定性分析法分为：定性分析的主要关注点、何时使用定性分析、定性分析的策略、定性分析数据收集方法和非结构化或半结构化访谈五个方面，详说的话太占篇幅，这位同学可以访问
在写论文的时候，我们可以借鉴和引用他人的优秀论文。但很多同学在拿到一篇论文的时候都很茫然，没有头绪，不知道该怎么做。其实我们要做的事是分析你拿到的论文。如何分析一篇论文，我们有哪些方法？ 一、调查法 有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法是调查法。调查法是科学研究中最常用的方法之一。调查方法：科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 二、观察法 科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。观察法：指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。 三、实验法 实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点有：第一、主动变革性；第二、控制性；第三，因果性。 四、实证研究法 其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。实证研究法科学实践研究的一种特殊形式。 五、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，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 六、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。
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
学术论文研究方法
学术论文研究方法，业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享学术论文研究方法，一起来了解一下吧。
论文的研究方法主要有以下几种：
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
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，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
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。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。
个案研究法
个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：（1）个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；（2）团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；（3）问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。
功能分析法
功能分析法是社会科学用来分析社会现象的.一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。
经验总结法
经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的.一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。
描述性研究法
描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。
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，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
数量研究法
数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
模拟法（模型方法）
模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
信息研究方法
信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。
数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系，质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
论文写作的研究方法
导语：论文写作有哪些研究方法呢？研究方法是人们在从事科学研究过程中不断总结、提炼出来的，在撰写论文过程中非常的重要。下面是我分享的论文写作的研究方法，欢迎阅读！
调查法
调查法是指通过书面或口头回答问题的方式，了解被试的心理活动的方法。调查法的主要特点是，以问题的方式要求被调查者针对问题进行陈述的方法。根据研究的需要，可以向被调查者本人作调查，也可以向熟悉被调查者的人作调查。调查法可以分为书面调查和口头调查两种。
观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。常见的观察方法有：核对清单法;级别量表法;记叙性描述。
实验法
实验法是研究者有意改变或设计的社会过程中了解研究对象的外显行为。实验法的依据是自然和社会中现象和现象之间相当普遍存在着的一种相关关系——因果关系。实验法有实验室实验法与自然实验法两种。
文献研究法
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的科学认识的方法。文献法是一种古老、而又富有生命力的科学研究方法。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。
