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学术论文中常用的数据统计分析方法整理

2021-08-16 11:06 编辑:admin 来源:发表论文 浏览:
数据分析是社科论文和医学论文中最常用的研究方法,通过数据分析方法对收集到的数据进行特定分析,包括基本描述统计、信度分析、效度分析、差异关系研究、影响关系研究等,将获取的大量数据进行汇总和理解,以求最大可能的开发数据的作用,最终提取有用信息并形成结论而对数据进一步的研究。数据分析在计算机出现后,终于实现了质的飞跃。
1. 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的数据进行汇总统计。
 
2. 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。
 
3. 效度分析
效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。
 
4. 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。
 
5. 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。
 
6.相关分析汇总
相关分析用于研究X和Y的关系情况,X、Y都为定量数据。简单相关分析是分析对两个变量之间的相关关系。当两个变量都与第三个变量相关时,为了消除第三个变量的影响,值关注这两个变量之间的关系情况,此时可使用偏相关分析。如果是研究两组变量之间的整体相关性,可用典型相关分析。
 
7. 线性回归汇总
线性回归用于研究X对于Y的影响,前提是因变量Y为定量数据。如果X很多时,可使用逐步回归自动找出有影响的X;如果需要研究多个线性回归的层叠变化情况,此时可使用分层回归;如果数据中有异常值,可使用Robust回归进行研究。
 
8. Logistic回归汇总
Logistic回归用于研究X对于Y的影响,因变量Y一定为定类数据。如果Y有两个选项时,可使用二元Logit回归如果Y的选项大于2个时,可使用多分类Logit回归如果Y为定类数据,且选项有顺序大小之分时,可使用有序Logit回归
 
9. T检验汇总
T检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况,且X的组别只限于为两组。如果是对比单个变量与某个数字的差异,可用单样本T检验。如果是对比两个变量之间(X定类,Y定量)的差异关系,可用独立样本T检验。如果两个变量是配对数据,比如对一个群体用同一个工具前后测量了两次,可用配对T检验。
 
10. 方差分析汇总
方差分析用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况,可分析两组或两组以上的变量差异。如果X为一个,则使用单因素方差分析,即通用方法里的方差。如果X的个数为2个,可使用双因素方差分析。当X个数超过2个,可使用多因素方差分析。通常双因素方差分析与多因素方差分析多用于实验研究中。事后检验是基于方差分析基础上进行,如果X的组别超过两组,可用事后检验进一步分析两两组别之间的差异。如果研究中有干扰因素(控制变量),可使用协方差分析。
 
数据分析的步骤大概可以分为以下几个步骤:识别需求、收集数据、分析数据、过程改进。在收集数据之前需要识别信息需求,这是有效数据分析的前提。收集数据的过程中,对收集数据的内容、渠道、方法进行策划,明确数据收集的时间、地点、通过何种渠道等。分析数据是对收集到的数据进行加工整理和分析,比如关联图、系统图、矩阵数据图等。

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