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论文数据分析方法有哪些

论文数据分析方法有哪些? 论文发表过程中撰写很重要的,只有撰写好论文才能更好的发表,撰写论文需要注意有方法的,在分析数据问题是需要有方式方法的。近期,有很多人员咨询

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论文数据分析方法有哪些

发布时间:2022-10-18 23:23 热度:

论文数据分析方法有哪些

  论文数据分析方法有哪些?论文发表过程中撰写很重要的,只有撰写好论文才能更好的发表,撰写论文需要注意有方法的,在分析数据问题是需要有方式方法的。近期,有很多人员咨询这个问题,接下来,根据这个问题详细的说说:

  一、描述统计

  描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

  1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

  2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、 Q-Q图、 W检验、动差法。

  假设检验

  1、参数检验

  参数检验是在已知总体分布的条件下( -股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等 )进行的检验。

  1) U验使用条件:当样本含量n较大时, 样本值符合正态分布

  2) T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符台正态分布

  A单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;

  B配对样本t检验:当总体均数末知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面极为相似;

  C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

  2、非参数检验

  非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位置是否相同总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态-般是未知的。

  A虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;

  B体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;

  主要方法包括:卡仿检验、秩和检验、=项检验、游程检验、K-量 检验等。

  三、信度分析

  检查测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

  分类:

  1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度

  2、内在信度;每个量表是否测量到单-的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

  四、列联表分析

  用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为1序变量的相关检验。

  五、相关分析

  研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

  1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及-一个自变量和一个因变量;

  2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关;

  3、偏相关:在某-现象与多种现象相关的场台,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

  以上是针对论文数据分析方法有哪些的内容介绍,仅供相关人士参考,如果有人员想要了解更多关于论文发表的内容,欢迎咨询本站的在线编辑为您解答。



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