学术论文撰写过程中,常见的统计错误有哪些情况
据学术堂了解，在论文写作过程中，根据不同的学历，不同的论文类型都会出现太多太多的问题，这里只举一部分进行说明： 1、选题无新意 很多研究生在进行了半年或一年的学习以后，就开始尝试着写论文，选题一般来自老师的课程作业或导师的研究项目。课程作业一般涵盖本专业的基础性知识和技能，是学生在后期的研究中经常要用到的知识、技术方法和手段，其目的是要求学生掌握专业技能，没有多少研究价值，但很多学生在完成这种课程作业以后，就迫不及待地投稿，其结果往往是被拒稿。另外，还有很多学者没有相关的研究课题支撑，自由选择研究内容，要么与当前研究热点相悖，要么与国家资助政策、研究指南不符，这类稿件也大多了无新意，不存在研究价值。 这种选题没有新意的科技论文造成“鸡肋文章”的大量涌现。虽然从文章中找不到作者的知识性错误，且作者为之付出了大量的时间和精力，但这类文章确实是没有发表价值，发之无用，弃之可惜！ 2、研究内容不恰当 很多学者在导师或者学科带头人的指导下，选择了较好的选题后，在确定具体的研究内容时，常常会出现以下一系列的问题。 3、研究内容太多太杂，毫无重点可言 有的作者确定的研究内容几乎涵盖本专业领域的所有内容，没弄清楚自己主要研究内容是什么。例如，有的学生要做的是遥感数据在尘霾监测中的应用，既要对多种影像波段数据进行对比试验，选取最合适数据源，这本身就是一项浩大的工程；还要与实测数据进行对比反演验证，建立反演模型又是一项繁复的工作；更要对监测范围、监测结果、预警系统的建设等方面进行综合研究；还有遥感图像的获取、大气校正、几何校正、解译， 实测数据的获取，尘霾与雾的区分，各类数据和处理结果的精度校正等更多细节问题，涉及的内容太多太杂，在短短的一篇论文中很难全部阐明。 4、内容提炼不清，研究内容与研究基础、研究结论混杂 笔者参评某篇硕士毕业论文，作者要研究的主要问题是利用遥感数据与实测数据进行叶绿素 反演研究，而作者列出的主要研究内容完全是论文的写作提纲，应称为写作内容而非研究内容。具体 为：①确定研究意义和选题背景；②厘清研究的理论基础；③选取实验数据和实验区域；④数据处理与建立反演模型；⑤反演结果分析；⑥研究结论， 包括研究结论、不足之处和创新之处。纵观这6 条，真正的研究内容是④中的遥感数据与实测数据之间的叶绿素反演模型建立和⑤中的反演结果分 析。而①、②、③是研究的前期准备和基础，最后一条是对全文的总结和评价以及后续研究方向的探讨，也非研究内容。 5、研究难度过大或关键问题太多，难以达成预期目标 有的作者在确定研究内容后，不考虑当前理论基础、实验条件或数据储备等因素的限制，树立了一个“高大上”的研究目标，其结果是研究结论与预期目标相差甚远。 一项研究要解决的关键问题是文章的核心内容，决定研究内容能否完整。关键问题的选择与研究内容一样，不宜太多，且与研究难度一致，不宜太过“高远”，否则，受时间、经历、能力和其他条件限制，不能圆满解决，影响整个研究项目的实施。 6、文章的创新点过多 一篇文章的创新点是指研究内容上有新意， 包括研究方法、思路、技术路线等的创新。对一个初涉科学研究领域的年轻学者来说，其研究中出现一个名副其实的创新点就是一篇有分量的文章了。然而在一般的硕士毕业论文中，至少都总结出3 条以上的创新点，有的创新点是不能称其为创新的，比如说“采用了最新的……数据”等。 7、研究方法陈旧老套 随着信息技术尤其是计算机技术的飞速发展，人类对客观世界的认识从定性描述到定量计算到预 测模拟未来发展方向，从宏观到微观，从肤浅到深入飞速发展，研究方法也大多采用定量计算、数学建模、计算机模拟等，这些方法也在不断地改进和创新。而在一些科技论文中，很多方法显得过于陈旧， 比如在对统计数据进行分析确定某区的人口分布状 况时，传统方法是对该区内每一行政单元的人口进 行简单的人口密度计算，但擅长空间技术方法的研 究者会采用地理信息系统网格分析方法，利用GIS 中DEM（数字高程模型）生成原理，用人口数据代替 高程数据，生成一幅该区域的数字人口模型，不仅直观地体现了该区域的人口分布数量和密度，还可以 充分利用系统中的社会、经济、自然生态等多种数据进行空间自相关、邻域相关等空间分析，这种方法的采用将人口分布问题的研究推向了高远。 可见，好的研究方法可以拓展研究内容，更易完成研究目标，在某种程度上也较传统方法更加方便、快捷，同时也更有新意，研究问题也更全面，当然也更容易打动编辑和审稿专家，文章也更易发表。
