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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。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！
据学术堂了解，一篇医学论文的质量好坏可以决定论文发表的命运，如何判断一篇医学论文质量好坏，需要从以下五个角度来看：第一：简单重复这一级别的论文是最差的，没有新的方法及见解，就是重复别人研究的课题，需要进行有深度的写作。第二：没有新发现没有新的见解及发现，没有重要的改进。对于这类的论文修改，需要深入探索实验研究，改进技术，反复实验。第三：未证实理论这个等级的论文已经能够将论文的内容论述完整了，但是却无法论证这篇论文的论题，这样使用的材料或者技术都是毫无意义的。建议将这些没多大作用的部分删减，寻找更好的论述内容论证论文主题。第四：未有突破对原有理论增添了新内容，但未有重大关键性突破。这个等级的论文，其实已经是一篇不错的论文了，但是想要投递高分期刊，特别是国外SCI论文期刊，还是不够分量。没有关键性的突破，那么论文的创新性就显得不足。第五：最适合发表的医学论文发现前人未发现的新规律，提出了新理论，并得到了学术界肯定。在技术上有重大发明，用事实推翻旧理论。提出新的指导思想及方法。最后一个级别的论文是对一篇高质量论文的基本要求，只要满足这些内容，不管是投递国内期刊还是SCI论文期刊都是很够被收录的。
医学期刊简单的分为核心期刊和普刊，一般全国性的核心期刊目录，主要是中信所评选出来的统计源科技核心期刊，还有北大图书馆评选出来的北大中文核心期刊。这两个核心期刊目录是比较普遍认可的，因为各省卫生厅还可能有自己的目录要求，比如四川目录分为A类和B类，A类以最新北核和科核目录为准；浙江目录分为一级和二级；辽宁目录分为省级、国家级和核心；甘肃目录则主要是国家级期刊，甘肃目录内的国家级期刊主要以北核为主，所以级别是很高的。
医学期刊在300多年的发展历程中，品种由少到多，内容由最初的综合性发展为专科甚至于专题。今天已形成一个完整的体系。从发展速度看，自1679年第一种医学期刊出现到1862年近200年间,世界生物医学期刊仅仅20种，到1962年约为6000种，现已达35000种,近30年中增长6倍，平均每5年增长一倍，是整个科技期刊中所占比重最大，增长速度最快的一类。今天，每个医学专科均有自己的专业期刊，甚至某一器官、某一种重要疾病以及治疗心脏病的起搏装置和治疗肾脏病的透析疗法，都有专门的期刊。中国公开发行的医学期刊，1981年为173种,1982年为200种,1983年为224种，1984年为246种,1988年为497种，截至1990年底,已达516种（其中检索性期刊64种）。从载体形态看，过去只有单一的印刷出版型，又出现了缩微型、视听型和机读型。当然印刷出版型仍为今天主要的载体形态。
核心期刊 第五编 医药、卫生R 综合性医药卫生R1 预防医学、卫生学R2 中国医学R3 基础医学R4/8 临床医学/特种医学R9 药学综合性医药卫生类核心期刊1、中华医学杂志2、第四军医大学学报3、第三军医大学学报4、第二军医大学学报5、第一军医大学学报（改名为：南方医科大学学报）6、解放军医学杂志7、北京大学学报.医学版8、吉林大学学报.医学版9、四川大学学报.医学版10、中国医学科学院学报11、中国现代医学杂志12、复旦学报.医学版13、华中科技大学学报.医学版14、中山大学学报.医学科学版15、中南大学学报.医学版16、西安交通大学学报.医学版17、浙江大学学报.医学版18、南京医科大学学报.自然科学版19、广东医学20、军事医学科学院院刊21、上海第二医科大学学报（改名为：上海交通大学学报.医学版）22、上海医学23、郑州大学学报.医学版24、江苏医药25、山东大学学报.医学版26、中国医科大学学报27、实用医学杂志28、山东医药29、哈尔滨医科大学学报30、重庆医学31、重庆医科大学学报32、天津医药33、安徽医科大学学报34、苏州大学学报.