論文數據處理

① 怎樣進行論文數據分析

請在此輸入您的回答，每一次專業解答都將打造您的權威形象數據源：（是什麼）
研究內區域描述：容（如果你研究的是區域的話，要寫出研究區域你要研究的那一方面的發展概況）
數據處理方法：你用了什麼方法，仔細描繪，比如怎麼選取變數，有無修正參數或部分數據啦等等，怎麼檢驗你處理的方法是否恰當啦

② 論文發表的數據處理

據統計是實驗性SCI論文所必備的。數據統計的作用就是用科學地分析手段證實研究所得結果的合理性。在SCI論文寫作方面，數據統計部分有一些習慣性的用語。在此，做簡要歸納。
提到數據統計部分的內容主要體現在材料與方法（Materials & Methods）、結果（Results）與討論（Discussion）部分。材料與方法部分主要陳述用某軟體（如SPSS 13.0），採用某種分析進行數據統計。該部分內容的寫作舉例如下：
Statistics was performed with SPSS 13.0 Software. Statistical significance was detected by X2 test.
結果部分的統計，多數為組內與組間有無顯著性差異。注意，如有顯著性差異，請記得標明具體的P值。寫作時常用的句子包括：
statistical difference was detected/observed/examined between or within the group(s) (P value). 組內與組間有無顯著性差異（P值=）。
Statistical difference was observed/detected/examined in group A compared with that of group B. 或A組與B組相比，在XX方面具顯著性差異。
Significant/Remarkable decrease/rection was observed in the expression of XX protein in group A compared with that of group B (P value). A組與B組相比，A組蛋白表達水平明顯降低（P值）。
我們常會遇到這樣的句子：「A組與B組相比，蛋白C、D表達存在差異性。其中C蛋白表達上調，D蛋白表達下調。」這樣的句子在翻譯時要根據英文論文的撰寫特點，重新排序。其實該句在翻譯時完全可以這樣寫：A組與B組相比，C蛋白表達量上調（A組表達水平VS B組表達水平，P值），D蛋白表達量下調（A組表達水平VS B組表達水平，P值）。之所以這樣寫就是因為中英文論文行文特點的不同，譯員要在讀懂中文論文的基礎上將原來的內容經過「解碼」後才會譯出原汁原味的英文句子來。參考譯文為：Compared with group B, up-regulation of Protein C was detected in group A (xx vs xx, P value). In addition, down-regulation of Protein D was detected in group A compared with that of group B (xx vs xx, P value). 值得一提的是，多數作者在行文時往往沒有SCI論文內的標准格式撰寫，但是翻譯人員在進行翻譯時卻極有必要指出這些。因為這些能體現出一個人的科研素養。有心留意的譯員就會發現很多時候客戶的文章寫作統計方面存在一些欠缺或不足，這些都需要譯員指出來，這些細節對論文的接受可能沒有實質性的改變，但是這是一種素質的體現。因為只有專業才能成就卓越！
以上自輯文編譯轉載

③ 本科論文的數據分析怎麼做相關性分析，假設檢驗，回歸分析需要那些數據

研究方法通常可以分為三大類，分別是差異關系，相關關系和其它關系。

• 如果思路上更偏向於差異關系研究，比如不同收入人群對於網購的態度差異。建議使用較多規范的量表題，因為量表規范性很強且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表題，那麼就可以考慮卡方分析進行研究。如果進行更多豐富的研究方法使用，則對應需要使用多樣的問題設計，量表題和非量表題均需要有，並且預期上它們就需要進入差異對比的范疇。

• 如果思路上更偏向於研究影響關系，比如滿意度對於忠誠度的影響，看上去，滿意度和忠誠度均可以使用量表題進行表示，那設計成量表題沒有問題，因為可以使用線性回歸分析進行研究。除此之外，還有一種情況可以考慮，即logistic回歸，滿意度影響最終是否再次購買，是否再次購買被滿意度影響，這類情況是應該使用logistic回歸分析。如果是希望兩類研究方法均使用，此時滿意度對應的問題則需要有量表題，還有比如「是否願意再次購買」一類的定類數據問題。

• 如果預期數據需要進行統計上的信度分析，此時請記住一定需要設計成量表題，否則無法進行信度分析。以及如果預期思路上有分類，即比如將樣本分成3種人群，此時需要考慮使用更多規范的量表題數據。

總結上看，研究方法的匹配使用，事實上應該是在問卷設計前就進入考慮范疇。問卷研究設計完成後，大部分的問卷研究方法均已經確定，因而需要提前將問卷研究方法納入考慮中，便於可以進行更豐富的數據分析。相對來看，量表題是可以匹配更多的研究方法，而且也更規范，建議更多的使用量表題較好。