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
845480066，软文写作没有一定的知识功底是写不出来好文章的，我是找他写的，最前面就是扣维来的。
变量之间关系可以分为两类函数关系：反映了事物之间某种确定性关系。相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的;反映了事务间不完全确定关系; 为什么要对相关系数进行显著性检验?实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值(尤其是时间序列数值)。当样本数较少，相关系数就很大。当样本量从100减少到40后，相关系数大概率会上升，但上升到多少，这个就不能保证了;取决于你的剔除数据原则，还有这组数据真的可能不存在相关性;改变两列数据的顺序，不会对相关系数，和散点图(拟合的函数曲线)造成影响;对两列数据进行归一化处理，标准化处理，不会影响相关系数;我们计算的相关系数是线性相关系数，只能反映两者是否具备线性关系。相关系数高是线性模型拟合程度高的前提;此外相关系数反映两个变量之间的相关性，多个变量之间的相关性可以通过复相关系数来衡量。 增加变量个数，R2会增大;P值，F值只要满足条件即可，不必追求其值过小。 多重共线性与统计假设检验傻傻分不清?多重共线性与统计假设没有直接关联，但是对于解释多元回归的结果非常重要。相关系数反应两个变量之间的相关性;回归系数是假设其他变量不变，自变量变化一个单位，对因变量的影响，而存在多重共线性(变量之间相关系数很大)，就会导致解释困难;比如y~x1+x2;x·1与x2存在多重共线性，当x1变化一个单位，x2不变，对y的影响;而x1与x2高度相关，就会解释没有意义。一元回归不存在多重共线性的问题;而多元线性回归要摒弃多重共线性的影响;所以要先对所有的变量进行相关系数分析，初步判定是否满足前提---多重共线性。关于数据分析中常犯的统计学错误有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
学术论文撰写过程中,常见的统计错误有哪些
撰写文献综述步骤：1、搜索相关文献 在开始搜索文献之前，需要一个明确定义的主题。如果正在写论文或研究论文的文献综述部分，搜索与之相关的研究问题和问题。如果是以独立作业的形式写一篇文献综述，必须选择一个要点，并提出一个中心问题来指导的搜索。2、评价来源 可能无法完全阅读关于这个主题的所有文章，所以必须评估哪些文章与自己的问题最相关。确保使用的来源是可靠的，并确保阅读了自己所研究领域的任何里程碑式的研究和主要理论。可以找到一篇关于谷歌学术的文章，查看被引用了多少次，高引用数意味着这篇文章在该领域有影响力，当然应该被包括在自己的文献综述中。3、识别主题、辩论和差距 组织文献综述的论点和结构，需要理解所阅读的资料之间的联系和关系。根据阅读和笔记，帮助制定文献综述的结构，并展示自己的研究将如何对现有知识做出贡献。4、概述结构 有各种方法来组织文献综述的主体。在开始写作之前，应该对自己的策略有一个大致的了解。根据文献综述的长度，可以结合这些策略。5、写文献综述 文献综述应该有介绍、主体和结论，每篇文章中包含什么内容取决于文献综述的目标。当写完并修改完文献综述后，不要忘记在提交之前进行校对。