医学版35、武汉大学学报.医学版36、首都医科大学学报37、医学与哲学.人文社会医学版预防医学、卫生学类核心期刊1、中国公共卫生2、中华医院感染学杂志3、中华流行病学杂志4、卫生研究5、营养学报6、中华预防医学杂志7、中华劳动卫生职业病杂志8、中华医院管理杂志9、环境与健康杂志10、工业卫生与职业病11、中国卫生统计12、中国工业医学杂志13、中国职业医学14、环境与职业医学15、国外医学卫生学分册16、中国卫生经济17、毒理学杂志18、中国计划生育学杂志19、中国食品卫生杂志20、现代预防医学21、中国慢性病预防与控制22、中国妇幼保健23、中国学校卫生24、中国血吸虫病防治杂志25、中国卫生事业管理26、生殖与避孕中国医学类核心期刊1、中草药2、中国中药杂志3、中国中西医结合杂志4、中国针灸5、中成药6、北京中医药大学学报7、中药材8、中国中医基础医学杂志9、中药药理与临床10、中华中医药杂志11、针刺研究12、中药新药与临床药理13、南京中医药大学学报14、中国实验方剂学杂志15、辽宁中医杂志16、时珍国医国药17、中医杂志18、新中医19、中国中西医结合急救杂志20、中国天然药物基础医学类核心期刊1、中国病理生理杂志2、中华微生物和免疫学杂志3、生物医学工程学杂志4、解剖学报5、中国免疫学杂志6、免疫学杂志7、细胞与分子免疫学杂志8、中国临床解剖学杂志9、生理学报10、解剖学杂志11、中国心理卫生杂志12、中国生物医学工程学报13、中国人兽共患病杂志（改名为：中国人兽共患病学报）14、生理科学进展15、中华病理学杂志16、神经解剖学杂志17、现代免疫学18、病毒学报19、中国寄生虫学与寄生虫病杂志20、中国应用生理学杂志21、国外医学.免疫学分册（改名为：国际免疫学杂志）22、中华医学遗传学杂志23、中华实验和临床病毒学杂志24、国外医学.生物医学工程分册（改名为：国际生物医学工程杂志）25、基础医学与临床临床医学类核心期刊1、中国危重病急救医学2、中国医学影像技术3、中国临床康复（改名为：中国组织工程研究与临床康复）4、中华检验医学杂志5、中国超声医学杂志6、中华超声影像学杂志7、中华物理医学与康复杂志8、中华护理杂志9、临床检验杂志10、临床与实验病理学杂志11、中国康复医学杂志12、中国急救医学13、检验医学14、中华急诊医学杂志15、中国全科医学16、中国实用护理杂志17、中国医学影像学杂志18、中国输血杂志19、中国实验诊断学20、中国临床医学影像杂志21、护士进修杂志内科学类核心期刊1、中华结核和呼吸杂志2、中华内科杂志3、中华心血管病杂志4、中华内分泌代谢杂志5、中华血液学杂志6、中华肝脏病杂志7、中华消化杂志8、中国地方病学杂志9、中华肾脏病杂志10、中华老年医学杂志11、中华糖尿病杂志（改名为：中国糖尿病杂志）12、世界华人消化杂志13、中华传染病杂志14、中华风湿病学杂志15、中国实用内科杂志16、中国动脉硬化杂志17、中国循环杂志18、高血压杂志（改名为：中华高血压杂志）19、中国老年病杂志20、临床心血管病杂志21、中国内镜杂志22、肠外与肠内营养23、中国心脏起搏与心电生理杂志24、中华消化内镜杂志外科学类核心期刊1、中华外科杂志2、中华骨科杂志3、中华泌尿外科杂志4、中华创伤杂志5、中国实用外科杂志6、中华实验外科杂志7、中华显微外科杂志8、中华神经外科杂志9、中国修复重建外科杂志10、中华烧伤杂志11、中华麻醉学杂志12、中华胸心血管外科杂志13、中华普通外科杂志14、中华手外科杂志15、中国矫形外科杂志16、中华整形外科杂志17、中国脊柱脊髓杂志18、中国器官移植杂志19、中国普通外科杂志20、肾脏病与透析肾移植杂志21、中华肝胆外科杂志22、临床泌尿外科杂志23、临床麻醉学杂志24、中华胃肠外科杂志25、中国微侵袭神经外科杂志26、中华男科学杂志妇产科学类核心期刊1、中华妇产科杂志2、中国实用妇科与产科杂志3、实用妇产科杂志4、现代妇产科进展儿科学类核心期刊1、中华儿科杂志2、中国实用儿科杂志3、临床儿科杂志4、实用儿科临床杂志5、中华小儿外科杂志6、中国当代儿科杂志肿瘤学类核心期刊1、中华肿瘤杂志2、癌症3、中国肿瘤临床4、肿瘤5、中华放射肿瘤学杂志6、中国肿瘤生物治疗杂志7、肿瘤防治研究8、中国癌症杂志9、实用肿瘤杂志神经病学与精神病学类核心期刊1、中华神经科杂志2、中国神经精神疾病杂志3、中华精神科杂志4、中风与神经疾病杂志5、中国行为医学科学6、临床神经病学杂志7、中华老年心脑血管病杂志8、国外医学.