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如何在毕业论文中撰写描述性统计及范例

作者:海马 发布时间:2023-09-04 15:43:44
在论文中进行数据分析时,描述性统计是一种有助于理解和总结研究结果的有用工具。在论文中,这对于引导读者了解研究的关键发现非常有帮助。

例如,您可以使用描述性统计来概述样本的人口特征或调查的回应率。

此外,描述性统计还可以用于突出您在变量之间发现的任何重要关系。

例如,您可以使用表格或图表来展示收入与生活满意度之间的关系。

现在让我们来定义与论文写作相关的描述性统计。
如何在毕业论文中撰写描述性统计及范例

什么是论文中的描述性统计?

在论文中,描述性统计用于总结数据并描述观察到的数据模式。这种类型的统计可以用来描述变量的分布,两个变量之间的关系,或者比较观察组之间的情况。

例如,如果您有兴趣研究收入与教育水平之间的关系,您可以使用描述性统计来检查每个教育水平的平均收入。这将给您一个关于这两个变量之间关系的一般概念。但请记住,描述性统计不允许您对因果关系做出任何结论。

换句话说,只因为两个变量之间存在关系,并不意味着一个变量导致另一个变量。如果您想进行因果推断,您将需要使用推论统计。

在撰写论文时如何使用描述性统计

在撰写论文时,有效地使用描述性统计以分析数据非常重要。描述性统计可以帮助您总结数据并识别趋势。但是,重要的是正确使用它们,以避免得出不准确的结论。以下是在撰写论文时使用描述性统计的一些提示:

首先,请确保您了解不同类型的描述性统计以及何时使用每一种。例如,均值、中位数和众数都是集中趋势的度量,但每种度量在不同情况下使用。

其次,始终报告数据的数字值和图形表示。这将有助于读者更好地理解您的结果。

最后,请确保正确解释您的结果。请记住,相关性不意味着因果关系!只因为两个变量相关,并不意味着一个导致另一个。

遵循这些提示,您可以确保在您的论文中有效地使用描述性统计。

集中趋势的度量

均值

均值只是数据集中所有值的平均值。通过将所有值相加,然后除以值的数量来计算均值。均值是一种非常有用的集中趋势度量,但重要的是记住它可能会受到异常值的影响。异常值是远离其他数据的值。例如,如果您有一个包含值1、2、3、4和100的数据集,那么100就是一个异常值。异常值通常会使均值偏离,因此在解释结果时要注意它们。

众数

众数是论文写作中最少使用的集中趋势度量之一,但它有独特的优势。众数是数据集中出现最频繁的值。要计算众数,只需计算每个值出现的次数,并选择出现最频繁的值。众数在处理小数据集时非常容易手工计算,这在处理小数据集时非常有用。众数也不容易受到异常值的影响,这意味着它不像均值或中位数那样受到极端值的影响。然而,众数也有一些限制。在数据不均匀分布时,计算众数可能会很困难,并且数据集中的微小变化可能会影响众数。总的来说,众数是描述性统计中的有用工具,但应谨慎使用。

中位数

中位数是描述性统计中的集中趋势度量,恰好位于排序数据列表的中间位置。它还是一个数,具有相等的概率在其上方或下方被选中。在数据集中,中位数为每个数据点分配一个分数,表示其与数据集的所有其他成员的关系。中位数可用于确定数据集中最典型的值,特别是在存在异常值时非常有用。中位数不受异常值的影响,因此比均值更可靠。因此,中位数通常用作论文中的集中趋势度量。

变异性度量

范围

在描述性统计中使用的第一种变异性度量是范围。范围告诉您数据集中最高值和最低值之间的差异。这是一个简单的概念,但在理解数据分布的散布程度方面非常有用。范围受异常值的影响,异常值是远离其他数据的值。例如,如果您有一个数据集,范围从1到10,但您还有一个异常值为100,那么范围将是99。这意味着异常值对范围产生了很大的影响。

四分位距

四分位距是描述性统计中常用的一种变异性度量。它是通过取上四分位数和下四分位数之间的差异来计算的。四分位距是一个有用的变异性度量,因为它不受异常值的影响,并且易于计算。四分位距可用于比较数据集的数据集,或者比较数据集中不同的数据组。例如,四分位距可用于比较两组学生的可变性,或者比较两门课程的可变性。四分位距还可用于比较两个群体的可变性,或比较两个样本的可变性。

方差和标准差

方差只是平均值的平方差的平均值。标准差只是方差的平方根。这些度量很重要,因为它们可以让您了解数据的分布程度。如果数据非常分散,那么它更有可能受到异常值的影响。另一方面,如果数据集围绕均值聚集,那么它不太可能受到异常值的影响。因此,变异性度量可以帮助您识别数据的潜在问题。

正态分布

正态分布是统计学中最重要的分布之一,因为它经常用于建模数据。它也被称为钟形曲线,因为它具有特征性的形状。正态分布由其均值和标准差定义。均值是分布的中心,标准差是度量数据散布的方式。正态分布用于描述许多现实世界的现象,如身高、体重、智商分数和测试分数。此外,正态分布还用于模拟随机过程,如掷骰子或翻硬币。

正态分布是理解数据的非常强大的工具。但重要的是要记住,正态分布并不总是提供对数据的准确描述。

例如,如果数据是倾斜的或存在异常值,那么正态分布可能不适用。尽管如此,正态分布是一个有价值的工具,在分析数据时应该使用。

置信区间

在描述性统计中的另一种变异性度量是置信区间。这个区间告诉我们有多大把握一个总体均值在某个范围内。

置信区间是通过样本均值、样本标准差和样本大小来计算的。

样本大小越大,我们就越有把握总体均值在置信区间内。置信区间是一个重要的变异性度量,因为它允许我们基于样本对总体进行推断。

结论

描述性统计对于任何研究人员来说都是一种至关重要的工具,特别是在撰写论文时。有许多不同的方法可以使用描述性统计,但一些最常见的方法包括计算均值、中位数和标准差。这些度量可以帮助您概述您的数据,并可用于比较组或寻找随时间的趋势。

描述性统计还可以用于创建图形,如图表和图形。有效使用时,描述性统计可以使您的数据更易理解和令人信服。

如果您不确定如何入门,那么有许多优秀的资源可以帮助您逐步完成过程。通过一些练习,您将很快成为描述性统计的专家。

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