数据处理难度论文发表
SCI是顶尖期刊，SCI论文在国内应该是最不好发表的。
发表一篇SCI能保证毕业，发表两篇能保证找到工作，发表三篇保证找到好工作。所以对于博士而言，如果能发表5篇以上的话，而且其中还有一篇顶级期刊，那么在就业层面基本上是任何一个高校或研究院所都抢着要的状态。
所以说，如果能发表5篇以上，就足够让一名博士拿5个博士学位，同时还能找到一个非常理想的工作岗位。
从科研角度上而言，如果能发表5篇以上，且其中有1篇是顶级期刊的话，一般的高校的科研奖励大概是三四区的SCI文章奖励1万块/篇，二区以上的一般在3到6万/篇，top期刊的奖励另外来算。如果有5篇的话，从科研奖励上来算，这个奖励能达到50万左右。
而且从就业角度而言，如果有了五篇SCI后，在应聘工作时，就可以拿到一笔不菲的安家费和看启动费。现在大部分高校如果有五篇SCI再加有一篇顶级期刊的话，至少会给到80到100万的安家费，同时科研启动费会给的更高。
扩展资料：
SCI（Scientific Citation Index）是美国科学信息研究所（ISI）编辑出版的引文索引类刊物，创刊于1964年。分印刷版、光盘版和联机版等载体。
印刷版、光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊，涉及基础科学的100余个领域。每年报道60余万篇最新文献，涉及引文900万条。进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文。
据学术堂了解，发表sci论文代表的地位有多高，就意味着其有多难。太容易得到的东西，价值往往是比较低的。而也正因为发表sci论文非常难，才更显其在学术界的顶尖地位。具体发表难度有以下几点：1、sci论文是一个人迈入学术界本领域高门槛的一把凭证。它在学术界的身份，就像体育界奥运会的金牌，影视界的影帝影后或视帝视后。难度可以感受得到。2、sci期刊是学术界权威期刊，是具有国际化标准的，比国内期刊好要高一级，对论文学术价值要求更高。换句话说sci论文最重要的是研究方向和结果要具有一定价值，并能让读者在短时间内捕捉到拟的有用信息和观点，而国内作者很难达到这一基本要求。3、sci期刊中更权威的期刊，多要求发表英文sci论文，很多国内作者的英文写作水平，不符合外国编辑思维习惯和喜好，从而让他们读不懂，无法get到自己要表达的观点和价值，容易被退稿
没有想象中的那么难。在还没有发英文的文章前，总觉得写一篇英文的文章是艰难万分，再加上道听途说，听那些有经验的人说审稿周期多长啦，审稿意见多难回答啊，整个过程多么复杂啊，所以对发英文SCI文章总是有一种恐惧感。有一段时间都心里安慰自己，这辈子就发发中文的文章吧，只要研究结果好，中文的照样可以引起别人的关注。再后来，身在国外，不得不用英文写文章，一段时间下来才发现，其实发英文文章不难，完全没有想象中的那么难。以下是在下的分析: 首先，大部分的英文期刊（在英国、美国出版的）都是被SCI收录的，这个要比入选SCI的中文期刊占所有中文期刊的比例大很多，所以在投稿的时候，基本上是不用考虑所选的英文期刊是不是被SCI收录的。只要是经常看的文献所在的期刊，基本上都是的。在国内，有中文核心期刊跟科技核心期刊，中文核心要比科技核心层次上高一点。中文核心有一部分是SCI收录的，而科技核心的期刊给收录的非常少。那么换成英文期刊，就成了高影响因子的SCI期刊跟低影响因子的SCI期刊，只存在期刊水平的差别，不存在SCI跟非SCI的差别。 SCI一共收录3700多种期刊，所以按照研究领域划分的话，一篇文章可以找到几十个个可供投稿的期刊。如果是跨领域的文章，适合投稿的期刊的数量更多。反观中文的期刊，每一个领域一流的期刊的期刊也就是4-5个的样子。每期刊登的文章的数量受限，于与此同时，国内很多单位都有发文章的要求。在这种科研人员数量众多，一流期刊数量有限的僧多粥少的局面下，文章录用率是大大降低的。因此还不如主动出击，直接投英文的期刊。写英文的文章刚开始的时候是苦了一些，但是换来的将是更宽广的道路。在审稿周期上，综合上看英文期刊的审稿周期反而是要比中文的短。当然，这里比较的是普通的SCI期刊跟国内一二流期刊的比较。国内的一些二三流的期刊的以收版面费为生。对文章的质量控制不严格，编辑觉得差不多的文章就录用了，文章的修改主要靠作者完成，这样的审稿周期确实很短。但是国内一流期刊的审稿周期都比较长，主要也是因为学术能力强的学者通常都兼带一些行政职务，平时都比较忙，审稿的事情自然是拖得比较久一点。在审稿意见上，国外的审稿意见的确是要更加专业一些，要更难回答一些。但是从另外一个角度，这何尝不是一个提高自己能力的一个好机会。一个一针见血的意见要比那种笼统的审稿意见好多了。而且国外期刊的审稿意见基本上是不会出现同行相轻的恶意评价。
一、专业扎实专业书籍一般讲的是广泛接受、陈旧的知识。必须了解这些知识，并且对一些数据、公式或专业知识非常熟练。很多人不喜欢读专业书籍，只是把它们作为参考书籍，认为它们对激发自己的研究灵感价值不大。杂志文章，要经常看，多看。对于自己的专业杂志，至少有一些好杂志，每期出版都会及时翻翻。二、英语扎实现在年轻一代的英语比以前好。平时就多看看文献，多注意作者用词(最好是英语)、句子的展开、段落的发展。英语比汉语更丰富，用法更灵活。目前很多朋友喜欢用英汉字典或者金山词霸。但是，我发现它们不是很好。小编个人喜欢使用英语字典，这有利于准确理解英语单词。三、科研工具扎实包括室内野外，实验技能和写文章所需的主要软件工具。不同的专业对实验有不同的要求。这里我想说的是，在从原始数据到文章稿件的过程中，你可能会使用的软件工具:文字、图形、数据分析统计、数据模拟，不仅写文章效率快，而且有一定的深度。
发表论文数据处理
写作点拨：
一、 开题报告封面
论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师
二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：