脑血管疾病分册（改名为：国际脑血管病杂志）9、中华神经医学杂志皮肤病学与性病学类核心期刊1、中华皮肤病杂志2、临床皮肤科杂志3、中国皮肤性病学杂志耳鼻咽喉科学类核心期刊1、中华耳鼻咽喉头颈外科杂志2、临床耳鼻咽喉科杂志（改名为：临床耳鼻咽喉头颈外科杂志）3、听力学及言语疾病杂志4、中国耳鼻咽喉头颈外科眼科学类核心期刊1、中华眼科杂志2、中华眼底病杂志3、中国实用眼科杂志4、眼科研究5、眼科新进展口腔科学类核心期刊1、中华口腔医学杂志2、华西口腔医学杂志3、实用口腔医学杂志4、牙体牙髓牙周病学杂志5、口腔医学研究特种医学类核心期刊1、中华放射学杂志2、临床放射学杂志3、实用放射学杂志4、中华核医学杂志5、中国运动医学杂志6、中华放射医学与防护杂志7、航天医学与医学工程8、中国医学计算机成像杂志9、放射学实践10、介入放射学杂志药学类核心期刊1、药学学报2、中国药学杂志3、中国药理学通报4、药物分析杂志5、中国新药杂志6、中国新药与临床杂志7、中国医院药学杂志8、中国医药工业杂志9、中国药科大学学报10、中国抗生素杂志11、沈阳药科大学学报12、中国药理学与毒理学杂志13、中国临床药理学杂志14、中国药房15、中国生化药物杂志16、中国现代应用药学17、华西药学杂志北京大学图书馆“中文核心期刊” （每4年更新一次，最新一次是2015年8月出版第七版）中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊” （分为核心库以C为标记和扩展库以E为表记）
期刊等级 论文收录数据库（仅供参考，具体以科研处的名录为准） 一类期刊 《科学引文索引》（SCI）《社会科学引文索引》（SSCI）《工程索引》（EI）《艺术人文引文索引》（A&HCI）《医学文献联机数据库》（MEDLINE） 新华文摘（全文） 二类期刊 《中国科学引文数据库》（CSCD）（核心版） 《中文社会科学引文索引》（CSSCI）（核心版）三类期刊 《中文核心期刊要目总览》《中国科学引文数据库》（CSCD）（扩展版）《中文社会科学引文索引》（CSSCI）（扩展版） 国内其他普通本科高校学报 四类期刊 其他公开出版的学术期刊
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。
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如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
写论文常用的数据分析方法如下：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
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。
在情感分析、词云分析、词频分析和聚类分析中，可以通过文本分析技术实现的是：1. 情感分析：通过对文本进行情感分类，判断其中表达的情绪或情感倾向，如正面、负面或中性情感。2. 词云分析：通过对文本中词语的频率进行统计和可视化，生成词云图，以展示文本中重要或常见的关键词。3. 词频分析：通过计算文本中不同词语的出现频率，确定其在文本中的重要性或热度，并展示出现频率较高的词语。4. 聚类分析：通过将文本按照其相似性进行分组或聚类，将具有相似主题、内容或特征的文本归为一类，以揭示文本数据的结构和相关性。这些技术都是通过对文本进行分析和处理，提取出文本的特征或信息，并进行进一步的处理和可视化，以帮助理解文本的含义、趋势或关联性。