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Statistical Analysis怎么写? Statistical Analysis写作步骤!

Jan 10, 2022 | 英国论文代写

对于商科和理工科的留学生来说, 数据分析论文是常常会碰见的课业难题, 通常涉及收集数据, 统计分析等较多步骤. 要想写好数据分析论文, 你需要有较强的逻辑推理能力和数据整合能力, 因为在统计分析的过程中你会涉及到多种分类方法和检验原理, 这都是较为繁复的. 接下来, EssayMin英国论文网就来具体介绍Statistical Analysis怎么写.

 

目录

● Statistical Analysis是什么?

● Hypothesis Testing是什么?

● Statistical Significance是什么?

● Statistical Analysis怎么写?

 

Statistical Analysis是什么?

 

Statistical Analysis即“统计分析”, 它是定量研究数据的主要方法, 这类方法的主要特征是使用概率和数字模型来检验对样本数据的总体预测.

统计分析常常被科学家或企业用于研究实验数据和运营成本等. 它是一类非常严谨的研究方法.

 

Hypothesis Testing是什么?

 

Hypothesis Testing即“假设检验”, 也就是检验关于总体变量之间关系的假设. 一般会将原有的假设设定为真, 然后使用你收集到统计数据来检验这个结果, 如果与之相悖, 那你就需要拒绝原假设. 统计测试一般分为3个主要种类:

 

Hypothesis Testing是什么

 

  1. 比较测试: 评估结果之间的差异.
  2. 回归测试: 评估变量之间的因果关系.
  3. 相关性测试: 在不假设因果关系的情况下, 评估变量之间的关系.

 

Statistical Significance是什么?

 

Statistical Significance即“统计学意义”, 在假设检验中, 统计显著性是形成结论的主要标准, 你要将样本数据与设定的显著性水平(通常为0.05)进行比较, 用以确定你的结论在统计上是否显著. 如果你的假设总体上是正确的, 那么你的统计显著性就符合0.05这个阈值. 一般来说, 统计上显著的结果会被排除是因偶然的因素导致的, 通常是具有代表性的.

 

Statistical Analysis怎么写?

 

统计分析讲求的是用数据说话, 也就是你要有一个具体的研究对象, 包含调查数据, 在有事实依据的基础上进行分析写作. 很多小伙伴们都在问: Data Analysis怎么写? 它对文字编写的能力要求并不高, 重点考察逻辑推理和信息整合能力, 下面, 就为大家具体介绍数据分析论文写作步骤.

 

Statistical Analysis写作步骤

 

Step1: 写作研究设计方案

任何一份研究论文都需要一个初始的研究设计方案, 它是你进行数据收集和分析的整体战略, 也是你以后用于检验研究假设的依据. 一般来说, 你要先定下研究目标, 研究变量以及研究方法; 再根据变量之间的关系做出研究假设, 虽然假设的存在并不影响变量之间的关系, 但是可以体现你对研究结果的预测. 关于研究方法, 这个是与你的研究类型是息息相关的, 下面是不同类型的研究涉及到的不同方法:

  • 实验性设计: 主要用数据比较法或统计实验结果来评估变量间的因果关系.
  • 描述性设计: 统计分析从样本收集而来的数据, 总结该现象的特征或者关于研究总体情况的分步描述.
  • 相关性设计: 你可以使用相关系数和显著性方法检验变量之间的关系, 无需任何因果关系假设.

 

Step2: 确定变量和数据收集程序

确定并测量变量是很必要的步骤, 对于数据分析, 你需要考虑变量的测量级别, 一般变量分为以下两种数据类型:

  • 分类数据: 它代表的不同的分组, 一般依据不同的标准分类不同类型的数据, 每一类要分开研究讨论.
  • 定量数据: 这些一般用间隔量表或比率量表, 代表的是具体的数据.

 

许多变量可以依据不同的分类标准进行测量, 例如一个变量如果是数字编码, 不一定代表它只能是定量的, 它也可以是分类的.

你如果想选择合适的统计分析方法, 你可以使用定量数据计算平均数量, 但不能使用分类数据来计算平均数量. 确定好变量以后, 你需要创建适当的抽样程序:

  • 你是否将自身的研究扩大化宣传, 使得更多人参与进来?
  • 你是否有办法去招募更广阔的多样化样本?
  • 你是否有时间和精力联系那些有一定距离的成员?

 

Step3: 从样本中收集数据

既然是数据分析论文, 一定是需要数据作为支撑的, 如果在一项研究中, 你要向所有相关的参考对象都进行数据收集, 是非常耗费时间精力的, 多数情况下, 我们都会选择从样本中收集数据, 只要你选择了合适的且具有代表性的样本群体, 并遵照正确的抽样程序, 统计分析将会承认抽样的合理性. 下面, 对抽样统计分析进行讲解:

  • 概率抽样: 在大群体中, 每位成员都有机会通过随机选择被选中作为抽样对象.
  • 非概率抽样: 出于便利的考虑或者自愿选择的情况, 部分成员比另外一部分会更适合被选中作为研究对象.

 

理论上, 大多数人都会选择概率抽样方法, 因为随机选择能更大程度上减少抽样偏差, 并能确保在实际生活上, 样本数据是具有典型性, 能代表总体群众.

事实上, 采用概率抽样总是很难收集到理想的样本, 此时, 即使非概率样本可能会产生实验偏见, 却更容易收集到研究数据.

 

Step4: 汇总并具体分析数据

当你在进行汇总数据这一工作时, 要注意检查自己的数据, 下面有三种方法用以检查你数据:

  • 查看组织频率分布表中每个变量的数据, 是否出现分布严重失衡的情况;
  • 用条形图显示关键变量的数据, 并查看数据响应的分布;
  • 利用散点图将两个变量之间的关系可视化.

 

当你检验的数据变得可视化以后,  你就可以评估这些数据是呈正态分布还是服从偏态分布. 相比之下, 偏态分布的数据是不对称的, 还有极端异常值也是会产生误导性的统计数据. 此时, 可变性度量会告诉你数据集中分布的情况, 可变性的度量为:

  • 范围: 最高值减去最低值得到的范围.
  • 四分位距: 数据集中间一半的范围.
  • 标准偏差: 数据集中的每个数值与平均值的差距.
  • 方差: 标准差的平方.

 

Step5: 检验假设并解释结果

分析比较你收集来的样本数据, 用于检验关于总体变量之间的假设关系. 我们先设定一开始的研究假设为真, 用它的方法来评估这些数据, 如果原假设是正确的, 统计得来的数据和我们检测的一样排布在预期的位置上. 统计分析的最后一步即: 解释结果. 一般是结合自己的研究目标进行回答, 例如此次的研究解决了哪些问题, 是否验证了某些理论等等, 这一部分可以让读者看到你的研究的重要性.

 

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