论文的背景、理论意义、现实意义
三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：
理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述
四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)
五、研究条件和可能存在的问题
六、预期的结果
七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)
八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)
开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。
综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。 提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。
可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。
据统计是实验性SCI论文所必备的。数据统计的作用就是用科学地分析手段证实研究所得结果的合理性。在SCI论文写作方面，数据统计部分有一些习惯性的用语。在此，做简要归纳。提到数据统计部分的内容主要体现在材料与方法（Materials & Methods）、结果（Results）与讨论（Discussion）部分。材料与方法部分主要陈述用某软件（如SPSS 13.0），采用某种分析进行数据统计。该部分内容的写作举例如下：Statistics was performed with SPSS 13.0 Software. Statistical significance was detected by X2 test.结果部分的统计，多数为组内与组间有无显著性差异。注意，如有显著性差异，请记得标明具体的P值。写作时常用的句子包括：statistical difference was detected/observed/examined between or within the group(s) (P value). 组内与组间有无显著性差异（P值=）。Statistical difference was observed/detected/examined in group A compared with that of group B. 或A组与B组相比，在XX方面具显著性差异。Significant/Remarkable decrease/reduction was observed in the expression of XX protein in group A compared with that of group B (P value). A组与B组相比，A组蛋白表达水平明显降低（P值）。我们常会遇到这样的句子：“A组与B组相比，蛋白C、D表达存在差异性。其中C蛋白表达上调，D蛋白表达下调。”这样的句子在翻译时要根据英文论文的撰写特点，重新排序。其实该句在翻译时完全可以这样写：A组与B组相比，C蛋白表达量上调（A组表达水平VS B组表达水平，P值），D蛋白表达量下调（A组表达水平VS B组表达水平，P值）。之所以这样写就是因为中英文论文行文特点的不同，译员要在读懂中文论文的基础上将原来的内容经过“解码”后才会译出原汁原味的英文句子来。参考译文为：Compared with group B, up-regulation of Protein C was detected in group A (xx vs xx, P value). In addition, down-regulation of Protein D was detected in group A compared with that of group B (xx vs xx, P value). 值得一提的是，多数作者在行文时往往没有SCI论文内的标准格式撰写，但是翻译人员在进行翻译时却极有必要指出这些。因为这些能体现出一个人的科研素养。有心留意的译员就会发现很多时候客户的文章写作统计方面存在一些欠缺或不足，这些都需要译员指出来，这些细节对论文的接受可能没有实质性的改变，但是这是一种素质的体现。因为只有专业才能成就卓越！以上自辑文编译转载
论文发表数据处理
如果论文已经正式发表了，但是发现里面有数学上的错误，第一个方法是联系编辑进行撤稿，将错误修改后重新进行发表。第二个方法是不用撤回原稿，而是重新发一个更正声明，说明论文原稿中的错误，并且表达歉意。以上两种方法都可以解决论文发表后发现数据出错的问题。小论文发表过后发现数据出现错误的时候，我们可以进行撤销，更改之后从新发表。
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：1. 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；2. 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：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 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；3. 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；4. 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“1.频数分析”、“2.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；5. 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：1. 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“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”；2. 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;3. 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；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。