实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
定量分析法
定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。
定性分析法
定性分析法亦称非数量分析法，主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。定性分析法主要是解决研究对象“有没有”、“是不是”的问题。
跨学科研究法
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。
个案研究法
个案研究法是指对某一个体、某一群体或某一组织在较长时间里连续进行调查，从而研究其行为发展变化的全过程，这种研究方法也称为案例研究法。
数量研究法
数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
探索性研究法
探索性研究社会调查的一个研究方式。对所研究的现象或问题进行初步了解，获得初步印象和感性认识，为今后的深入研究提供基础和方向。
描述性研究法
描述性研究法是一种简单的研究方法，又称为描述流行病学(descriptive epidemiology)，是流行病学研究方法中最基本的类型，主要用来描述人群中疾病或健康状况及暴露因素的分布情况，目的是提出病因假设，为进一步调查研究提供线索，是分析性研究的基础;还可以用来确定高危人群，评价公共卫生措施的效果等。
思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
系统科学方法
系统科学方法是指用系统科学的理论和观点，把研究对象放在系统的形式中，从整体和全局出发，从系统与要素、要素与要素、结构与功能以及系统与环境的对立统一关系中，对研究对象进行考察、分析和研究，以得到最优化的处理与解决问题的一种科学研究方法。
知识扩展：论文写作题目如何定
选择研究课题。有狭义与广义之分。狭义是指选择写作论文的题目;广义是指选择研究领域、确定科研方向。这里我们主要是指前者。正确的选择题目是论文撰写的关键一步。
1、选题的一般原则
(1)学术价值和社会急需原则
要选择有科学价值的课题。经济领域中有科学价值的新发现、新创造、新成果、新经验，是每个经济工作者努力追求的目标。科学价值体现在提示规律、探求真理、有益于经济事业发展上。因此。对于凡是有科学价值的课题。都应在选择之列，尤其是要选择处于经济学科前沿领域和经济体制改革中急需解决的重大课题。
(2)量力而行原则
选择课题要充分考虑主观条件与客观条件，从实际出发，量力而行。主观条件主要是指个人兴趣与爱好、知识水平和研究能力等统筹考虑，切不可好高骛远，强行为之。实践证明，凡是勉强为之的题目，是不可能出好的成果的。而选题适中，难易适度，通过努力可以取得成功。
2、选题方法
每个人从事经济论文的基本条件都不同，因而选题方法也是不同的，我们必须在坚持上述选题原则的基础上，寻求适合自己的基本条件的选题方法，才能取到事半功倍的效果。
(1)个人偏好法。
即从自己的专长和兴趣人手选题。经济理论文章大体可以分为总结实践经验的理论文章、探讨研究经济理论、政策的文章等。可以根据自己擅长和兴趣，进行选择。
(2)尖刀法
选择问题的开口要小，就是说选题在保证有充分的发挥余地的前提下，要尽可能小一些，小一些的问题容易说透，如同尖刀，可以插的深一些一样。还以消费信贷问题为例，如果笼统的写如何开展消费信贷，或如何解决消费信贷发展中存在的问题。当然也可以，但显然缺乏足够的深度，但是如果仅仅写消费信贷某一方面的问题，就较容易写出深度来，例如，个人信用制度建立问题、个人信用调查问题、个人信贷风险防范问题、个人信贷保险问题等等。
(3)眼观六路法
即充分利用已有的知识储备，尤其是经济学科研究历史与现状的知识储备，充分发挥自己的想象力与创造力，在多方面开拓思路，不能局限于某一方面或某一角度，而应从更广泛的领域，更高的视点来观察研究选择课题。选题本身就是科学研究的一个重要内容。要选择出理想的课题，就需要调动自己的知识储备，全方位开拓思路，进行创造性思维。具体地说：
①延伸法，即对某个总是的研究方向不变，增加深度。
②补差法，即对所研究的领域中尚未研究或研究不充分的问题进行研究。
③爹杂交法，即利用其他学科研究成果，运用于经济学科。
④比较法，即通过对几种事物或同一事物的几个方向的比较研究来认识事物。
⑤换角度法，即对同一问题可以选取一个新的角度加以论述。这样从不同角度来研究同一问题，研究相对也较为容易一些。
论文写作要点
1、选题要小，开掘要深;不要题目很大，内容却很单薄。
2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库。
3、“选题新、方法新、资料新”的三新原则。
4、“新题新做”和“小题大做
总之，一点之见即成文。
一个比喻：写论文就如同盖房子
1.盖房子的程序大家是熟悉的，即要选好址、制好图、打牢基、立起架、垒实墙、细装修，写论文的程序也与此十分相似。
2.好址就是要选好主题。主题的选择一定要结合自己的学习实际，结合自己的兴趣、学科特点、当前的热点(也可反其道而行之，如：科学课原先表面呈现的热热闹闹，而有人却提出这热闹背后的浮躁，提倡有序的操作、冷静的思考)。选好主题非常重要，可以说，选对了主题就等于把论文写成了一半，选错了，下面的`一切努力都白搭。此环节便如王国维的第一境界：“独上高楼，望尽天涯路。”就是要选择好自己研究的目标。
3.制好图，就是要对选好的主题进行规划、设计写作的大体思路，就如建房的平面设计图。
4.打牢基，就是要紧紧围绕主题尽可能多地收集需要的素材，使需要阐述的主题有一个牢固的基础。
5.立起架，就是要将深思熟虑后的思路以条条杠杠的形式搭成论文的框架。这个框架可大可小，可高可低，这就看自己的能力和水平了。没有金刚钻，别揽瓷器活。一定要根据自己的才力去构建论文的框架，千万不要贪大求全。垒实墙，就是要将收集到的材料放到合适的位置。充实和丰富论文的内容，使其和框架溶为一体。
