程的科学性，使误差控制在最低限度，保证科研结果准确可靠；②保证科研结果准确回答科研题目所提出的问题，避免“文不对题”；③良好的科研设计可避免不必要的工作或重复工作；④保证实验数据的可统计性。（二）课题设计的主要内容课题设计包括技术方案设计和课题实施方案设计。1、技术方案设计的基本内容技术方案设计包括三大要素：即研究因素（或处理因素）、研究对象（处理对象）和结果效应三部分。2、技术方案设计的重点内容（1）立项依据立项依据是科研工作的关键。为什么要开展这项研究？开展这项研究的依据是什么？这是能否通过专家评审和主管部门、计划部门审批，能否列入科研计划并获得资助的首要问题。立项依据包括：课题的研究意义、国内外研究现状分析等。基础研究，应着重结合国际国内科学发展趋势，论述课题的科学意义；应用研究，应着重结合学科前沿，围绕国民经济和社会发展中的重要科学技术问题，论述其应用前景和价值。（2）研究方案研究方案是课题设计的重中之重，研究方案的设计水平是研究者科研水平的直接反映。研究方案包括：研究目标、研究内容和拟解决的关键问题，拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析，本研究的特色和创新之处，预期研究成果。研究目标一定要明确，研究内容必须具体。准备解决什么问题、采取什么方法要一一列出。技术路线要采取系统工程，具有可操作性。本研究创新之处是课题的生命力所在，应该充分阐述。预期研究成果是对本课题研究结果的预期，要实事求是，既要使专家们审查时增强信心，又要不至于因不适当的夸张而引起专家们不信任感。（三）课题实施方案设计的主要内容如果说技术方案设计主要是解决“做什么”的问题，那么课题实施方案主要是解决“何时做”、“由谁来做”的问题。实施方案主要内容包括：课题组的组成、任务分工，研究工作总体安排和年度进度计划，研究工作基础，已具备的研究条件包括实验条件、研究场地、仪器设备、病例来源、研究力量、协作条件等，尚缺少的条件以及解决的途径，经费预算包括科研业务费、仪器设备费、药品试剂材料费、动物及饲养费、协作费、课题组织实施费、成果鉴定费等。三、观察、实验与调查课题设计方案制定和批准后，就要进行实施，这是把计划设计方案付诸于行动的阶段，亦是运用科学的方法搜集感性材料的阶段。这一阶段是时间最长、工作最辛苦的阶段。如果说前两个阶段主要是课题负责人和部分主要研究人参与的话，而这一阶段则需要课题组全体人员共同行动。观察法、实验法与调查法等都是搜集和获取第一手客观事实材料的基本手段。（一）观察（observation） 医学科学研究始于观察。观察是医学研究最基本的方法。观察的基本要求：必须坚持全面、客观、实事求是的原则和一丝不苟的科学态度，不主观武断，不固执己见；要做好详尽、准确无误的观察记录，不能凭主观想当然，不能凭空捏造；要做好出色的创造性的观察，就不是仅仅注意排除其他，而同时要留神意外或反常现象。（二）实验（experiment） 实验是取得精确典型科研材料的重要手段之一。所谓“实验”是从人为地发生于实验条件下的现象中索取资料。实验的基本要求：制定好实验方案；先做预实验，再做正式实验；规范实验操作；做好实验记录；控制实验误差。衡量实验成功的标准是能够重复实验结果。（三）调查（investigation） 调查是认识疾病的人群现象、流行规律以及评价一个国家、一个地区居民健康水平的依据的重要方法。如居民健康状况调查、流行病学调查、地方病调查、病因学调查、职业病调查等方面。调查有现场调查、前瞻性调查、回顾性调查、追踪调查等类型。调查的基本要求：必须坚持客观性原则，实事求是，尊重客观事实；必须制定详细的调查方案和调查表格；系统搜集，全面记录，大处着眼，小处着手。四、研究资料的加工整理与数据处理观察、实验与调查等活动结束后，接下来便开始对所获取的研究资料进行加工、整理和数据处理。通过科学加工、去伪存真和统计学分析，以揭示各因素之间的相互关系。为最后总结分析、归纳推理、抽象概括和提出研究结论做准备。这一过程是排除偶然，发现必然；透过现象，发现规律的重要步骤。所获取的原始资料，一般量大杂乱，有的是数据，有的是图形，有的是切片，有的是照片等。首先要进行分类，原则上凡能数量化的尽可能用数字表示，切片、照片等结果不能数量化的，可用分级计分等方法表示。其次要进行资料核查，包括人工核查和计算机核查等。核查无误的资料重新按性质分组，然后将资料归纳汇总，最后分别进行统计学处理。五、总结分析，提出研究结论，撰写研究报告这一阶段主要是运用分析、综合、归纳和抽象概括等理性认识方法把感性材料上升为理性概念，从中得出科学的结论。达尔文说过：“科学就是整理实事，以便从中得出普遍的规律和结论”。总结分析，就是对所占有的实验、调查或观察到的感性材料，自觉地运用辩证观点，分析设计中哪些理论上成立，且又在实验中得到证实；哪些想法在实验中没有得到证实或未完全证实，需要修改。从而围绕假说的中心思想，按材料、表格、图片等，分清组别，综合提炼出材料所能说明的观点，明确各组材料所得结果，以及由此结果在理论上所得出的结论。研究报告是各类研究课题的最基本的、标志着课题完成的通用表现形式。无论是基础研究、应用研究还是发展研究，无论是动物实验、临床观察还是现场测试、流行病学调查，亦无论是药品、制剂、医疗器械研制还是医用计算机软件等，课题完成后都必须写出研究（研制）报告以办理结题、验收、鉴定和归档手续以及作为今后申请奖励等的主要技术资料。研究报告主要包括两个大部分，一是工作报告，二是技术报告。前者是工作总结性质的报告，主要是介绍课题的立项情况，研究背景，计划执行情况，研究结果情况和存在的问题，下一步的打算等。后者是成果的核心材料，反映的是课题研究的全部技术内容。
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