EssayMIN留学生作业指导告诉你；研究论文类型按照目的分为：论证研究论文和分析研究论文；按格式分为普通研究论文和科研研究论文。
了解论文类型，确定方向。第一种：理论研究性论文是作者根据对现有的理论基础的进行反思与研究，以作者的思想为主导形成创新理论的论证模式，较多使用这种类型的是文科和理科。第二种：应用研究类型是针对客观现象中存在的问题提出操作对策和方法，工科类的毕业论文往往是结合某种具体的设计、设备、程序等来编写的，大多用于研究，也称为毕业设计。第三种：实证型是通过对某一问题或现象进行调查并对其数据进行理论分析，或者是通过某些成功或失败的经验与教训，形成了一种新的理论结构，证明客观现实中某种模式的存在、或应用推广的可行性，医学类论文以此类型为多。论文的类型根据论文本身的内容和性质的不同有不同的分类方式。按照内容性质和研究方法的不同把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。综合型的分类方法，即把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类。
论文类型从研究方式来划分，可以分为描述性论文、综述型论文和应用型论文。而从论文形式角度来分，可划分为学期或学年论文、学科论文、学位论文、调查报告、实习报告和研究论文等。但如果从学科专业领域来看，有可分为哲学、经济学、文学、政治学、行政学、数学和物理学等学科专业论文。
论文的类型有哪些回答如下：
1、毕业设计类。主要是指高校毕业生独立完成构思、设计和实现，并且有流程进行介绍的毕业设计文档，一般由工程专业的大学生写作较多。
2、作品制作类。指由学生本人独立完成表演或者艺术品制作，并且通常还需要配有作品制作说明书或者写作总结，一般是艺术类、新闻类以及其他相近专业的大学生写作比较多。
3、实证调查报告类。指由学生本人现场调查直接获取数据构成主要篇幅，然后进行研究，从而得出分析结论的调查报告，一般是经管和文科类专业的大学生写作比较多。
4、毕业论文类。指由学生本人以查阅图书资料或网络查询等多种方式，然后获取到数据构成论文的主要篇幅，最终得出主要研究分析结论的论文，这也是大多数应届毕业生主要写作的。
5、学术期刊论文。主要是投稿给期刊进行发表的论文，大部分发表期刊论文的是专家学者，也有很多研究生也会写作学术论文投稿给期刊，还有很多人需要评定职称也会投稿给期刊进行发表
写作论文，不仅仅只有高校毕业生需要，很多人也会写作论文投稿给期刊杂志社。一篇优秀的论文不是说需要很多的字数，最主要的还是论文的质量，通常高校和期刊杂志社都会对论文进行审核
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。
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。
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
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。
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。
少年锦时，应是山间不羁的一首诗。 骑最俊的马，喝最烈的酒，看最美的夕阳，爱着心头的姑娘
（1）学校规定，参考文献列表使用的顺序序号标注，用[]的方式在正文引用部分的右上角处一一对应标出，例如“世界各国针对本国国情，通过颁布政策法律法规来降低建筑能耗[2-5]。”。
（2）文献类型标识：M—普通图书；C—论文集、会议集；G—汇编；D—学位论文；N-报纸；J—期刊：R—报告；S-标准；P-专利；EB/OL—网上资源。
（3）参考文献的书写格式
分类介绍：
1、学位论文类
基本格式为：作者＋论文名称［D]+毕业院校所在城市＋毕业院校＋论文提交年份＋页码．值得注意的是参考文献里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。打字一般打的是中午，要从汉语切换到英文状态，再输入相应的标点符号。
2、期刊论文类
基本格式为：作者＋论文名称［J]+期刊名称＋发表年份（第几期）+页码．
值得注意的也是标点符号。
3、书籍著作类：
基本格式为：作者＋著作名称［M]+出版社所在城市＋出版社名称＋出版年份＋页码．如果是多次引用文献，每处的页码或页码的范围，分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后，并作上标。这也是值得注意的点。
如下：
（1）学校规定，参考文献列表使用的顺序序号标注，用[]的方式在正文引用部分的右上角处一一对应标出，例如世界各国针对本国国情，通过颁布政策法律法规来降低建筑能耗。
（2）文献类型标识：M—普通图书；C—论文集、会议集；G—汇编；D—学位论文；N-报纸；J—期刊：R—报告；S-标准；P-专利；EB/OL—网上资源。
（3）参考文献的书写格式。
分类介绍：
1、学位论文类
基本格式为：作者＋论文名称［D]+毕业院校所在城市＋毕业院校＋论文提交年份＋页码．值得注意的是参考文献里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。打字一般打的是中午，要从汉语切换到英文状态，再输入相应的标点符号。
2、期刊论文类
基本格式为：作者＋论文名称［J]+期刊名称＋发表年份（第几期）+页码。
电子文献类型： 数据库[DB]， 计算机[CP] ， 电子公告[EB]
电子文献的载体类型： 互联网[OL] ， 光盘[CD] ， 磁带[MT]， 磁
盘[DK]
参考文献类型： 专著［M］ ， 论文集［C］ ， 报纸文章［N］ ，
期刊文章［J］ ， 学位论文［D］ ， 报告［R］ ， 标准［S］ ， 专利
［P］ ， 论文集中的析出文献［A］
电子文献类型： 数据库［DB］ ， 计算机［CP］ ， 电子公告
［EB］
电子文献的载体类型： 互联网［OL］ ， 光盘［CD］ ， 磁带
［MT］ ， 磁盘［DK］
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
论文原始数据制作方法如下：1、从学术期刊或研究网站找到想要获取的论文，如一般是通过搜索和参考其他文章的引用来找到目标论文。2、阅读论文，找到论文中的原始数据。可以在论文的方法部分、实验段落和描述段落中查找原始数据的来源。3、在原始数据的来源上寻找对应的数据源，可能是公共数据库或其它作者提供的报表。4、向作者询问，如作者一般会提供论文使用的原始数据以及数据库地址等信息。论文原始数据就是作者在写作过程中所用到的第一手资料，比如参考的文献资料、日常记录和统计的实验数据，最开始的公式计算，采用的图片等等。
临床试验方案中不需明确何种试验数据可作为源数据直接记录在病例报告表中 。
实验数据与实践数据。
“原始数据”(也被称为source data,源数据或者atomic data,原子数据)，通常认为数据与信息的区别在于:信息是经过加工处理之后的数据,而数据则是未经加工的数据，按照这种标准,数据也就是原始数据。
发表医学SCI论文一定要有严谨认真的科研作风，所以支撑医学SCI论文的原始数据是必须存在的。原始数据是所有医学科研的基础，影响着实验结果真实性，一定要认真对待。
临床试验中源文件试验记载的数据是不属于源数据。
源数据的修改应当留痕,不能掩盖初始数据,并记录修改理由 ；确保所有临床试验数据是从临床试验的源文件和试验记录中获得的。源数据应当具有可归因性、易读性、同时性、原始性、准确性、完整性、一致性和持久性。源数据的修改应当留痕，不能掩盖初始数据，并记录修改的理由。
源数据的修改最重要的源数据的基础上，要保留其原有的功能并且进行重要的改良，要比原功能有更大的优势。