论文的原始数据可以通过加工计算进行处理，然后在论文中体现出来，重要的一部分就可以。
原始数据可分为计数资料和计量资料,两者的整理上有所不同.
1.计数资料的整理：采用单项分组法进行整理,它的特点是用样本变量自然值进行分组,每组均用一个或几个变量值来表示.分组时,可将数据资料中每个变量分别归入相应的组内,然后制成次数分布表.
2.计量资料的整理：一般采用组距式分组法.分组时需要先确定全距、组数、组距、各组的上下限,然后按观测值的大小来归组.具体步骤如下：
（1）求全距： 最大值-最小值
（2）确定组数和组距：根据样本容量的大小确定组数,样本容量30--60的,一般设置5--8组,样本容量增加,组数也相应增加.确定了组数后,可以计算出组距:组距=全距/组数.
（3）确定组限和组中值：应该注意的是最小一组的下限要小于资料中的最小值,最大一组的上限,要大于资料中的最大值.而组中值=(下限+上限）/2,
（4）分组,编制次数分布表.
具体分组实例可以在EXCEL或SAS等软件中完成.
是。论文原始数据是自己整理的，在实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下数据也是可以自己编的，但是不能太离谱。
可以用表格或者图形来整理，
对于分类数据：
（1）数据的整理方法有用表格列出所分的类别，计算每一类别的频数、频率、比例、比率等
（2）图示方法有条形图和圆形图
对于顺序数据：
（1）数据的整理方法中包括所有的处理分类数据的方法，同时还可以计算累积频数和累积频率
（2）图示方法包括累积分布图和环形图
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“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”；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”。