本科论文写作技巧——中国论文网每到毕业，同学们都要写毕业论文。那么本科毕业论文该怎么写呢。下面大家就一起来看看本科毕业论文写作方法吧。如何选题？确立论文题目，就是确定研究的目标，研究 的主攻方向。考生在选题时应该注意以下三点：1、论题要大小适中。题目不要太大，尽量"小题大做"。2、注意研究角度要有新意。进行科学研究，就是找问题，没有新问题就谈不上研究，更谈不到创新，论文也就没有写作的价值，因此，确定研究方向只有从新的角度去研究、研究以前没有人研究过的问题，或者是研究过探讨过但说法不一的问题去分析论证，才会得出与众不同的结论，才会见出新意。3、要知己知彼。在选题中，要了解本专业本领域中已有的科研成果，了解别人已经解决了什么问题，还存在什么问题;是否有争论，争论的焦点是什么。只有知己知彼才能避免重复和雷同。拟提纲？根据论文题目，充分、大量的搜集查找资料。收集资料主要注意三种：1、与论题直接相关的原始材料;2、他人对该论题或相关论题的研究成果材料;3、与论题有关的社会、文化、语言、历史背景等方面的材料。形成论点时应注意：1、论点要鲜明，不能含糊其词，同时论点又要辩证，不能走极端;2、论点要科学正确，不与常理和事实相背离;3、论点要准确，不要夸大其词，防止偏颇。撰写正文？正文是论文的核心部分，占据论文的主要篇幅，是提出问题和解决问题的过程。是作者理论水平和创造能力的集中体现，它决定着论文水平的高低和质量。论文的正文一般包括三大部分：绪论、本论和结论。绪论是论文的开头部分。主要讲清研究的动机、写作的理由、目的和意义、提出问题、概述内容、明确中心论点等。一般要求语言简洁扼要，开门见山，引人注目。本论是论文的主体，要求以充分有力的材料阐述观点，条理要清晰，逻辑要严密，要求内容扎实、丰厚。考生在这一部分，必须根据论题的性质正面论证，或反面批驳不同的看法，或解决别人未解决的问题，或论述新思想新发现等。在该部分中论证是极其重要的，它决定着论文的成败。要写好这一部分应注意以下几点：1、论点是明确新颖、深刻、严肃的。论点不管是否需要论证，都必须是可以论证的。2、论点必须有材料的支撑，必须有可用来证明使其成立的材料。3、论证必须根据论题的需要选择不同的论文结构形式，不同的论证结构形式，决定了本论部分的结构。4、论证逻辑要严密。合乎逻辑的论证，别人是无法驳倒的。修改、定稿正文初稿写好以后，考生应该多修改几遍，对整篇论文逐行逐句逐段反复推敲，检查每一个具体论点、论据、论证是否恰当有力，表达是否合乎逻辑，务求不留疑点，直到确实有说服力为止。检查并修改初稿时应注意以下几点：1、论点与论题的一贯性;2、观点与材料的统一性;3、论文的结构层次与逻辑思维的密切性;4、论文的语言表达意思的准确性;5、文章中标点符号使用的正确性;6、采用的数据、年代、人物名及地名是否准确;引用的注释、文献参考资料的列举是否真实恰当;封面署名、装订是否工整等等。经反复多次修改的论文，应再次送达指导老师审阅认可后，以指导老师签署同意定稿字样为止，该篇论文才算是完成了。如果论文写作方面大家还有不清楚的地方，欢迎通过以下的方式联系
毕业论文，科技论文也是一种学术论文。现阶段，在我国，科技论文一般泛指SCI、EI、ISTP论文等。按照专业领域来说，生物工程、临床医学、物理、机械工程、计算机研究、经济管理等专业科技论文的需要比较广泛。按照研究方法不同，科技论文可分理论型、实验型、描述型三类，理论型论文运用的研究方法是理论证明、理论分析、数学推理，用这些研究方法获得科研成果；实验型论文运用实验方法，进行实验研究获得科研成果；描述型论文运用描述、比较、说明方法，对新发现的事物或现象进行研究而获得科研成果。
学术论文撰写过程中,常见的统计错误有哪些方法
据学术堂了解，在论文写作过程中，根据不同的学历，不同的论文类型都会出现太多太多的问题，这里只举一部分进行说明： 1、选题无新意 很多研究生在进行了半年或一年的学习以后，就开始尝试着写论文，选题一般来自老师的课程作业或导师的研究项目。课程作业一般涵盖本专业的基础性知识和技能，是学生在后期的研究中经常要用到的知识、技术方法和手段，其目的是要求学生掌握专业技能，没有多少研究价值，但很多学生在完成这种课程作业以后，就迫不及待地投稿，其结果往往是被拒稿。另外，还有很多学者没有相关的研究课题支撑，自由选择研究内容，要么与当前研究热点相悖，要么与国家资助政策、研究指南不符，这类稿件也大多了无新意，不存在研究价值。 