④ 論文的數據要怎麼處理和運用到論文中

首先要確定你的論文思路和你的論文假設是什麼
然後確定用哪些分析方法可以驗證你的假設
然後就用相應的方法進行分析

⑤ 論文開題報告數據處理方法怎麼寫

寫作點撥：

一、 開題報告封面

論文題目、系別、專業、年級、姓名、導師

二、 論文的背景、目的和意義(目的要明確，充分闡明該課題的重要性)：

論文的背景、理論意義、現實意義

三、國內外研究概況(應結合畢業設計題目，與參考文獻相聯系，是參考文獻的概括)：

理論的淵源及演進過程、國內有關研究的綜述、國外有關研究的綜述

四、論文的理論依據、研究方法、研究內容(思想明確、清晰，方法正確、到位，應結合所要研究內容，有針對性)

五、研究條件和可能存在的問題

六、預期的結果

七、論文擬撰寫的主要內容 (論文提綱)

八、論文工作進度安排(內容要豐富，不要寫得太簡單，要充實，按每周填寫，可2-3周，但至少很5個時間段，任務要具體，能充分反映研究內容)

(5)論文數據處理擴展閱讀：

開題報告的內容一般包括：題目、理論依據(畢業論文選題的目的與意義、國內外研究現狀)、研究方案(研究目標、研究內容、研究方法、研究過程、擬解決的關鍵問題及創新點)、條件分析(儀器設備、協作單位及分工、人員配置)、課題負責人、起止時間、報告提綱等。

綜述開題報告的綜述部分應首先提出選題，並簡明扼要地說明該選題的目的、相關課題研究情況、理論適用、研究方法。 提綱 開題報告包含的論文提綱可以是粗線條的，是一個研究構想的基本框架。

可採用整句式或整段式提綱形式。在開題階段，提綱的目的是讓人清楚論文的基本框架，沒有必要像論文目錄那樣詳細。

⑥ 誰知道做畢業論文時如何進行文獻整理和數據處理

我在這里想總結一下在做畢業論文過程中關於「如何進行文獻整理以及數據處理」的經驗。數據錄入：1. 在施測之前，就要對變數的排列有總體的規劃，盡量每一次施測的變數排序一致，那樣以後錄入時才不會混淆；2. 數據錄入時，往往用的是數字代碼，此時務必做好各個代碼所代表的含義的備份，建議用記事本保持，以防時間長了遺忘，帶來不必要的麻煩；數據處理：1. 務必做好數據備份，對不同的轉換，建立不同的文檔；2. 建立數據處理日誌，以防當你的數據處理逐漸增多、數據有所轉換之後不至於混淆，以及方便進行數據回述和檢查；3. 建立「數據」和「結果」文件夾，分開保存數據和處理結果，避免不必要的混亂；4. 在給數據處理的程序命名時，建議按照處理順序寫上「序號.程序處理名稱」，如「1.頻數分析」、「2.因素分析」，這樣可以一目瞭然地了解你的數據處理過程和數據處理內容；5. 保存具有代表性的數據處理的程序，這樣做的好處是，一方面日後進行相同的數據處理時可以直接「」「paste」，很方便；另一方面也避免時日一長遺忘了部分程序；文獻整理：1. 所收集的中外文獻卷帙浩繁，建議保存文件名包括一下內容：「年份.序號.標題」；如「2007.1.parent-children communication.pdf」、「2007.2.gender dif.pdf」；2. 對所有收集的文獻進行歸類整理，分別放置於不同的文件夾;3. 有時你需要對外文文獻摘要整理和翻譯，此時建議你把摘要保存於當前文獻所在的文件夾；或者專門建立「摘要整理/翻譯」文件夾，以保存各類專題的摘要翻譯，以防文獻一多便混亂了，想要的時候找不到；4. 外文文獻摘要整理文件名格式：「摘要整理.專題名.整理日期」。

⑦ 論文中數據顯著分析，怎麼做是啊a，b，c

論文不難寫的，不要抄襲，有自己的觀點就行，不會寫可以問我的。論文常指用來進行科學研究和描述科研成果的文章，簡稱之為論文。它既是探討問題進行科學研究的一種手段，又是描述科研成果進行學術交流的一種工具。

⑧ 用excel怎麼進行論文數據分析

1：excel雖然內置有數據分析模塊，但是畢竟不是專業的數據統計分析軟體，功能上受限很多。
2：當然我們平時的大部分數據分析工作，無論是課程、畢業論文需要的，大家可能更習慣於使用專業的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至計量和統計科班的大神們都在用SAS、MATLAB或者R語言、Python語言。
3：今天給大家推薦的兩款excel數據分析插件內存小，內置於excel工具欄隨點隨用，僅僅包含常用功能，界面簡潔。
4：第一款6SQ統計是國內一家叫做六西格瑪網的公司開發的，主要用於品質管理，不過常用的統計功能和數據分析模塊都具備。一共有兩個版本：開發版（收費）和個人版（免費），經過試用，兩個版本功能差別不大。