红豆呱呱
教学法自然是要亲身实践才更好啦,数据对于我来讲,是比较偏向精而短,因为教育这方面书籍的数据都是比较精炼的,我觉得你也可以这样,既然专家都这么写,肯定是偏向这一方面的。要保证确实可信,你可以多咨询下教授的意见,数据通常是要保证其准确性,这就需要专家和亲身实践,我还建议是你多摸索一些教育书籍,就是要多管齐下,总之只要围绕这个意思就差不多了,希望我的回答能帮到你。
不说客套话
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。
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首先,我要说明这里的指导并非 常规意义的指导,我这里说的指导是到底应该如何写论文(应该还是很抽象,不过看完就知道了)。迄今为止,我大约也帮忙做了能有上千份的学生
在国外留学读硕士毕业论肯定有意思,了解清晰