论文数据统计方法有哪些优点和不足

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

统计观念”的首要方面是能有意识的从统计的角度思考有关问题，当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据，即发展学生的统计意识。如何培养小学生建立数据分析观念，提高数据分析能力。我个人认为最关键的因素就是实践。首先要让学生自己投入到具体的实践中去，在实践中检测，具体问题具体引导。先教会他们怎样去设想和分析，发现问题，再慢慢的培养这种有意识，由无意识状态的引导实践到有意识的分析再到无意识的分析，让最后的无意识分析形成一种习惯。一、首先要培养学生有意识地从统计角度思考有关问题，当遇到问题时能想到去收集数据和分析数据。统计在实际生活中的应用越来越广泛。新课程标准理念下也将统计与概率作为重要的学习内容，随着大家对统计与概率教学的不断探索和实践，要让孩子“亲近”数据，加强对孩子数据分析观念的培养。发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会到统计是有用的，数据是有信息的，也就是说统计能够帮助人们做出决策，能够帮助人们了解一些情况，因此教师要重视学生统计意识的培养。能从统计角度思考与数据有关的问题；能从数据分析作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法，由数据得到的结果提出合理的质疑。它绝非等同于计算、作图等简单技能，不能单纯看作是知识点的学习，而是一种需要在亲自经历的过程中培养出来的感觉，是逐步形成的。

统计调查的方法主要的有直接观察法、报告法、采访法和网上调查法等。直接观察法优点是能够保证所搜集的调查资料的准确性，也有利于开展统计分析；缺点是所需花费的人力、物力和时间较大，而且无法用于对历史统计资料的搜集。报告法，我国现行的统计报表制度就是采用报告法搜集资料并逐级上报的。采访法又可分为询问法和通讯法。网上调查法其独特的优点：①需要的经费少②能在较大范围内进行调查③传播快速且多媒体性④调查结果客观性较高⑤信息质量易检验和控制。另外，在农产量调查中积极探索应用卫星遥感技术。卫星遥感法若运用得好，可以达到投资少、速度快、准确度高的要求。

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。1．文献研究的优点（1）无反应性。文献研究不会打扰研究对象，也不会对这些研究对象发生影响。（2）费用低，省钱省时。尽管进行一项文献分析，的费用会依所分析的文献的类型、文献散布的广度、获取文献方式的难易程度等方面的差别而有所不同，但是，一般来说，它比进行一项大规模调查、一项严格的实验、或一项深入的实地研究所需要的费用要少得多。（3）可以研究那些无法接触的研究对象。（4）适于作纵贯分析。由于调查、实验、观察等方法所研究的都是现时的情景，因而往往难于用来进行纵贯研究或趋势研究。文献研究在这方面则有着它特别的优势。随着时间的流逝，各个不同历史时期的社会现象和社会生活，或多或少总会以各种不同的文献形式记录和描述下来。（5）保险系数相对比较大。在内容分析中，弥补过失比起其他研究来就容易得多。你只需要对你所用的资料重新进行编码或进行统计处理，而不用一切都从头开始。2．文献研究的缺点（1）许多文献的质量往往难以保证。无论是个人的日记、信件，还是报纸上的各种报道文章直至官方的统计资料，都常常隐含着由个人的偏见、作者的主观意图以及形成文献过程中的客观限制所形成的各种偏误，从而影响到文献资料的准确性、全面性和客观性，影响到文献资料的质量。（2）有的资料是不易获得的。由于许多文献都不是公开的和可以随意获得的，因此对于某些特定的社会研究来说，往往很难得到足够的文献资料。（3）许多文献资料由于缺乏标准化的形式，因而难于编码和分析。（4）效度和信度存在一定的问题。

