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Statistical Analysis是什么?Statistical Analysis怎么寫?

發布時間:2022-01-24 14:12:34 閱讀:746 作者:博遠教育 字數:2101 字 預計閱讀時間:5分鐘
導讀:對于商科和理工科的留學生來說,數據分析論文是常常會碰見的課業難題,通常涉及收集數據,統計分析等較多步驟.要想寫好數據分析論文,你需要有較強的邏輯推理能力和數據整合能力,因為在統計分析的過程中你會涉及到多種分類方法和檢驗原理,這都是較為繁復的.接下來,博遠教育介紹Statis...

對于商科和理工科的留學生來說,數據分析論文是常常會碰見的課業難題,通常涉及收集數據,統計分析等較多步驟.要想寫好數據分析論文,你需要有較強的邏輯推理能力和數據整合能力,因為在統計分析的過程中你會涉及到多種分類方法和檢驗原理,這都是較為繁復的.接下來,博遠教育介紹Statistical Analysis怎么寫.

Statistical Analysis是什么?Statistical Analysis怎么寫?

1.Statistical Analysis是什么?

Statistical Analysis即“統計分析”, 它是定量研究數據的主要方法, 這類方法的主要特征是使用概率和數字模型來檢驗對樣本數據的總體預測.

統計分析常常被科學家或企業用于研究實驗數據和運營成本等. 它是一類非常嚴謹的研究方法.

2.Hypothesis Testing是什么?

Hypothesis Testing即“假設檢驗”, 也就是檢驗關于總體變量之間關系的假設. 一般會將原有的假設設定為真, 然后使用你收集到統計數據來檢驗這個結果, 如果與之相悖, 那你就需要拒絕原假設. 統計測試一般分為3個主要種類:

比較測試: 評估結果之間的差異.

回歸測試: 評估變量之間的因果關系.

相關性測試: 在不假設因果關系的情況下, 評估變量之間的關系.

03.Statistical Significance是什么?

Statistical Significance即“統計學意義”, 在假設檢驗中, 統計顯著性是形成結論的主要標準, 你要將樣本數據與設定的顯著性水平(通常為0.05)進行比較, 用以確定你的結論在統計上是否顯著. 如果你的假設總體上是正確的, 那么你的統計顯著性就符合0.05這個閾值. 一般來說, 統計上顯著的結果會被排除是因偶然的因素導致的, 通常是具有代表性的.

4.Statistical Analysis怎么寫?

統計分析講求的是用數據說話, 也就是你要有一個具體的研究對象, 包含調查數據, 在有事實依據的基礎上進行分析寫作. 很多小伙伴們都在問: Data Analysis怎么寫? 它對文字編寫的能力要求并不高, 重點考察邏輯推理和信息整合能力, 下面, 博遠教育就為大家具體介紹數據分析論文寫作步驟.

Step1: 寫作研究設計方案

任何一份研究論文都需要一個初始的研究設計方案, 它是你進行數據收集和分析的整體戰略, 也是你以后用于檢驗研究假設的依據. 一般來說, 你要先定下研究目標, 研究變量以及研究方法; 再根據變量之間的關系做出研究假設, 雖然假設的存在并不影響變量之間的關系, 但是可以體現你對研究結果的預測. 關于研究方法, 這個是與你的研究類型是息息相關的, 下面是不同類型的研究涉及到的不同方法:

  實驗性設計: 主要用數據比較法或統計實驗結果來評估變量間的因果關系.

  描述性設計: 統計分析從樣本收集而來的數據, 總結該現象的特征或者關于研究總體情況的分步描述.

  相關性設計: 你可以使用相關系數和顯著性方法檢驗變量之間的關系, 無需任何因果關系假設.

Step2: 確定變量和數據收集程序

確定并測量變量是很必要的步驟, 對于數據分析, 你需要考慮變量的測量級別, 一般變量分為以下兩種數據類型:

  分類數據: 它代表的不同的分組, 一般依據不同的標準分類不同類型的數據, 每一類要分開研究討論.

  定量數據: 這些一般用間隔量表或比率量表, 代表的是具體的數據.

  許多變量可以依據不同的分類標準進行測量, 例如一個變量如果是數字編碼, 不一定代表它只能是定量的, 它也可以是分類的.

你如果想選擇合適的統計分析方法, 你可以使用定量數據計算平均數量, 但不能使用分類數據來計算平均數量. 確定好變量以后, 你需要創建適當的抽樣程序:

  你是否將自身的研究擴大化宣傳, 使得更多人參與進來?

  你是否有辦法去招募更廣闊的多樣化樣本?

  你是否有時間和精力聯系那些有一定距離的成員

Statistical Analysis怎么寫?

Step3: 從樣本中收集數據

既然是數據分析論文, 一定是需要數據作為支撐的, 如果在一項研究中, 你要向所有相關的參考對象都進行數據收集, 是非常耗費時間精力的, 多數情況下, 我們都會選擇從樣本中收集數據, 只要你選擇了合適的且具有代表性的樣本群體, 并遵照正確的抽樣程序, 統計分析將會承認抽樣的合理性. 下面, 對抽樣統計分析進行講解:

  概率抽樣: 在大群體中, 每位成員都有機會通過隨機選擇被選中作為抽樣對象.

  非概率抽樣: 出于便利的考慮或者自愿選擇的情況, 部分成員比另外一部分會更適合被選中作為研究對象

理論上, 大多數人都會選擇概率抽樣方法, 因為隨機選擇能更大程度上減少抽樣偏差, 并能確保在實際生活上, 樣本數據是具有典型性, 能代表總體群眾.

事實上, 采用概率抽樣總是很難收集到理想的樣本, 此時, 即使非概率樣本可能會產生實驗偏見, 卻更容易收集到研究數據.

Step4: 匯總并具體分析數據

當你在進行匯總數據這一工作時, 要注意檢查自己的數據, 下面有三種方法用以檢查你數據:

  查看組織頻率分布表中每個變量的數據, 是否出現分布嚴重失衡的情況;

  用條形圖顯示關鍵變量的數據, 并查看數據響應的分布;

  利用散點圖將兩個變量之間的關系可視化.

當你檢驗的數據變得可視化以后,  你就可以評估這些數據是呈正態分布還是服從偏態分布. 相比之下, 偏態分布的數據是不對稱的, 還有極端異常值也是會產生誤導性的統計數據. 此時, 可變性度量會告訴你數據集中分布的情況, 可變性的度量為:

  范圍: 最高值減去最低值得到的范圍.

  四分位距: 數據集中間一半的范圍.

  標準偏差: 數據集中的每個數值與平均值的差距.

  方差: 標準差的平方.

Step5: 檢驗假設并解釋結果

分析比較你收集來的樣本數據, 用于檢驗關于總體變量之間的假設關系. 我們先設定一開始的研究假設為真, 用它的方法來評估這些數據, 如果原假設是正確的, 統計得來的數據和我們檢測的一樣排布在預期的位置上. 統計分析的最后一步即: 解釋結果. 一般是結合自己的研究目標進行回答, 例如此次的研究解決了哪些問題, 是否驗證了某些理論等等, 這一部分可以讓讀者看到你的研究的重要性.

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