加拿大硕士毕业论文数据分析综合指南

论文的分析部分是最重要的部分之一，这部分提供了计算的结果，对获得的结果进行解释，并根据理论和先前的经验证据讨论这些结果。鉴于这一章节的重要性，建立起在论文数据分析方面的技能是至关重要的。这也是我们撰写加拿大硕士毕业论文数据分析综合指南的原因。

一、研究类型

您选择的论文主题在很大程度上决定了您将如何收集和分析数据。有些主题暗示着需要收集初级数据，而其他主题则可以使用次级数据进行探索。选择适当的数据类型不仅对于实现论文的主要目标和目标至关重要，而且对于整个论文写作过程也是至关重要的，因为整个项目将建立在这个选择之上。

选择适当的数据类型可能并不像看起来那么简单。随着您不断深入研究，您将发现与这种或那种类型的数据相关的越来越多的细节和微妙之处。在某个时候，决定您是否将采用定性研究设计还是定量研究设计是很重要的。

1.定量研究

定量数据是任何可用于统计分析和数学操作的数字数据。这种类型的数据可用于回答研究问题，例如“多久?”、“多少?”和“多少个?”使用这种类型数据的研究还会提出“什么”问题(例如，经济增长的决定因素是什么?市场营销对销售的影响有多大?等等)。

定量数据的优势在于可以由研究人员进行验证并方便地评估。这允许重复研究结果。此外，即使是定性数据也可以量化并转换为数字。例如，利用李克特量表不仅可以正确评估受访者对某些现象的看法和态度，还可以为每个个体回应分配一个代码，使其适合图形和统计分析。还可以将是/否回应转换为虚拟变量以以数字形式呈现。定量数据通常使用论文数据分析软件进行分析，例如Eviews、Matlab、Stata、R和SPSS。

另一方面，纯定量方法的一个重要局限性是，在经济和行为科学中探讨的社会现象通常很复杂，因此使用定量数据不允许对这些现象进行深入分析。也就是说，与定性数据相比，定量数据在广度和深度上可能受到限制，后者可能允许更丰富地阐述研究背景。

2.定性数据

使用这种类型数据的研究通常提出“为什么”和“如何”等问题(例如，为什么社交媒体营销比传统营销更有效?消费者是如何做出购买决策的?)。这是主要由相关人员的观点组成的非数值初级数据。

定性数据还包括从报告、网站和其他不涉及研究人员与人类参与者互动的次级来源中收集的任何文本或视觉数据(信息图表)。次级定性数据的使用示例包括SWOT分析、PEST分析、4Ps分析、波特五力分析等。学术文章、期刊、书籍和会议论文也是您研究中可以使用的次级定性数据的例子。

定性数据的分析通常可以深入洞察研究对象或问题，因为受访者在提供详细答案方面没有限制。与定量研究不同，收集和分析定性数据更加开放，可以引出人们对产品、服务、生活方式属性或任何其他现象的轶事、故事以及详细描述和评价。这在社会研究中，包括管理和营销领域中最为有效。

总的来说，由于个体表达的意见具有多面性，定性数据并不总是可以总结的。这在某种程度上限制了论文数据分析，因为很难在定性方式中建立因果关系。这就是为什么定性分析结果很难被概括，通常会进行探讨非常狭窄的背景的案例研究。对于定性数据分析，您可以使用nVivo和Tableau等工具。

二、分析类型

1.基本统计分析

在结果和发现章节中选择的统计分析类型取决于你希望分析数据并总结研究结果的程度。如果你的专业不是定量学科，但你写的是社会科学的论文，基本统计分析就足够了。这种分析将基于描述性统计，如平均值、中位数、标准差和方差。接着，你可以通过展示图表的形式来增强统计分析，呈现变量的分布情况。然而，如果你主修会计、经济学或金融等定量学科，你可能需要使用更高级的统计分析方法。

2.高级统计分析

要进行高级分析，你很可能需要使用统计软件，如Matlab、R或Stata。无论你选择哪个程序进行分析，确保在你的研究中有适当的文档记录。此外，使用高级统计技术可以确保你分析了数据的所有可能方面。例如，基本回归分析和高级水平的分析之间的区别在于，你需要考虑使用模型进行附加测试和对统计问题进行更深入的探讨。此外，你需要保持对研究问题和目标的关注，因为深入研究统计细节可能会使你偏离主要目标。最终，你的论文的目标是找到对你所定义的研究问题的答案。

在这里需要考虑的另一个重要方面是，结果和发现部分不仅仅关乎数字。除了表格和图表之外，确保对统计结果的解释准确且引人入胜同样重要。使用高级统计软件结合令人信服的文本讨论将极大地确保你的论文得到良好的反馈。尽管使用这种高级统计软件可能为你提供各种输出，但你需要确保将分析结果正确地呈现，以便读者理解你的结论。

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