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论文中的数据分析方法有哪些优点怎么写

发布时间:2024-07-06 20:44:36

论文中的数据分析方法有哪些优点怎么写

如何利用数据分析工具,对自己的文章进行诊断

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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。

论文中的数据分析方法有哪些优点

①大数据计算提高数据处理效率,增加人类认知盈余大数据技术就像其他的技术革命一样,是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间,人们可以去消费,娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能,增加人类认知盈余,帮助人类更好地改造世界。②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相相对于过去的样本代替全体的统计方法,大数据将使用全局的数据,其统计出来的结果更为精确,更接事物真相,帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识,影响过去人类行为、社会行为的结论,带来全新的认知。③大数据有助于了解事物发展的客观规律,利于科学决策大数据收集了全局的数据,准确的数据,通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相,通过数据分析出人类社会的发展规律,自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律,通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。④大数据提供了同事物的连接,客观了解人类行为大数据技术连接了人类行为,通过大数据将人类的行为数据收集起来,经过一定的分析后来统计人类行为,帮助我们了解人类的行为。⑤大数据改变过去的经验思维,帮助人们建立数据思维出现大数据之后,我们将会面对着海量的数据,多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术,人们将会得到不同的事物真相,不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求,抛弃过去的经验思维和惯性思维,掌握客观规律,跳出历史预测未来的困境。

一般来说进行这个数据分析,对我们的这个认为会有一个特别大的意义,也会让我们的这个另有认为有一个更好的印象。

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大数据分析肯定是有很多优点的,因为他不用在通过繁杂的过程就能够得到你想知道的了解的信息,但是缺点也就是说这个过程了,他已经侵犯了别人的隐私,肯定是每个人都不像要被侵犯隐私。

论文中的数据分析方法有哪些优点和缺点

没有数据分析的论文有什么意义,这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。

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定性研究与定量研究区别:1、着眼点不同。定性研究着重事物质的方面;定量研究着重事物量的方面。2、在研究中所处的层次不同。定量研究是为了更准确地定性。3、依据不同。定量研究依据的主要是调查得到的现实资料数据,定性研究的依据则是大量历史事实和生活经验材料。4、手段不同。定量研究主要运用经验测量、统计分析和建立模型等方法;定性研究则主要运用逻辑推理、历史比较等方法。5、学科基础不同。定量研究是以概率论、社会统计学等为基础,而定性研究则以逻辑学、历史学为基础。6、结论表述形式不同。定量研究主要以数据、模式、图形等来表达;定性研究结论多以文字描述为主。定性研究是定量研究的基础,是它的指南,但只有同时运用定量研究,才能在精确定量的根据下准确定性。这是二者的辩证关系。定量分析:优点:最大的优势是提供了描述性数据,比如允许我们捕捉用户群体的快照,但这些数据我们很难解释。定量的数据可以帮助你对整体用户行为和使用趋势有所了解缺点:对于定量分析而言,所有搜集来的数据和信息都可以被数字所衡量。定量分析仅仅是告诉了你查询到的数字。数字蕴含背后的意义难以知晓。定性分析:优点:可以为你提供定量研究无法为你提供的人类行为、情感和个性的细节。定性数据包含用户行为、需求、欲望、日常生活及用户案例相关的数据以及其他设计真正适合用户生活的其他重要信息。缺点:不含有数字的分析,很难达到准确以及深度。扩展资料定性分析与定量分析的关系定性分析与定量分析应该是统一的,相互补充的;定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使之定性更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。相比而言,前一种方法更加科学,但需要较高深的数学知识,而后一种方法虽然较为粗糙,但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用,更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出,两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低,但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上,现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算,而定量分析则必须建立在定性预测基础上,二者相辅相成,定性是定量的依据,定量是定性的具体化,二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特点与性能,但是都具有一个共同之处,即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等,才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。参考资料来源:百度百科-定性分析参考资料来源:百度百科-定量分析

