論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面小編整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!

論文常用數據分析方法1

論文常用數據分析方法分類總結

1、 基本描述統計

頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分佈。

描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分佈形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類彙總用於交叉研究，展示兩個或更多變量的交叉信息，可將不同組別下的數據進行彙總統計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度係數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度係數法爲最常使用的方法，即通過Cronbach α信度係數測量測驗或量表的.信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分爲兩半，計算兩部分各自的信度以及相關係數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半係數或是Cronbach α係數。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關係數，通過相關係數去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分爲四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

論文常用數據分析方法2

4、 差異關係研究

T檢驗可分析X爲定類數據，Y爲定量數據之間的關係情況，針對T檢驗，X只能爲2個類別。

當組別多於2組，且數據類型爲X爲定類數據，Y爲定量數據，可使用方差分析。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關係情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數據與定量數據關係情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。

5、 影響關係研究

相關分析用於研究定量數據之間的關係情況，可以分析包括是否有關係,以及關係緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要爲定量數據。

迴歸分析通常指的是線性迴歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關係情況，其中X通常爲定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變量），Y一定爲定量數據。

迴歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變量與多個因變量的影響關係情況，可選擇路徑分析。