6.细装修，就是要对写好的论文进行润色、修改，有时甚至要忍痛割爱。这是一个痛苦的过程，自己下力气写好的论文，就如同自己怀胎十月后临盆的孩子，有那一位母亲会嫌弃他?修改论文既需要站在一定的高处去审视全文的立意、构架和所用的材料;也要从小处着手，仔细推敲字、词、句、段的运用，甚至是标点符号的使用都很关键。通过这个环节，可以使自己的论文“熠熠生辉”。以上几个环节便是王国维的第二境界：“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”
两个基点：兴趣和热点
兴趣是写论文的动力，而且是内在的永不枯竭的动力。没有兴趣的写作，就味同嚼蜡，写出来也干巴巴的，形如枯槁。只有情趣盎然的投入，才能使自己的文章充满活力和朝气，充满青春的气息，才能进入“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的第三境界!不过，兴趣是可以培养的。只要坚持不懈地写下去，·旦你通过自己的努力，终于在刊物发表处女作之后，你的兴趣就会如决口的黄河一泻千里了。
热点一方面是指要与时俱进，要紧跟时代的脚步，紧随教育改革的步伐，要瞄准当前改革的焦点;另一面是指要有新意，千万要注意不要老生常谈，不要人云亦云;要写出自己的与众不同的观点，要有创新。创新点在论文写作中的地位就如同论文的生命一样，没有创新点就不要写。创新点从那里来?实践、研究就是它的活水源头!三个体会：及时抓拍、趁热打铁、慢火煎熬平时可随身携带一个小本子，及时抓拍头脑中闪现的点滴灵光，不管成熟与否。也可以随时随地记日志，保存起来备用。
在学习时，有什么好的想法，妙的做法，新的体会，及时抓拍后，还要趁热打铁，不要让它时过境迁。如果当时不写，过了一段时间后，当时的激情可能就烟消云散了。当有想法后，不管三七二十一，把它们都写下来。然后需要的就是润色、修改。这个过程既是一个慢火煎熬的过程：不断地删改、不断地提取精华、不断地汲取可用的素材、不断地推敲字词句段，直至最后定稿;同时也是一个享受的过程：当你突然冒出一个灵光时、发现一个好的论证方法时、找到需要的素材时，那种愉悦是精神上的一种极高享受。
细节：撰写前的准备工作
复习和准备好相关文献;再次审定实验目的(学术思想,idea);实验资料完整并再次审核
Introduction:
问题的提出;研究的现状及背景;以前工作基础;本工作的目的;思路(可提假说);对象;方法;结果。在… 模型上，观察 … 指标， 以探讨 … (目的)
M & M：
⑴ 材料的写法和意义; 伦理。
⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性;方法： 多指标方法的排序;引出参照文献简述;改良之处;哪些详或简?
⑶ 统计学处理 。
Results：
⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路
⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复
⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标—综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验;多组资料与两组资料;等级相关与直线相关;多因素与单因素分析;配对资料与独立样本资料;非正态分布资料;例数不当;平行管，混合样本;突出差异(绝对值， Δ值，变化%; 联合×、÷比值，分亚组等)有效位数的保留。统计学结论与专业结论。
Discussion：
⑴ 背景材料：展开问题的提出;有关本研究的一些基本知识内容(不要离题太远)
⑵ 本实验结果分析：各指标的意义(与文献值比较)，结果说明什么问题
⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献
⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题
其它注意点：
① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献;② 分析不合逻辑，结论不当;③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉;④ 写成工作总结，缺乏学术高度;⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词
参考文献：
为什么要引文献：⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要;⑵ 自己工作的自引：工作连续性;⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料;⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引
摘要：
问题的提出(Background);本工作目的;对象;方法(指标，分组);主要结果(数据，统计);结论与展望。
再推敲文章题目：
不切题，过大、过小
投稿：
按杂志稿约修定(留底)、引用该杂志文章、忌一稿两投
致命伤：
目的不明确;重复性工作无创新;方法学问题致结果不可信。
三种写法：
论文的写法有很多，此处把写作方法归纳为三类。
1.点石成金法就是在平时的学习中，会突发灵感，会发现一些新的方法、遇到感人的事例等。这时就可以结合新的理念将它们糅合起来，使它们闪烁出新理念的光彩。这种方法特别适宜写作随笔、札记、反思一类的论文。而且极易发表。
2.巧串项链法是指在平时的学习中，积累许多感人的片段、反思、札记、评析等。到期末的时候，再根据这些材料的内在联系，提出一个鲜明的主题，把它们首尾串接起来，便可成为一个完整的、闪烁出熠熠光辉的美丽的“项链”。这种方法最适合写经验总结类的论文。
3.主干生枝法就是当确立一个主题后，围绕这个主题，再衍生出一些分论点、小论点，再用这些分论点、小论点去论证主题。这样，就会使论文的整体结构十分沉稳，思路清晰，论证严密。
一篇合格的硕士论文，至少包含：序言(前言)、相关知识(背景)、主要研究工作、验证结果、结论五个部分的内容。那么，具体我们在写作硕士论文的时候，应该注意什么?
1.序言的写法
读者阅读论文首先会从序言开始，序言部分应该回答：
为什么要研究该课题?