区别:1、分析的内容不同定性分析主要采用的是文字语言的方式,对于产品的问题进行相关的描述,而定量分析主要采用的是数学语言,通过一系列的数据来对产品问题进行描述。2、采取的具体方法不同:定量研究一般采用演绎的方法来推理:假设是基于理论发展的,然后收集数据来检验假设。所以它从理论转向数据。定性研究通常采用一种归纳的方法来进行推理:观察(收集数据),它的方法通常是具体的:关注点是个性和独特性。联系:定性分析和定量分析两者既对立又统一,相互补充。任何一项定量分析,都必须以定性分析作为基础和前提,只有这样才能够明确分析的方向,不至于出现方向性的错误。没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量,定量分析使得定性分析更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定性分析的优势:人类是真正的智慧,人类大脑拥有消化和合成多样化信息的能力(例如:投资者可以综合工业、经济、政治环境到公司产品、股份需求等的方方面面),这样的能力连最先进的计算机都难以匹敌。计算机依赖从外部输入指令,只是一个加法器。定量分析的优势:可以快速处理大量的数据;计算机没有情感。定性(基本面)分析、定量分析和技术面分析的关系:基本面分析提供了有关经济、行业和特定公司的发展趋势的重要假设,这些是良好的投资决策的基础。定量分析能够让投资者对各种基本面的趋势进行全面的分析,而其他方法则很难如此兼顾。技术分析提供了对各种投资品种的投资预期的汇总分析,并提供了关于投资时机的线索。定性分析与定量分析应该是统一的,相互补充的;定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使定性分析更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。扩展资料:定性分析必须通过一系列的试验去完成,如果试验结果与预期相符,称为得到一个“正试验”,或称试验阳性,也就是说某组分在试样中是存在的;反之,得到一个“负试验”或试验阴性表示某组分不存在。组分存在与否的根据是:①物质的物理特性,如颜色、臭味、比重、硬度、焰色、熔点、沸点、溶解度、光谱、折射率、旋光性、磁性、导电性能、放射性、晶形等,有时可利用放大镜或显微镜获得物质组分的重要线索(见化学显微术);②物质在起化学反应时,特征颜色、荧光、磷光的出现或消失,沉淀的生成或溶解,特征气体和特征臭味的出现,光和热的产生等;③生物学现象,例如只要存在痕量的某些重金属元素,就能促进或抑止某些微生物的生长;也可以利用酶的特殊选择性去检出物质,如尿素酶能使尿素分解为二氧化碳和氨,但不与硫脲、胍、甲基脲作用。定量分析的理论基石是实证主义。从研究的逻辑过程看,定量分析比较接近于假说-演绎方法的研究,既保留重视观察实验、收集经验资料的特点,又保留重视逻辑思维演绎推理的特点,应用假说使得观察实验方法和数学演绎形式结合起来。正因为这样,定量分析往往比较强调实物的客观性及可观察性,强调现象之间与各变量之间的相互关系和因果联系,同时要求研究者在研究中努力做到客观性和伦理中立。参考资料:百度百科---定性分析参考资料:百度百科---定量分析

