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检测一下数据不一致原因，然后说明即可
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。 一般情况下，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。
需要学生调整实验假设以保持与实证结果的一致性。毕业论文实证结果的相关注意事项如下：1、要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作，可参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数。2、要对掌握的资料做进一步研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出、论据可靠、论证有力，各部分内容衔接得体。3、要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，前者只是提示各部分要点，不涉及材料和论文的展开，对于有经验的论文作者可以采用。对初学论文实证结果写作者，最好拟一个比较详细的写作提纲，不但提出论文各部分要点、而且对其中所涉及的材料和材料的详略安排以及各部分之间的相互关系等都有所反映，写作即可得心应手。扩展资料：毕业论文实证结果的相关说明：1、实证结果要结合学习、工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题。2、论文实证结果写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验、或失败的教训、或新的观点和认识，言之有物、读之有益，就可作为选题。3、论文实证结果写作选题要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可借鉴他人对这个问题的研究成果。
是的。方差越小说明数据的波动越小，所以越稳定。方差，通俗点讲，就是和中心偏离的程度。用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作S².在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。方差是实际值与期望值之差平方的期望值，而标准差是方差算术平方根。 在实际计算中，我们用以下公式计算方差。方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^，xn表示个体，而s^2就表示方差。而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的(n-1)/n倍，[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-X~)^2来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。
没有可能，放心好了，现在的很多学术论文数据都造假，更何况你一个小小的毕业论文。从数据分析的角度来说，一般也不太能看出来有问题，除非要你提供原始数据。另外，从毕业论文答辩的角度来说，你的论文里面得出什么样的结论 导师都不会关心的，答辩过程会重点关注你的论文研究思路 以及采用的研究方法，至于结论是什么样的，都没关系。因为导师也清楚，不管得出什么样的结论来，其实都不一定是正确的，因为就算你与参考的前人的结论不一致，也不能证明你的就是错的，前人的就是正确的。记得我当初答辩时，导师就很质疑我的结论为什么跟前人的结论一样。那才是值得怀疑的，因为数据获取的背景人群都是不同的，不可能完全获得跟前人一致的结论。
是的，方差越小越稳定。
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
示例
已知某零件的真实长度为a，现用甲、乙两台仪器各测量10次，将测量结果X用坐标上的点表示如图1：
甲仪器测量结果：
乙仪器测量结果：全是a
两台仪器的测量结果的均值都是 a 。但是用上述结果评价一下两台仪器的优劣，很明显，我们会认为乙仪器的性能更好，因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。
由此可见，研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么，用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量随机变量与其均值E（X）的偏离程度。但由于上式带有绝对值，运算不方便，通常用量E[（X-E[X]）2] 这一数字特征就是方差。
方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。那么方差的大小说明了什么？ 1、 方差大小意味着：每一个变量(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。 2、 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 3、 方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 4、 统计学意义。当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。 5、 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。 以上的就是关于方差的大小说明了什么的内容介绍了。
不可以。实验数据是不容修改的，不能看那个数据不合理就随意更改，这样就会推翻之前的实验室据，之前做的努力都白费了，还容易扣上学术不端的帽子。
数据造假，会导致没有数据支撑，会出现学术不端。