作者一定要回答为什么要开展该课题的研究，就是需求的问题。不是为了研究而研究，而是为了理论探索、或生产需要解决某些问题而进行研究，应说明研究工作是有意义的，理由要充分。很多研究生的论文一上来用很大的篇幅讲述自己做了这样那样的研究工作，读者不知道这些研究工作是否需要，大大降低了论文的价值。
目前国内外的研究]状况如何，现有的研究有什么优点和缺点?
有的研究工作，尽管实际需要，但已经有了现成的结果，不需要重新研究，这类课题是没有意义的。所以，必须对国内外的状况进行全面的了解，进展如何，能否满足实际的需要。要分析现有研究成果或方法的优点和缺点，重点放在对其不足的分析上面，描述他人的不足正是为了显示自己研究工作的意义。分析他人不足时，可引出其原理、方法可能存在的问题，为自己的研究工作作好铺垫。当然，在描述他人工作不足时，一定要客观、实事求是，不要引起纠纷。
作者的研究有什么特别的地方，准备采用什么策略?
主要是针对他人研究的不足展开自己的研究工作，或者补充、或者完善、或者改进、或者创造等，一定要说出作者的研究工作与别人的研究工作的不同。可以简略的介绍作者研究工作所采用的原理和方法。要作到这一点，首先对他人工作有充分的了解，要有针对性。真正熟悉该研究领域的研究人员，通过对论文所采用的原理、方法的了解，大体上可以对论文的结果作出初步的判断。读者在深入阅读论文时，就会有一定的思想准备，那些是最关心的，那些是要重点了解的。
简要说明论文的框架结构
介绍各个章节的内容是什么，读者会在脑海对论文形成粗略的框架结构，有利于读者选择重点。
极为简要的阐明本文的创新性工作
主要目的还是给读者加深印象，与文章的结尾相呼应。
总之，序言是论文非常重要的部分，有的研究生不太注重这部分内容，认为只要将自己的研究工作阐述清楚就行，实际上，专家从序言部分就可大体判断出作者的基础知识、专业知识和了解本研究领域的程度。
2.相关知识和背景导引
论文涉及到不少其他学科和专业的知识，需要预先作些介绍。在介绍相关知识时，应该重点介绍论文中所要用到的部分。例如，在介绍器件时，论文中将要用到的参数、性能等要重点介绍。有的论文在这一部分可能要介绍自己的研究工作，两者尽量能合理的结合在一起，做到自然合理。所谓的背景导引就是通过所要用到的相关知识引导到自己的研究工作上来。
3.论文的主要研究工作
这一部分是重点内容，作者要将自己的研究内容阐述清楚，可能会分为2~3个章节，划分章节时，根据研究工作性质来定，最好根据模块来划分，模块的划分可以按任务划分，可以按性质划分，也可以按结构划分。例如作者研究的是一个测试系统，就可按结构划分为硬件模块和软件模块，在每个模块中又有若干个子模块，硬件中涉及器件选择、结构涉及等，软件涉及结构设计和算法设计等。在介绍自己研究工作过程中，有的部分是利用现成技术和结果的，有的是自己设计、推导或创造的，一定要描述清楚。不少论文对这一部分介绍的很详细，分不清那些工作是作者做的，那些工作是引用他人的。也看不出来特色是什么，能解决什么问题，该细的部分粗略带过，该简要的地方太过冗长。
一般作者至少要用两个章节来介绍自己的研究工作，包括原理介绍、定理、公式的证明推导等。有的作者可能会用到三个章节完成这部分工作，但不能更多。否则，一方面会使论文太分散，另一方面，作者在一年多的研究时间内也很难做更多的工作。
在这几个章节的结尾处，要将自己独立完成的作以工作总结，增加读者的印象：首先要把思路交代清楚，为了解决什么问题，才用怎样的思路;要把概念阐述明白;推导过程要符合逻辑;内容安排要条理清楚。读者通过阅读这一部分内容，知道作者想解决什么问题，怎样去解决，能否解决，作者要围绕这个目标去写论文。
4.验证结果
我们鼓励研究生做课题时要结合实际(纯理论研究除外)，最好能完整的参与课题的全过程，所以最后的结果应和实际对比，接受实际检验，鼓励学生完成实验验证，要通过对比数据说明研究成果的实际效用。充实的实验验证数据无疑增加了论文的价值，也可给读者提供应用的范例。在这一部分应该有分析和结论，那怕是不十分完美的验证结果也是有意义的，因为科学研究本身就是探讨的过程。
目前，许多研究工作离不开计算机，用来模拟、仿真、或数据处理等。所以，验证系统是论文的重要组成部分。
5.结论部分
作为论文的结尾，对论文起总结作用，通过阅读全文，读者基本了解了作者所做的工作，结尾主要是再给读者一个完整的印象，所以，要将主要内容再提纲携领的复述一下，特别要注明论文的创新点。同时，要自己指出研究工作还需要改进的地方，或者今后继续努力的方向。实际上，专家在阅读完论文后，可能已经在脑子里对论文的内容、意义、价值、不足有了基本的印象，通过作者自己的叙述，说明作者对本研究工作还是比较透彻的，成绩和不足是心中有数的。另外，结尾部分和序言部分应该有一定的对应性，作者对结尾部分也应充分重视，不要给读者匆匆收场的感觉。就象一顿宴席，开头、中间过程都很丰盛，最后一道果盘清淡乏味。
一、提高小学语文写作教学效果的有效方法
1．提升教师自身素质
