统计学论文如何分析数据
数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。
论文描述性统计分析怎么写
描述性分析是数据分析的重要步骤。进行描述性统计分析前，首先应理解搜集数据、分析数据，以及识别一些常见数据来源的必要性；然后，应该了解实践中常见的数据类型，数据汇总的方法；最后，再确定单变量的数值描述方法，以及两个或两个以上的数据分析方法。1. 数据：定义和目标首先，我们应该确定一些定义。数据：用来展示和解释所搜集、分析和提炼和事实和数字；变量：可以取不同值的标志或指标。如：行业、股价、市值；决策变量：变量的取值直接受决策人的控制；随机变量/不确定性变量：变量的取值不受决策人直接控制的因素的影响，可能会出现不确定性波动；观察/观测：一组变量对应的一组值；描述性分析，即通过对搜集的数据进行分析，以获得对变异及其商务环境影响很好的认识。2. 数据的类型（1）总体数据和样本数据：许多情况下，从总体（感兴趣的元素的集合）中搜索数据是不可行的。此时，可以从总体的子集（样本）中搜集数据。搜索那些能够代表总体的样本数据很重要，只有这样才能把那些样本数据推广到总体情况的认识。（2）数量数据和属性数据：数量数据指能够进行加减乘除等数值和算术运算的数据，如：公司的市值；属性数据指那些不能进行算术运算的数据，对这些数据进行描述性分析，只能进行计数或计算每一个类别观察值的比例，如：公司所属的行业。（3）截面数据和时间序列数据：截面数据是指在同一时间或几乎相同的时间搜集来一些个体的数据；时间序列数据：指几个时期的数据。时间序列数据图能够帮助分析人员了解过去发生了什么，识别随着时间变化而发生变化的趋势，并且可以对未来进行预测。
论文中统计学分析怎么写
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<0.05为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