这种选题没有新意的科技论文造成“鸡肋文章”的大量涌现。虽然从文章中找不到作者的知识性错误，且作者为之付出了大量的时间和精力，但这类文章确实是没有发表价值，发之无用，弃之可惜！ 2、研究内容不恰当 很多学者在导师或者学科带头人的指导下，选择了较好的选题后，在确定具体的研究内容时，常常会出现以下一系列的问题。 3、研究内容太多太杂，毫无重点可言 有的作者确定的研究内容几乎涵盖本专业领域的所有内容，没弄清楚自己主要研究内容是什么。例如，有的学生要做的是遥感数据在尘霾监测中的应用，既要对多种影像波段数据进行对比试验，选取最合适数据源，这本身就是一项浩大的工程；还要与实测数据进行对比反演验证，建立反演模型又是一项繁复的工作；更要对监测范围、监测结果、预警系统的建设等方面进行综合研究；还有遥感图像的获取、大气校正、几何校正、解译， 实测数据的获取，尘霾与雾的区分，各类数据和处理结果的精度校正等更多细节问题，涉及的内容太多太杂，在短短的一篇论文中很难全部阐明。 4、内容提炼不清，研究内容与研究基础、研究结论混杂 笔者参评某篇硕士毕业论文，作者要研究的主要问题是利用遥感数据与实测数据进行叶绿素 反演研究，而作者列出的主要研究内容完全是论文的写作提纲，应称为写作内容而非研究内容。具体 为：①确定研究意义和选题背景；②厘清研究的理论基础；③选取实验数据和实验区域；④数据处理与建立反演模型；⑤反演结果分析；⑥研究结论， 包括研究结论、不足之处和创新之处。纵观这6 条，真正的研究内容是④中的遥感数据与实测数据之间的叶绿素反演模型建立和⑤中的反演结果分 析。而①、②、③是研究的前期准备和基础，最后一条是对全文的总结和评价以及后续研究方向的探讨，也非研究内容。 5、研究难度过大或关键问题太多，难以达成预期目标 有的作者在确定研究内容后，不考虑当前理论基础、实验条件或数据储备等因素的限制，树立了一个“高大上”的研究目标，其结果是研究结论与预期目标相差甚远。 一项研究要解决的关键问题是文章的核心内容，决定研究内容能否完整。关键问题的选择与研究内容一样，不宜太多，且与研究难度一致，不宜太过“高远”，否则，受时间、经历、能力和其他条件限制，不能圆满解决，影响整个研究项目的实施。 6、文章的创新点过多 一篇文章的创新点是指研究内容上有新意， 包括研究方法、思路、技术路线等的创新。对一个初涉科学研究领域的年轻学者来说，其研究中出现一个名副其实的创新点就是一篇有分量的文章了。然而在一般的硕士毕业论文中，至少都总结出3 条以上的创新点，有的创新点是不能称其为创新的，比如说“采用了最新的……数据”等。 7、研究方法陈旧老套 随着信息技术尤其是计算机技术的飞速发展，人类对客观世界的认识从定性描述到定量计算到预 测模拟未来发展方向，从宏观到微观，从肤浅到深入飞速发展，研究方法也大多采用定量计算、数学建模、计算机模拟等，这些方法也在不断地改进和创新。而在一些科技论文中，很多方法显得过于陈旧， 比如在对统计数据进行分析确定某区的人口分布状 况时，传统方法是对该区内每一行政单元的人口进 行简单的人口密度计算，但擅长空间技术方法的研 究者会采用地理信息系统网格分析方法，利用GIS 中DEM（数字高程模型）生成原理，用人口数据代替 高程数据，生成一幅该区域的数字人口模型，不仅直观地体现了该区域的人口分布数量和密度，还可以 充分利用系统中的社会、经济、自然生态等多种数据进行空间自相关、邻域相关等空间分析，这种方法的采用将人口分布问题的研究推向了高远。 可见，好的研究方法可以拓展研究内容，更易完成研究目标，在某种程度上也较传统方法更加方便、快捷，同时也更有新意，研究问题也更全面，当然也更容易打动编辑和审稿专家，文章也更易发表。
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。
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
