论文中的统计方法有哪些优点和缺点

论文中统计方法有哪些优点和缺点

定额的准确性差，可靠性差。一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

回答条形统计图可以通过直条的长短清楚地看出数量的多少，不利于几种量的比较； △折线统计图不但可以看出数量的多少，而且可以看出数量的增减变化。但它们都不能直观地看出各部分占总体的百分比。扇形统计图可以直接看出各部分占总体的百分比，但不能看出各部分的数量。△统计图”的主要作用是比较直观地用图形来表示数据的对比关系和发展趋势，它是统计数据分析的一种方法。 △“条形图”的特点是对各个时期或时点的数据有直接对比的作用，对其数值大小，一目了然。△“折线图”的特点是对时期数列的数据的运动轨迹以及发展趋势有较强的指示作用（象表示股票的走势图）。△“扇形图”的特点是对数据中的各个分组的大小和结构有明显的比较作用。现在，统计图的用处在缩小，在一些展览会上还可以看到，它比统计表美观，容易给人以鲜明的印象，但它的准确性不如“统计表”。您看一下更多1条 

优点：1、操作方便，简单2、人性化设计缺点1、并不能满足所有，尤其一些复杂需求2、数据处理速度慢

论文中的统计方法有哪些优点和缺点

众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 1、基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。 2、基于理解的分词方法这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。 3、基于统计的分词方法从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。优点：1省时、省钱、省力。2适用于比较研究和趋势研究。缺点资料的准确信和适用性不足，效度较低。

优点第一，能用以研究不可能或不容易接近的研究对象。第二，文献的坦白程度高，真实性强。第三，文献研究过程简便易行且费用低。第四，研究结果可靠性大。缺点：（1）文献本身存在较多的不完善性，这主要表现在：第一，在许多用于教育研究的文献中，作者往往出于特殊目的和意图而夸大或掩盖了部分事实，使文献记载偏差。第二，选择性存留和破损。文献的保存常具有选择性，有些人如名人写的文献可以得到维护，而有些人写的文献则常常不易留存，因此现存的文献未必就是活动现象的全部。再加之文献由于是用纸张书写的，它们常常会有破损。第三，信息不完全许多尤其是日记、信件等个人文献，不是为研究目的而是为私人目的而写的，包含有一些研究者所不熟悉的关于某些事件的知识，这对于缺乏经验或缺乏有关事件知识的研究者来说，信息是不完全的。第四，限于言语行为，即文献提供的仅是关于一个回答者的言语行为，而不提供关于回答者非言语行为的直接信息。（2）文献收集困难。文献由于具有记载偏差、信息不完全和选择性存留、破损等局限，致使文献的收集存在困难。并且在许多情况下一些客观事件根本无信息记录，无文献可资利用。除此之外，许多文献由于种种原因而不能公开，难于收集。（3）抽样缺乏代表性。并不是所有人都能留下描述生活、思想、感情的文献资料，有些人的生活、思想、感情容易以文献资料留下来，而有些人的则很难，因此文献所反映的往往只是优势群体的生活、感情和思想观念，而很少反映劣势群体的生活、感情和思想观念，这实际上是一种抽样偏差，缺乏代表性。（4）文献的整理和编码困难。各种文献由于撰写目的不同，研究对象各异，内容千差万别，又缺乏标准化的形式，因而文献资料的分类整理和对比都十分困难。此外，文献一般是用文字而不是用数字记载的，难以使之数量化。

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。

论文数据统计方法有哪些优点和缺点

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

可以用excel、ppt，当然还有数据可视化平台，目前新型高大上的方式，炫酷的图表让人眼前一亮。我一直用迪赛智慧数，也是用过很多品牌后筛选出来的，现在算得上是铁粉一枚。可视化组件多达130多个，满足不同数据需求，还有3D可视化，炫酷无限。

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

论文的优点和缺点有哪些

一篇论文，如果说优点的话，你要看论点和论据你评论论文的论点和论据流利的话，日本就是一个好论文。

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该论文选题较为新颖，视角较为独特，体现了一定论的扎实功底，特别是文章能够结合相关的案例进行论证分析，具有一定的实用价值。2、研究内容具有现实性和可操作性。选题社会热点问题，逻辑结构严谨。观点表达清楚，论述全面。语言平实简洁，通俗易懂、选题较具时代性和现实性。全文结构安排合理。观点表达基本准确

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