在作文教学中，教师依托写下水文，提升自身写作能力，是最直接有效的方法。一方面能激发学生写作的兴趣，能避免教学中的许多误区（如最常见的命题作文，命题往往脱离学生的生活）；另一方面，“实践出真知”，老师自己动手，才会懂得评价学生的作文，如果一个题目写不出，就可以更宽容学生的作品；如果一个题目写得很好，那讲授就有了依据，学生学习也有了方向。这是教学相长的好办法。在作文教学改革中，教师勤于动笔不仅是言传身教，更重要的是通过写下水文，教师能真正体验写作规律，在教学中把写作规律和教学规律更好地结合在一起。
2．点燃学生的写作兴趣
第一，教师在设置作文题目时，应该结合学生的实际生活状况，选择学生感兴趣的话题，这样学生才会有话可说、有内容可写。第二，教师应该给予学生充分的肯定，让学生感受到成功的喜悦。第三，在写作教学中，教师应该范读优秀的文章，鼓励学生参加形式多样的作文比赛，在竞争中让学生体会到写作的快乐，从而使学生的写作兴趣得以提高。
3．培养学生的写作能力
为了让学生轻松、容易地完成写作内容，教师应该加强学生写作能力的培养，在写作教学过程中，可以根据学生的实际情况来选择写作题目，使之赋予文章趣味性和生活性，从而让学生将自己的情感流露于文字之间。引导学生感受生活的趣味，并使之把感情抒发出来，这样才能提高学生的写作技能，如教师可以组织学生开展协调性强的集体活动，如拔河比赛、足球比赛、踢毽子比赛等等，在活动结束后可要求学生描述对活动的认识，或者是对伙伴的认识，抑或是对集体的认识等等，同时教师在学生写作时要引导学生多使用修辞手法，从而使文章生动与活泼。
4．引导学生积累写作素材
课外活动的开展是对课堂教学的有效补充，课外活动不仅可以帮助学生积累切身体会到的写作素材，而且能够让学生在写作中流露真情实感、开启创新思维。如自己坐车回家，自己去看医生等，通过接触社会来开启学生对事物的思考；通过体育比赛活动激发学生的写作热情；通过开展义务劳动，积累劳动的感受和素材；通过游览名胜古迹，积累学生的游记素材等等，切身融入生活，对学生的写作水平会有很大的提高。
5．拓宽学生的写作思路
优秀的作文是具备创造性和真情实感的，小学生写不出好的作品，主要原因在于学生没有良好的创造精神、缺乏想象力、知识积累不足、生活体验不足、情感投入不丰富等。因此，教师在写作教学过程中，要积极引导学生多进行课外阅读，丰富写作教学形式，开展形式多样的语言活动，如词语接龙、讲故事比赛、小型辩论会等，这样的写作教学模式不仅可以诱导学生的学习兴趣，而且能够在愉悦的环境中丰富学生的知识。同时，教师可以采取分组讨论的形式让学生进行评论和学习，在此过程中学生可以从别人的文章中感受到写作的不同思路以及借鉴别人的优美语句，进行加工再创造并恰当地用于今后的写作中，使自己的写作思路得以扩宽、知识得以丰富，从而有效提高自己的写作水平。
二、结语
综上可知，教师要结合小学生自身的特点来完善写作教学，帮助学生树立写作的自信心，培养学生的写作兴趣，让学生在自信与兴趣的驱使下主动贴近生活、感受生活，愿意表达、善于动笔，为以后的学习和写作打下坚实的基础。
论文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获取资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
定性分析法：对研究对象进行质的方面的研究，这个方法需要计算数据较少。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
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。具体区别如下表所示：
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。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
论文常用数据分析方法
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论文常用数据分析方法分类总结
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。具体区别如下表所示：
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。
近几天你是否被世界杯刷屏，话说他，荷兰人，45岁，因喝醉酒买了德国7-1巴西，200欧元，6500赔率，创世界杯单场最高金额1300000 欧元，折合1100W人民币。 理工男的直觉告诉明明同学是这样的，他肯定学过数据分析，对德国和巴西历史进球和比赛结果加上每个球队球员的表现进行建模，得出一个预测模型，然后把本届每个国家球员素质，心里以及他们的社交什么的因素带入模型，然后就预测出本届的比分7-1（好了，我编不下去了）。由此可见数据分析的重要性。 在研究生博士生阶段，你的数据分析做的好，那么你的paper发的是杠杠的 。今天明明同学就给大家分享研究生阶段你必须了解的一些数据分析方法。 方差分析是最常用的一种分析方法，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 1、各样本是相互独立的随机样本 2、各样本均来自正态分布总体 3、各样本的总体方差相等，即具有方差齐性 方差分析分为 单因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 无交互作用 的两种。 