845480066，软文写作没有一定的知识功底是写不出来好文章的，我是找他写的，最前面就是扣维来的。
学术论文撰写过程中,常见的统计错误有哪些原因
你可以参考一下 《当代医学论文研究 》 里面很多这样子的文章
据学术堂了解，在论文写作过程中，根据不同的学历，不同的论文类型都会出现太多太多的问题，这里只举一部分进行说明： 1、选题无新意 很多研究生在进行了半年或一年的学习以后，就开始尝试着写论文，选题一般来自老师的课程作业或导师的研究项目。课程作业一般涵盖本专业的基础性知识和技能，是学生在后期的研究中经常要用到的知识、技术方法和手段，其目的是要求学生掌握专业技能，没有多少研究价值，但很多学生在完成这种课程作业以后，就迫不及待地投稿，其结果往往是被拒稿。另外，还有很多学者没有相关的研究课题支撑，自由选择研究内容，要么与当前研究热点相悖，要么与国家资助政策、研究指南不符，这类稿件也大多了无新意，不存在研究价值。 这种选题没有新意的科技论文造成“鸡肋文章”的大量涌现。虽然从文章中找不到作者的知识性错误，且作者为之付出了大量的时间和精力，但这类文章确实是没有发表价值，发之无用，弃之可惜！ 2、研究内容不恰当 很多学者在导师或者学科带头人的指导下，选择了较好的选题后，在确定具体的研究内容时，常常会出现以下一系列的问题。 3、研究内容太多太杂，毫无重点可言 有的作者确定的研究内容几乎涵盖本专业领域的所有内容，没弄清楚自己主要研究内容是什么。例如，有的学生要做的是遥感数据在尘霾监测中的应用，既要对多种影像波段数据进行对比试验，选取最合适数据源，这本身就是一项浩大的工程；还要与实测数据进行对比反演验证，建立反演模型又是一项繁复的工作；更要对监测范围、监测结果、预警系统的建设等方面进行综合研究；还有遥感图像的获取、大气校正、几何校正、解译， 实测数据的获取，尘霾与雾的区分，各类数据和处理结果的精度校正等更多细节问题，涉及的内容太多太杂，在短短的一篇论文中很难全部阐明。 4、内容提炼不清，研究内容与研究基础、研究结论混杂 笔者参评某篇硕士毕业论文，作者要研究的主要问题是利用遥感数据与实测数据进行叶绿素 反演研究，而作者列出的主要研究内容完全是论文的写作提纲，应称为写作内容而非研究内容。具体 为：①确定研究意义和选题背景；②厘清研究的理论基础；③选取实验数据和实验区域；④数据处理与建立反演模型；⑤反演结果分析；⑥研究结论， 包括研究结论、不足之处和创新之处。纵观这6 条，真正的研究内容是④中的遥感数据与实测数据之间的叶绿素反演模型建立和⑤中的反演结果分 析。而①、②、③是研究的前期准备和基础，最后一条是对全文的总结和评价以及后续研究方向的探讨，也非研究内容。 5、研究难度过大或关键问题太多，难以达成预期目标 有的作者在确定研究内容后，不考虑当前理论基础、实验条件或数据储备等因素的限制，树立了一个“高大上”的研究目标，其结果是研究结论与预期目标相差甚远。 一项研究要解决的关键问题是文章的核心内容，决定研究内容能否完整。关键问题的选择与研究内容一样，不宜太多，且与研究难度一致，不宜太过“高远”，否则，受时间、经历、能力和其他条件限制，不能圆满解决，影响整个研究项目的实施。 6、文章的创新点过多 一篇文章的创新点是指研究内容上有新意， 包括研究方法、思路、技术路线等的创新。对一个初涉科学研究领域的年轻学者来说，其研究中出现一个名副其实的创新点就是一篇有分量的文章了。然而在一般的硕士毕业论文中，至少都总结出3 条以上的创新点，有的创新点是不能称其为创新的，比如说“采用了最新的……数据”等。 7、研究方法陈旧老套 随着信息技术尤其是计算机技术的飞速发展，人类对客观世界的认识从定性描述到定量计算到预 测模拟未来发展方向，从宏观到微观，从肤浅到深入飞速发展，研究方法也大多采用定量计算、数学建模、计算机模拟等，这些方法也在不断地改进和创新。而在一些科技论文中，很多方法显得过于陈旧， 比如在对统计数据进行分析确定某区的人口分布状 况时，传统方法是对该区内每一行政单元的人口进 行简单的人口密度计算，但擅长空间技术方法的研 究者会采用地理信息系统网格分析方法，利用GIS 中DEM（数字高程模型）生成原理，用人口数据代替 高程数据，生成一幅该区域的数字人口模型，不仅直观地体现了该区域的人口分布数量和密度，还可以 充分利用系统中的社会、经济、自然生态等多种数据进行空间自相关、邻域相关等空间分析，这种方法的采用将人口分布问题的研究推向了高远。 可见，好的研究方法可以拓展研究内容，更易完成研究目标，在某种程度上也较传统方法更加方便、快捷，同时也更有新意，研究问题也更全面，当然也更容易打动编辑和审稿专家，文章也更易发表。
