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。
可以把数据做成表格。
1、登录需要编辑的文档，点击插入然后点击图表。
2、后这里可以选择相应的图表类型。
3、然后弹出对应图表的excel文档，编辑相应的参数。
4、然后点击上方的设计，可以调节图的文字颜色等。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下
完全是可以编的
但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向
其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；
其二，数据具有较好的重复性和统计学价值
其三，数据符合你论文的设计及预期的结论
在这样的条件下，完全可以编造数据，
但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶
初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，
这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过
进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，
也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据
但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话
肯定得不出图表的结论数据。
高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据
然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法
用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果
这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造
其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法
而是用后面的高阶方法，
别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果
但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
这属于学术造假，最好不要自己编。
首先说句难听的，本科生的论文是没有多大学术价值的，虽然不能一竿子打死，但是绝大多数的本科生连论文都是写不好的。可能会有凤毛麟角的本科生论文写的很优秀，但即使这样绝对代表不了广大的基本盘。
本科生的论文写作的时候是没有什么难度的，而且不管是拿来毕业，或者是拿到发到普刊上，都不会有太高的要求。特别是毕业论文，因为本科生的水平大家都知道，怎么可能说拿硕士论文或者是博士论文的要求来单位本科生吗？这是不可能的。
可就是这样，本科生的论文还是有很多写不好的，甚至想自己来瞎编乱造数据的。淘淘论文是绝对不建议这样做的，这对学术实在是太不严谨了，而且对于自己也太不负责任了，如果实在是觉得有困难可以换一个题目，不做这个方向的都行，但是既然选择了就要踏踏实实的去做实验，找找资料，看文献，把该补充的数据都补充齐全了，如果有问题随时咨询老师。
如果对数据自己瞎编乱造，到时候答辩能不能通过都会有问题的，你瞎编乱造就以为老师看不出来吗？而且这个是对自己非常不负责任的行为，如果答辩通不过就会影响到毕业，会影响到后续考研找工作等等一系列的问题。
现在竞争都这么激烈了，内卷成什么样子了？别说是一个本科生就是硕士生，博士生也竞争很难的，伟大的博士，都去街道了，本科生要是在论文答辩通不过拿不到毕业证，接下来能干什么呢？简直是寸步难行，除非是家里有矿可以直接回家继承家业。
同样对于本科生的毕业论文也不建议抄袭剽窃。有的作者觉得自己很聪明，可以把中文翻译成英文或者把英文翻译成中文，以为这样就可以通过查重了，其实这是不可能的，知网是有中英文互译的检测系统的。这么做根本通不过查重，有的作者更鸡贼，他把别人的论文用自己的话说了一遍，以为这样就没问题了，实际上这一样属于抄袭，剽窃只要达到了一定的程度就算如果是比例小一点还好说比例大的这个就麻烦了。
本科毕业论文其实是很重要的，大家千万不要掉以轻心，还是踏踏实实老老实实的自己写比较好，不要想着用一些投机取巧的手段，万一到时候东窗事发对自己来说实在是太麻烦了，可谓得不偿失。
