论文写作中常用的数据分析方法

一.描述性统计

描述统计学是通过图表或数学方法对数据进行整理和分析，对数据分布、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计可分为三部分:集中趋势分析、分散趋势分析和相关分析。

第二，相关性分析

相关性分析是研究同一位置两个或两个以上随机变量之间相关性的统计分析方法。比如一个人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关性是一个相关性分析问题。

1，单相关:指两个变量之间的相关。比如产品产量和单位产品成本的关系。只有一个因变量和一个自变量。

2.复相关:指一个变量与两个或两个以上其他变量之间的相关性。

3.偏相关:当一个现象与多个现象相关时，在排除其他随机变量影响的情况下，两个随机变量称为偏相关。

第三，方差分析

通过分析不同来源的变异对总变异的贡献，可以确定可控因素对研究结果的影响。研究来源必须相互独立，并且总方差相等。

1.单因素方差分析:当研究中只有一个影响因素，或者有多个影响因素时，只分析其中一个因素与响应变量的关系。

2.多因素有交互方差分析:影响因变量的因素有两个或两个以上，同时考虑多个因素之间的关系。

3.多因素非交互方差分析:分析多个因素与因变量之间的关系，但它们之间没有影响关系或影响关系被忽略。

第四，假设检验

1，参数检验:其基本原理是在总体特征已知的情况下，对一些主要参数进行检验。

2.非参数检验:非参数检验是在总体方差未知或知之甚少的情况下，利用样本数据推断总体分布模式的方法。主要方法有:总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。