本科论文写作技巧——中国论文网每到毕业，同学们都要写毕业论文。那么本科毕业论文该怎么写呢。下面大家就一起来看看本科毕业论文写作方法吧。如何选题？确立论文题目，就是确定研究的目标，研究 的主攻方向。考生在选题时应该注意以下三点：1、论题要大小适中。题目不要太大，尽量"小题大做"。2、注意研究角度要有新意。进行科学研究，就是找问题，没有新问题就谈不上研究，更谈不到创新，论文也就没有写作的价值，因此，确定研究方向只有从新的角度去研究、研究以前没有人研究过的问题，或者是研究过探讨过但说法不一的问题去分析论证，才会得出与众不同的结论，才会见出新意。3、要知己知彼。在选题中，要了解本专业本领域中已有的科研成果，了解别人已经解决了什么问题，还存在什么问题;是否有争论，争论的焦点是什么。只有知己知彼才能避免重复和雷同。拟提纲？根据论文题目，充分、大量的搜集查找资料。收集资料主要注意三种：1、与论题直接相关的原始材料;2、他人对该论题或相关论题的研究成果材料;3、与论题有关的社会、文化、语言、历史背景等方面的材料。形成论点时应注意：1、论点要鲜明，不能含糊其词，同时论点又要辩证，不能走极端;2、论点要科学正确，不与常理和事实相背离;3、论点要准确，不要夸大其词，防止偏颇。撰写正文？正文是论文的核心部分，占据论文的主要篇幅，是提出问题和解决问题的过程。是作者理论水平和创造能力的集中体现，它决定着论文水平的高低和质量。论文的正文一般包括三大部分：绪论、本论和结论。绪论是论文的开头部分。主要讲清研究的动机、写作的理由、目的和意义、提出问题、概述内容、明确中心论点等。一般要求语言简洁扼要，开门见山，引人注目。本论是论文的主体，要求以充分有力的材料阐述观点，条理要清晰，逻辑要严密，要求内容扎实、丰厚。考生在这一部分，必须根据论题的性质正面论证，或反面批驳不同的看法，或解决别人未解决的问题，或论述新思想新发现等。在该部分中论证是极其重要的，它决定着论文的成败。要写好这一部分应注意以下几点：1、论点是明确新颖、深刻、严肃的。论点不管是否需要论证，都必须是可以论证的。2、论点必须有材料的支撑，必须有可用来证明使其成立的材料。3、论证必须根据论题的需要选择不同的论文结构形式，不同的论证结构形式，决定了本论部分的结构。4、论证逻辑要严密。合乎逻辑的论证，别人是无法驳倒的。修改、定稿正文初稿写好以后，考生应该多修改几遍，对整篇论文逐行逐句逐段反复推敲，检查每一个具体论点、论据、论证是否恰当有力，表达是否合乎逻辑，务求不留疑点，直到确实有说服力为止。检查并修改初稿时应注意以下几点：1、论点与论题的一贯性;2、观点与材料的统一性;3、论文的结构层次与逻辑思维的密切性;4、论文的语言表达意思的准确性;5、文章中标点符号使用的正确性;6、采用的数据、年代、人物名及地名是否准确;引用的注释、文献参考资料的列举是否真实恰当;封面署名、装订是否工整等等。经反复多次修改的论文，应再次送达指导老师审阅认可后，以指导老师签署同意定稿字样为止，该篇论文才算是完成了。如果论文写作方面大家还有不清楚的地方，欢迎通过以下的方式联系
845480066，软文写作没有一定的知识功底是写不出来好文章的，我是找他写的，最前面就是扣维来的。
论文中常见的统计学错误有哪些情况
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
弃真错误是指放弃了真实的、成立的结论。而存伪是保留了不成立的、错误的结论。二者是统计检验中的两个错误。