论文中统计方法有哪些优点和不足

条形统计图可以通过直条的长短清楚地看出数量的多少，不利于几种量的比较。折线统计图不但可以看出数量的多少，而且可以看出数量的增减变化。但它们都不能直观地看出各部分占总体的百分比。扇形统计图可以直接看出各部分占总体的百分比，但不能看出各部分的数量。统计图”的主要作用是比较直观地用图形来表示数据的对比关系和发展趋势，它是统计数据分析的一种方法。“条形图”的特点是对各个时期或时点的数据有直接对比的作用，对其数值大小，一目了然。“折线图”的特点是对时期数列的数据的运动轨迹以及发展趋势有较强的指示作用（象表示股票的走势图）。“扇形图”的特点是对数据中的各个分组的大小和结构有明显的比较作用。现在，统计图的用处在缩小，在一些展览会上还可以看到，它比统计表美观，容易给人以鲜明的印象，但它的准确性不如“统计表”。条形统计图：能清楚地表示出事物的绝对数量折线统计图：能清楚地反映出事物的变化趋势拆线统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少，描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来，折线统计图不但可以表示出数量的多少，而且能够清楚地表示数量增减变化的情况．

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

回答条形统计图，扇形统计图，折线统计图，各有什么特点用途，举例说明(1)条形统计图：条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来。作用：从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。(2)拆线统计图：折线统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。作用：折线统计图不但可以表示出数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。(3)扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。作用：通过扇形统计图可以很清楚地表示各部分数量同总数之间的关系。折线统计图不但能反映数据(量)的多少，更能反映某一项目在某一时间内的数据(量)增减变化情况条形统计图可以清楚的表示出数据的多少，折线统计图不但可以表示出数据的多少，还可以描述出其变化趋势，扇形统计图可以显示部分与总体的关系应该选条形的条形统计图是用一个单位长度表示一定数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来，从条形统计图中能够很形象的看出各种数量的多少。

论文数据采集方法有哪些优点和不足点

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。优点：1省时、省钱、省力。2适用于比较研究和趋势研究。缺点资料的准确信和适用性不足，效度较低。

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论文中的统计方法有哪些优点和不足

众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我是一个学生。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 1、基于字符串匹配的分词方法这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。 2、基于理解的分词方法这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。 3、基于统计的分词方法从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。

优点第一，能用以研究不可能或不容易接近的研究对象。第二，文献的坦白程度高，真实性强。第三，文献研究过程简便易行且费用低。第四，研究结果可靠性大。缺点：（1）文献本身存在较多的不完善性，这主要表现在：第一，在许多用于教育研究的文献中，作者往往出于特殊目的和意图而夸大或掩盖了部分事实，使文献记载偏差。第二，选择性存留和破损。文献的保存常具有选择性，有些人如名人写的文献可以得到维护，而有些人写的文献则常常不易留存，因此现存的文献未必就是活动现象的全部。再加之文献由于是用纸张书写的，它们常常会有破损。第三，信息不完全许多尤其是日记、信件等个人文献，不是为研究目的而是为私人目的而写的，包含有一些研究者所不熟悉的关于某些事件的知识，这对于缺乏经验或缺乏有关事件知识的研究者来说，信息是不完全的。第四，限于言语行为，即文献提供的仅是关于一个回答者的言语行为，而不提供关于回答者非言语行为的直接信息。（2）文献收集困难。文献由于具有记载偏差、信息不完全和选择性存留、破损等局限，致使文献的收集存在困难。并且在许多情况下一些客观事件根本无信息记录，无文献可资利用。除此之外，许多文献由于种种原因而不能公开，难于收集。（3）抽样缺乏代表性。并不是所有人都能留下描述生活、思想、感情的文献资料，有些人的生活、思想、感情容易以文献资料留下来，而有些人的则很难，因此文献所反映的往往只是优势群体的生活、感情和思想观念，而很少反映劣势群体的生活、感情和思想观念，这实际上是一种抽样偏差，缺乏代表性。（4）文献的整理和编码困难。各种文献由于撰写目的不同，研究对象各异，内容千差万别，又缺乏标准化的形式，因而文献资料的分类整理和对比都十分困难。此外，文献一般是用文字而不是用数字记载的，难以使之数量化。

文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。

论文数据采集方法有哪些优点和不足

收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．主要考查你对全面调查和抽样调查等考点的理解。

从数据来源分类：间接来源——查阅（二手）资料直接来源——实地调查、实验（获得一手资料）从调查方法分类：概率抽样——简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样非概率抽样——方便抽样、判断抽样、自愿抽样、滚雪球抽样、配额抽样从搜集方法分类：自填式（各种形式的调查问卷）、面访调查、电话调查

收集数据的方式有很多，常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验．主要考查你对全面调查和抽样调查等考点的理解。