单因素方差分析是检验同一因数下不同水平之间的显著性。例如光照时间对苗木生长是否有影响，那么因素就是光照时间，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。检验目的是4种不同的光照时间对苗木的生长是否有差异。 双因素方差分析是检验多因素多水平下的显著性。其中不含交互作用是指某一因素对其他因素没有影响，即其他因素固定，某一因素不同水平之间均数的差别。交互作用是指某因素的单独效应，随另一因素水平而变化，且不能用随机误差解释。 1、样本是否正态分布检验 2、样本方差齐性检验 3、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异，（交互作用的假设H03和H13） 4、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验 5、计算检验统计量的观测值和概率P值 6、给定显著性水平，并作出决策 7、如果有显著差异，需要进行多重比较 关于方差分析的方法在微信公共号"毕业零距离"里种介绍了三种方法即： 《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R语言做方差分析》。有不懂的随时私信明明同学。 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等。其又分为线性回归分析和非线性回归分析。 和方差分析一样，数据必须满足独立、正态、方差齐性。 （1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程； （2）对求得的回归方程的可信度进行检验； （3）判断自变量X对因变量Y有无影响； （4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。 1、Linear Regression线性回归，2、Logistic Regression逻辑回归，3、Polynomial Regression多项式回归，4、Stepwise Regression逐步回归等常见回归模型。 1、制作散点图，判断变量关系（简单线性、非线性等）； 2、求相关系数及线性验证； 3、求回归系数，建立回归方程； 4、回归方程检验； 5、参数的区间估计； 6、预测； 关于回归分析的做法，我们以后会推出相应的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R语言做回归分析。 判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 解决的问题是在一些已知研究对象已经用某种方法分成若干类的情况下，确定新的样品属于已知类别中的哪一类。他用途广泛，如动植物分类、医学疾病诊断、社区种类划分等。 1、每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合 2、各个判别变量之间具有多元正态分布，即控制N-1个变量为固定值时，第N个变量满足正态分布 3、满足②条件时，使用参数法计算判别函数，否则使用非参数法计算判别函数。 Fisher判别（属于确定性判别）包括距离判别、线性判别、非线性判别和典型判别。 Bayes判别（属于概率性判别）关于判别分析的做法，我们以后会推出相应的教程。 是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。 系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。 系统聚类 常用的有如下六种： 1、最短距离法；2、最长距离法；3、类平均法；4、重心法；5、中间距离法；6、离差平方和法 快速聚类常见的有K-means聚类。 所有聚类的基本原则都是： 希望族（类）内的相似度尽可能高，族（类）间的相似度尽可能低（相异度尽可能高）。 主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。 1、将原始数据标准化，以消除变量之间在数量级和量纲上的不同。 2、求标准化的相关矩阵。 3、求相关矩阵的特征值和特征向量。 4、计算方差贡献率和累计方差贡献率，每个主成分的贡献率代表了原始数据总信息量的百分比。 5、确定主成分。 6、用原指标的线性组合来计算各个主成分的得分。 7、综合得分，然后进行得分排序。 在R语言和SPSS中很容易实现主成分分析。 有任何问题可以随时私信明明同学，帮助你解决数据分析的难处。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
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。具体区别如下表所示：
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。