学好了数学或者成为了一个优秀的程序员绝对不等于对统计学有很好的了解。还有一些案例中显示有扎实的统计能力的优秀科学家也不一定总是在统计方面能做好——科学家也是人，他们也会在统计学领域犯错，这里有些例子： 非常草率的处理数据，例如：数据误读，错误标注，未能正确清理数据，合并不正确项，不存档等等。 对概率论的理解不足，过分依赖少数概率分布，如常态。 对取样理论和取样方法的无知：从一个小的自选择样本推广到一个大的异质群体就是一个例子。对数据加权的误解也很常见。第三个例子使用复杂抽样方法时，将数据视为一个简单的随机样本。 对统计推断的把握不严，如混淆统计意义和实际意义。另一个例子是对人口数据进行重要性测试。例如，如果我们对A国有五十年的季度GDP数据，这200个数据点是该时间段内国家的人口数据，而不是人口的样本。例如，进行t检验，看看线性趋势是否与零有统计学上的差异，在这种情况下是没有意义的。 利用机会寻找重大差异(p-hacking)，却不考虑已经进行的显著性测试的数量。 在学术期刊上，要获得学术期刊的认可，通常需要达到统计上的重要性，而出版偏倚是一个严重的后果。 Meta-Analysis (Borenstein et ) 和Methodsof Meta-Analysis (Schmidt and Hunter)这2本书中的对应方法很管用值得一看。 从一个没有被复制甚至交叉验证的单一研究中得出戏剧性的结论。 对贝叶斯统计，非参数统计，心理计量学和潜在变量模型的理解太表面。 对分析时间序列和纵向数据的方法，以及空间统计和多层次混合模型理解不充分。 许多工具，如支持向量机和人工神经网络，以及数据挖掘和预测分析中常用的Boosting和bagging等概念，对许多尚未开发的科学领域有潜在的实用价值。 没有对广义线性模型方程给予足够的关注，例如忽略交互术语。 在量化回归、回归样条、广义相加模型或其他方法时，对一组特定的数据进行线性化。 不理解（或忽略）重要的统计假设。回归分析被普遍滥用。 测量误差：统计显着性测试不考虑测量误差，但测量误差可能会对统计模型的解释造成很大影响。 忽略回归到平均值：一个非常古老而又非常危险的错误！ 出于各种动机对连续变量进行分类，以满足统计假设，但这样做是不对的。另一个原因是它是一种输出结果的方法——一些“效应”是年龄真正的代理或年龄大大缓和。连续年龄有时被故意地分组到广泛的年龄范围，使其效果减弱。这样，一个不负责任的研究者可以得出结论：他们试图建立的效果在控制年龄后是“显着的”。 已经知道结果后才提出假设:这个现象很普遍，以至于“人人都做，所以没关系”。 用数据子集支持一个假设：“调整”数据直到它支持一个假设。 混淆因果关系：对因果机制的误解并不罕见。 埋藏在评论里的错误：有成千上万的“学术”出版物，但很少有期刊审稿人是具备专业的统计知识。 将模拟数据当作实际数据处理，并将计算机模拟解释为使用真实数据的实验。 基于假设而不是数据来进行粗略的估计，这在学术文献中很常见，我们很少注意到。随机模型有时也被误解为确定性模型。 试图 “从石头里挤血” ：当数据越少，研究人员就越要 “填写空白”。有许多(通常是复杂的)方法来处理过少的数据量，但都增加了进入建模过程的主观性。反过来，这也为不负责人的科学家提供了更多的余地。 元分析和倾向分数分析的不当使用。 “从小见大”——用少量信息去证实假设。 不跟上统计数据的最新发展，不与专业统计人员交流。这是上面列出的许多问题的根本原因。
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。记忆方法：我们可以把第一类错误记为“以真为假”，把第二类错误记为“以假为真”。当然我们也可以将第一类错误记为“错杀好人”，把第二类错误记为“放走坏人”。在其他条件不变的情况下，如果要求犯第一类错误概率越小，那么犯第二类错误的概率就会越大。这个结论比较容易理解，当我们要求“错杀好人”的概率降低时，那么往往就会“放走坏人”。同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。