实证论文数据处理Excel技巧

1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。

用EXCEL对论文数据进行分析，不是不可以做。但是一定要把握几个原则，首先你得要走专业数据的标准，换句话说，假设你的某项指标的系数标准是5-8之间，你得要有标准，这样的话就可以进行分析！当然你得需要提供表格模板！让答辩者按照你的格式填写，你就可以用excel分析了！

Vlooup()它可以帮助你在表格中搜索并返回相应的值。让我们来看看下面Policy表和Customer表。在Policy表中，我们需要根据共同字段 “Customer id”将Customer表内City字段的信息匹配到Policy表中。这时，我们可以使用Vlookup()函数来执行这项任务。 CONCATINATE()这个函数可以将两个或更多单元格的内容进行联接并存入到一个单元格中。例如：我们希望通过联接Host Name和Request path字段来创建一个新的URL字段。 LEN()这个公式可以以数字的形式返回单元格内数据的长度，包括空格和特殊符号。示例：=Len(B3) =23。 LOWER()， UPPER() and PROPER()这三个函数用以改变单元格内容的小写、大写以及首字母大写(即每个单词的第一个字母)。在数据分析的项目中，这些函数对于将不同大小写形式的内容转换成统一的形式将会非常有用。否则，处理这些具有不同特征的内容将会非常麻烦。 TRIM()这是一个简单方便的函数，可以被用于清洗具有前缀或后缀的文本内容。通常，当你将数据库中的数据进行转储时，这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且，如果你对这些内容不进行处理，后面的分析中将产生很多麻烦。关于5个高效EXCEL数据分析小技巧，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

实证论文数据处理

数据和实际情况不能相差大。实证论文数据和实际情况不要相差很大，相差很小的话老师是很难看出来的，相差很大有经验的老师肯定一眼就能看出来那么后果肯定很严重了。

一、整体写作之所以叫“整体”是因为写经济学论文必须有通盘考虑，否则写出来的东西即使技术含量很高也难以发表。本文主要讨论发表型论文(非学位论文)，并且仅以实证研究为例。本段的重点是写作，故而所有技术工作全部列入前奏部分。前奏实证的文章首先要有数据，没有数据一切都是扯淡。所以，先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤，第一为数据清理;第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据，但有一个基本要求就是做好Identification。技巧是，要么你借用比较成熟的理论模型，由理论模型到计量模型。这样ID不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型，那么ID的工作要自己严格按照统计和计量要求做，对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。国内的实证文章，包括刊发在《经济学(季刊)》、《经济研究》等“顶级”期刊的，普遍存在ID不清的问题。研究问题假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了，这个时候你要动笔写论文。在这个阶段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题!其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。如果我们确认了问题，但数据处理的结果不支持我们的预设问题，那么结果可能前功尽弃。所以，很多实证文章都是先做试验后确定论题的。但是，一旦有了结果，你就必须严格界定自己的研究问题。第一，你要用简洁但准确的经济学规范用语表达自己的问题。第二，注意表述中问题的导向性，确保读者看到问题不会疑惑。第三，确认这个问题是新问题! 方法论当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢?不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果!任何实证结果都是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺骗审稿人。这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。每个人有不同的方法论，但在这里应该大致上趋同。被普遍接受的方法无外乎是“提出问题，解释问题，阐述问题的重要性，提出解决问题的方法，突出你的贡献”。在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者(甚至是外行)可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点(即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法)。提纲与计划在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。这种计划不是国内写的那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型(或其他方法)的假设与限制，明确写作的要点。完成计划初稿后，不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改，与导师(或者其他有经验的同行)商议定稿。写作与发表接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后，不要立刻修改。等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改，返回后再次修改。这个过程中可以举行seminar或者workshop，一定要得到反馈意见。梳理和总结意见，进行第三(N)稿的写作。严格地说，在大修改之后，应该再次做presentation以确认修改是成功有效的。隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改(一次就刊发的稿子很少很少)，那么接下来就是漫长的修改与等待了。二、细节与步骤一般实证论文分为：“摘要、引言、理论框架、实证部分、总结”五大部分，其中实证部分可以分为“数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验”。最后写作摘要和引言，这是惯例。一般应该先写作理论框架，随后可以确定ID的方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。这些问题一般国内谈得比较多，也不需要太多的赘述。我想着重谈谈引言部分。引言部分应该包括(按顺序)：问题的提出、文献综述、方法选择、结果报告、文章结构安排1、要提出问题，并且解释问题的重要性。2、告诉读者现存文献研究到了什么程度，有什么局限，你的研究有何种贡献。3、介绍方法，阐述清楚自己的研究思路。4、简单明了地把结果或者结论告诉读者，如果他们有兴趣会认真去看论文的主体部分，否则。。。5、例行公事，要把后文的结构安排预告不要在论文中单独出现文献综述部分，除非是学位论文写作，不然没有必要。第一，没有人去看文献回顾，对于外行来说这就是天书，对内行而言这些都是废话。文献回顾的价值是突出自己研究的贡献，告诉读者你做了哪些前人没有做的工作。如果我们仔细去看国内所谓顶级期刊的论文引言，有一些真的写得非常烂，根本不符合基本的写作规范，也达不到引言的作用。首先，读者不关心过于“宏观”的事情(比如，彩旗迎风、锣鼓齐鸣，xxxx发表讲话)，这种政治性高调在论文中没有意义。其次，读者不关心学派之争，不要去批评某些和你不属于一个流派的作者。最后，读者关心论文的方法和结果，但很多作者在引言里只字不提。三、尾声实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不要紧呢?第一，这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢?第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说，解读比数字本身重要。第三，由于国别(或者地区)差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用，这一点国内研究做得非常不好。为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，使得很多人迷失了方向。小小的总结：从结构看，摘要和引言最要紧。因为审稿人不看内容，单凭这两部分就可以拒搞。从内容看，数据描述和模型设定最重要。因为这部分往往是错误最集中的地方。

1、进行案例的调查、分析。2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。3、用大样本的数据来证明一种理论。4、进行历史分析或者比较分析。5、研究结论及政策含义。6、论文写作中其他应注意的问题。扩展：1 均衡分析与非均衡分析简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。2，静态分析与动态分析动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。4 定性分析与定量分析研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量。①要保证统计方法和计量模型的合理性，即要报告相关检验的结果，以支撑模型和方法选择的合理性。②围绕假说展开分析，其中至少要做到两点。其一是根据前面提供的假说检验标准展开分析；其二是要从经验和理论角度来审视估计结果。

实证论文数据处理步骤

首先你要有大量实证，在进行对比、分析、总结。不懂了可以再问。

一般都是是做单位根建议、回归分析和格兰杰因果检验

实证论文数据处理方案

实证论文数据处理方法

请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦

我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号程序处理名称”，如“频数分析”、“因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份序号标题”；如“parent-children pdf”、“der pdf”；对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹; 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理专题名整理日期”。

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断