树是由结点或顶点和边组成的(可能是非线性的)且不存在着任何环的一种数据结构。没有结点的树称为空(null或empty)树。一棵非空的树包括一个根结点，还(很可能)有多个附加结点，所有结点构成一个多级分层结构。 树的特点： ①每个节点有零个或多个子节②没有父节点的节点称为根节点； ③每一个非根节点有且只有一个父节点； ④除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树； 树结构的名词解释如下： 1、节点：树中的一个独立单元，包含一个数据元素及诺干个指向其他子树的分支。例如，A、B、C等都是节点。 2、节点的度：节点拥有的子树数称为节点的度，例如A的度是3，C的度为0，B的度为3. 3、树的度：树的度是树内各个节点度的最大值，例如，上图中的度为3. 4、叶子：度为0 度节点称为叶子或者终端节点，例如：E、F、K、L、M、H、I、J都是叶子节点。 5、非终端节点：度不为0的节点或者分支节点，除根节点以外的非终端节点也称为内部节点。 6、双亲和孩子：节点的子树的根称为该节点的孩子，相应的该节点称为孩子的双亲，例如：B的双亲是A，B的孩子有E、F、G 7 、兄弟：同一个双亲的孩子节点称为兄弟节点，例如：B、C、D互为兄弟。 8、树的层次：节点的层次从根开始定义起，根为第一层，根的孩子为第二层，树中任何一层次等于双亲节点的层次加1. 9、有序树和无序树： 如果将树的节点的各子树看成从左到右是有序的（即不能互换）则称为该树为有序树；否则是无序树，在有序树中最左边的子树的根称为第一个孩子，最右边的称为最后一个孩子。 10、节点的高度：节点到叶子节点的最长路径（边数）。 11、节点的深度：根节点到这个节点所经历的边的个数。 12、节点的层数： 节点的深度-1。 13、数的高度：根节点的高度。 定义：二叉树 是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成。 由二叉树定义以及图示分析得出二叉树有以下特点： 1）每个结点最多有两颗子树，所以二叉树中不存在度大于2的结点。 2）左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。 3）即使树中某结点只有一棵子树，也要区分它是左子树还是右子树。 1）在二叉树的第i层上最多有2i-1个节点 。（i>=1） 2）二叉树中如果深度为k,那么最多有2k-1个节点。(k>=1） 3）n0=n2+1 n0表示度数为0的节点数，n2表示度数为2的节点数。 4）在完全二叉树中，具有n个节点的完全二叉树的深度为[log2n]+1，其中[log2n]是向下取整。 5）若对含 n 个结点的完全二叉树从上到下且从左至右进行 1 至 n 的编号，则对完全二叉树中任意一个编号为 i 的结点有如下特性： a. 若 i=1，则该结点是二叉树的根，无双亲, 否则，编号为 [i/2] 的结点为其双亲结点;b. 若 2i>n，则该结点无左孩子， 否则，编号为 2i 的结点为其左孩子结点；c. 若 2i+1>n，则该结点无右孩子结点， 否则，编号为2i+1 的结点为其右孩子结点。 1、 斜树 ：所有的结点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有结点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。这两者统称为斜树。 2、 满二叉树 ：在一棵二叉树中。如果所有分支结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子都在同一层上，这样的二叉树称为满二叉树。 3、 完全二叉树 ：对一颗具有n个结点的二叉树按层编号，如果编号为i(1<=i<=n)的结点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置完全相同，则这棵二叉树称为完全二叉树。 1顺序存储：（数组） 2链式存储：（链表） 二叉树的遍历 是指从二叉树的根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次，且仅被访问一次。 1.前序遍历： 通俗的说就是从二叉树的根结点出发，当第一次到达结点时就输出结点数据，按照 先向左在向右 的方向访问。 输出结果为： ABDHIEJCFG 2.中序遍历： 从二叉树的根结点出发，当第二次到达结点时就输出结点数据，按照先向左在向右的方向访问。 输出结果为： HDIBJEAFCG 3.后序遍历 ：从二叉树的根结点出发，当第三次到达结点时就输出结点数据，按照先向左在向右的方向访问。 输出结果为： HIDJEBFGCA 4层序遍历： 按照树的层次自上而下的遍历二叉树。 输出结果为： ABCDEFGHIJ 算法的实现转下一篇。 二叉树的遍历
1.论数据结构中的树建立过程2.有关数据结构中“树”的应用及案例分析
给你点建议啊，去贴吧里或者考研论坛里面发帖吧，那里面高手如云，在这里要想得到真正的解答希望很渺茫啊
有数据结构的的确很让人头疼，我之前找破脑袋都没找到满意的数据分析。后来论文实在是要到交稿时间了，同学介绍一个叫脚印代写论文的网站给我，找他们完成的，论文质量导师很满意，现在论文已经过了，很感激他们，在此谢过
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。
1.答:一、调整好自己的心态 (一)正确理解撰写毕业论文 本科毕业论文的撰写是我们在大学四年学习的一个总结,也就是给我们大学生活一个完美的句号。所以,应该抱着愿意、敬畏的...2.答:大四狗最近刚刚定稿,这个问题应该是每一个大四人的痛了。要解决这个问题,可以问自己几个...3.答:第一:继续努力,修改论文 论文没过肯定是有原因的,和指导老师沟通一下存在的问题!如果...4.答:实在写不出也没办法,临时抱佛脚也没用,只能做好最坏打算了。查看更多
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”。
？如果处理不出来会有以下几种可能：1、请求导师帮助，让导师帮忙分析、探索或建议相关的处理思路。2、请教同行、老师或同学的帮助，看是否有人有经验可以分享。3、多查阅参考资料，看看有哪些方法可以用来有效地处理这些数据。 4、放弃原定的处理方法，采用更合理、更可行的办法来处理，比如，使用一些已有的统计应用软件，将数据分析、处理更加容易。