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统计学在许多学科中都有应用,包括科学、经济学、政治学、心理学等。对于科学领域来说,统计学尤为重要,因为它能让学术研究人员发现药物研发的潜在趋势、得出关于化学反应过程的结论,或者勾勒出最有可能有助于新的工业重要物质稳定性的因素。统计分析是推动创新和降低生产成本的关键,最终促进社会的发展。那么可以点击蓝字咨询海马课堂的论文辅导老师哦!
技巧 1:确定数据的性质
定性数据与定量数据
实验科学数据可能有不同的形式。定性研究旨在确定某一事件发生的原因。顾名思义,定性参数如文字、符号和观察结果等作为主要数据类型被收集。这类数据通常以调查问卷答案或其他任何预设开放式问题或观点的数据收集工具的形式收集。
一旦收集了数据,就会根据确定的一般主题来解释研究结果。在定性研究中,数据不是以描述事件或观察结果的具体数字形式收集的。因此,无法应用统计方法来分析这类数据。
与定性研究相反,定量分析旨在以数字形式衡量一个事件或其结果的进展。因此,它的目的是通过使用特定的测试和测量方法来量化科学观察结果。因此,由于这类研究的结果是以数字形式呈现的,所以可以应用统计方法并研究测试参数 / 变量之间的相应关系。
然而,需要注意的是,定性数据可以通过以下统计分析转化为定量数据。要进行相应的转化,必须将收集到的定性数据与数字相关联。但是,这种关联可能是主观的,并且会受到研究人员观点的影响,从而引入偏差。
技巧 2:选择可用的软件包
科学统计分析程序
统计分析需要收集大量的数据。为了避免错误、节省时间、提高效率并减少研究工作量,市场上有各种统计程序。以下是一些最重要和常见的软件:
1.IBM SPSS(社会科学统计软件包)
SPSS 最初是为社会科学开发的。然而,经过多次更新,其应用已扩展到其他领域。它常用于科学研究、教育、市场营销和医疗保健等领域。该程序可以处理各种类型的数据,包括调查结果、数据库、谷歌分析电子表格等包含结构化数字信息的数据。然而,SPSS 无法分析大量数据,这可能是它最大的局限性。
2.Minitab
与 SPSS 类似,Minitab 可以根据提供的定量数据确定当前和未来趋势。它可以建立关系、预测模式并对生成的统计结果进行可视化。虽然 SPSS 主要用于社会科学和医学研究,但 Minitab 用于分析计算机科学、材料科学和工程领域的理论。该程序比其他统计软件包更昂贵,对于初学者来说也可能有难度,这凸显了探索其他可能选择的必要性。
3.MS Excel
MS Excel 是 MS Office 的一部分。它有一系列统计函数,如 “平均值”“最大值”“最小值”“求和”“计数” 和 “标准偏差”。该程序易于使用,并且很可能已经安装在基于 Windows 的电脑上,这使得它比 SPSS 和 Minitab 更容易获取。然而,与前面讨论的软件包相比,它的统计测试数量较少。
技巧 3:确定统计测试的类型
统计测试的类型将取决于涉及的变量数量和所研究的问题。科学研究中常用的统计测试有 T 检验、方差分析(ANOVA)和多元回归。
1.T 检验
T 检验的目的是确定两组数据的均值差异是否具有统计学意义。因此,它需要两个变量,一个自变量(或分类变量)和一个因变量(或连续变量)。
2.方差分析(ANOVA)
这个测试也被称为方差分析。它用于比较至少三组变量的均值,以确定是否至少有一组与其他两组在统计学上有显著差异。与 T 检验不同,方差分析使用分类变量和连续变量作为自变量和因变量。
3.多元回归分析
多元回归分析在科学研究中也被广泛应用。它的目的是理解两个或多个自变量与一个因变量之间的关系。这个测试的目的是建立一个模型,根据因变量来预测自变量。在科学中的一个多元回归分析应用示例是探索气候变化对作物产量的影响。自变量可以是降雨量、二氧化碳水平和平均温度,而作物产量是因变量。
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