论文的数据分析法有哪些优点

一般来说进行这个数据分析,对我们的这个认为会有一个特别大的意义,也会让我们的这个另有认为有一个更好的印象。

进行数据分析主要使用的统计图表及优点: 折线图:按照时间序列分析数据的变化趋势时使用。折线图通常情况下X轴设定为时间,Y轴设定为其他指标值。分析页面浏览数,访问者数,转化数(率)等指标整体变化趋势时多用折线图。这些指标值用折线图表示之后,可以明确每小时段、天、周、月或年的变化趋势,得到类似“平时工作日的访问比较多,周末的访问比较少”,“这个月转化数较上个月下降了近10%”等分析结论。 柱图:指定一个分析轴进行数据大小的比较时使用。柱图是网站分析中最常使用的一种图表。柱图可分为竖柱图、横柱图和累积竖柱图等。下面说明一下这几种柱图的特点。(1)首先是【横柱图】。横柱图也叫条形图,一般用来表示一类项目的横向对比,例如按访问量对网页的排名、按转化率大小对广告媒体的排名等。横柱图的X轴通常代表确定数值大小的刻度尺。下图是按访问量大小对网站页面的排名图:(2)其次是【竖柱图】。竖柱图和折线图用法类似,常用来表示时间序列的指标数值变化情况。不同的是,如果X轴上的时间点不多(例如低于5个)可以选择使用竖柱图;或者根据数据的性质和图表想要表达的侧重点来选择:竖柱图偏向于表现数量,而折线图偏向于表现趋势。 饼图:指定一个分析轴进行所占比例的比较时使用。特点就是能够一眼分辨出哪一个项目所占的比例最大。下图中很容易的就能发现网站的进入页主要是“数码林的博客”页,比例将近达到了40%。 仪表图:单独关注一个指标的绩效表现时使用。特点是能给出指标的安全范围和警戒范围。例如将跳出率的表现以25%、50%为界限分为三个绩效区域,并分别以绿色、黄色和红色来区分三个绩效区域,其中红色表示警戒区域。从下图可以一眼看出9月的跳出率已经超过50%进入警戒区域,需要引起重视了。

统计表是统计图的基础要做统计图,一般会先做统计表统计表中的数据很详细,但是不利于直观地分析问题所以,如果要针对某一问题进行研究,就要在统计表的基础上做相应的统计图,其中,条形统计图能够直观地反映各变量数量的差异,折线图能直观反映各变量的变化趋势总之,统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题条形统计图的优点是能够直观反映变量的数量差异,便于比较数量差异,研究数量差异问题以下为详细解释两者定义及作用条形统计图 : 用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量,根据数量的多少,画成长短相应成比例的直条,并按一定顺序排列起来,这样的统计图,称为条形统计图条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少条形图是统计图资料分析中最常用的图形按照排列方式的不同,可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同,可分为条形比较图和条形结构图 特点:(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小(2)易于比较数据之间的差别统计表:数据经整理后使之进一步表格化,便形成统计表(statistical table)统计表是由纵横交叉线条所绘制的表格来表现统计资料的一种形式统计表是用原始数据制成的一种表格它的作用是:①用数量说明研究对象之间的相互关系②用数量把研究对象之间的变化规律显著地表示出来③用数量把研究对象之间的差别显著地表示出来这样便于人们用来分析问题和研究问题统计表的形式繁简不一,通常按项目的多少,分为单式统计表和复式统计表两种只对某一个项目的数据进行统计的表格,叫做单式统计表,也叫做简单统计表统计项目在两个或两个以上的统计表格,叫做复式统计表统计表的内容一般都包括总标题、横标题、纵标题、数字资料、单位、制表日期总标题是指表的名称,它要能简单扼要地反映出表的主要内容,横标题是指每一横行内数据的意义;纵标题是指每一纵栏内数据的意义;数字资料是指各空格内按要求填写的数字;单位是指表格里数据的计量单位在数据单位相同时,一般把单位放在表格的左上角如果各项目的数据单位不同时,可放在表格里注明制表日期放在表的右上角,表明制表的时间各种统计表都应有“备考”或“附注”栏,以便必要时填入不属于表内各项的事实或说明

数据分析对论文的意义是非常的 相当于是一个骨架 而论文的结束基本上是对这些数据分析的一个总结

写论文常用的数据分析方法有哪些优点

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。

本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。1、定量分析法在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。2、定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。 扩展资料:定量分析法的具体方法:1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。参考资料来源:百度百科-定量分析法

主成份是为了将数据降维用的,层次分析法是用来做评价的,层次分析法需要有比较准确的数据

还有,见到有些地方层次分析法界和着topsis也用了,用来检验的,具体就看不懂了有什么联系吗?是不是都可以这么用啊???用层次分析法嵌套熵值法,再用topsis检验就没了

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