发表一篇学术论文（特别是SCI、SSCI）不是一件很简单的事情，往往需要经历一个相对漫长的过程。对于科研新手而言，可能比较好奇发表一篇学术论文需要经过哪些步骤，今天就以理工科生发表SCI为例来谈一谈。第一步，数据收集要想发论文，首先得有拿得出手的东西，对理工科生来说，就必须有值得发表的数据，因此收集数据是发表一篇学术论文的第一步（此处忽略选题、文献调研等前期工作）。一般来说，理论性的论文可以将一些理论计算、仿真分析等结果作为数据，构成一篇论文；工程性的论文，往往需要实验数据，如果再结合一些理论分析（增加实验结果的可信度），会给文章加分不少。看过这么多文献，我发现比较牛逼的文章往往有深厚的理论分析。收集数据是第一步，也是最难、最耗时间的一步，因为你的数据是否漂亮一定程度决定了论文的创新性和价值。为了获得好的数据，好课题的重要性不言而喻，但更需要的是潜心钻研、经得住磨炼的精神。实验往往是残酷的，可能10次实验里前9次都是失败的，只有最后一次成功了，可能干脆全崩了，这时我们的心态也有可能跟着崩了。因此，不能害怕失败，就算失败了也要稳住心态，分析失败的原因，从而找出解决办法，一步一步完善实验。理论计算和仿真分析，有时比做实验更有挑战，因为往往只有具备深厚的数学和专业基础才能做好这一块，这不是一日之功就能完成的，往往需要长期的知识积累和很强的学习能力。当接触了一个新的方向时，我们对其理论背景往往不是非常熟悉，这时大量阅读文献，特别是英文书籍就很有必要，这个过程是痛苦且漫长的。第二步，数据处理/科研绘图数据很重要，数据分析也不能轻视。运用适当的数据分析方法有助于我们掌握数据的特点和内在规律，引发我们新的思考。因为论文的讨论（discussion）部分都是围绕数据展开的，数据的特点更丰富，值得说的点就更多，写起文章来也更容易。论文中的图（Figure）除了数据图还有示意图，炫酷的示意图能给论文增加不少印象分，相信审稿人看到一篇作图水平非常高的论文心情都会好很多吧。像CNS这种级别的论文的作图那叫一个赏心悦目，据说有个学者为了将一颗白菜的三维图做的更漂亮，买了一车的白菜来研究！因此掌握一定的数据处理/科研绘图能力非常重要，平时可以学一下相关的软件，知乎上有个相关的帖子打击可以点击“阅读原文”看一下。第三步，论文撰写数据处理好了，下一步自然就是撰写论文了。有了好东西，得把它说得漂亮才行，就像你开发了个好产品，但是卖得不好也没用。学术论文的结构总是差不多，相信文献看多了之后就发现，总是少不了摘要（abstract）、前言（introduction）、结果（results）、讨论（discussion）、总结（conclusion）等几个部分。在写论文初稿时，不要想着论文的排版，只管把该写的内容写下来就好（word单栏即可，或者LaTeX）。初稿完成后，再根据想要投稿的期刊的格式要求对论文进行排版，一般来说期刊会在官网提供投稿模板（template），按照要求修改格式即可。其实，投稿论文（manuscript）的格式要求和最后发表的格式往往并不一样，涉及到的都是一些比较简单的排版（字体大小、论文结构、图表等 ），因此完全不用为排版担心。因为发表前，期刊编辑会按照发表格式的要求对论文进行重新排版的。总之记住一点，写论文时把重点放在内容上，而不是格式上。论文撰写过程中，英文的表达非常重要，因此平时在文献阅读过程中，要养成积累优秀句型的习惯，做好笔记，拿来即用。前面有几期介绍过一些有助于论文写作的网站，如《论文写作时，堪称神器的网站！》。如果对自己的英文写作不够自信，最好请外国人或者相关的机构润色一下。论文写作过程中，还有一个非常重要的环节就是参考文献格式的书写。我发现身边很多人都会受这个困扰，花很多时间去琢磨如何排版参考文献。其实，有很多优秀的工具可以帮助我们做到这些，比如前面介绍的软件Zotero，后期我会专门讲解如何排版参考文献。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
已发表论文数据处理
常用spss软件或eviews.jingrui
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
可以。论文没发表之前都可以进行修改，但是一般不建议大改，大改可能会使论文的整体方向错误，无法论证。见刊后的修改在很多情况下是不可挽回的，因为文章已经公开发表，如果涉及到的数据错误是比较重大的，作者可以选择撤稿，作者需要向杂志社说明原因，经杂志社和主编的商讨一致同意，杂志社会出一个撤稿声明，刊登在期刊上。
热处理期刊投稿难度
不同的杂志的周期不同，要耐住性子快的在6、7月就可以出刊了。收费刊物要快点，一般三个月左右，不收费的刊物主要看你的论文的质量，周期相对要长一点。如果急用，就找一家正规收费刊物发表，这当中要注意必须确定无疑是正规刊物。道新闻出版署网站查一下就知道了，地址等信息也要一致。1)国内中文核心期刊：速度差异很大，快的一个月左右通知修改或者录用，慢的3个月以上才给修改意见。当然，拒稿的情况，总体来说还是蛮高效，一般一周到一个月拒稿，不至于浪费太多时间;刊出从1年到2年不等;2)国内普通期刊：录用比较快，基本1个月左右给出录用通知，刊出也基本在1年以内;3)国外SCI期刊：慢的4个月才给审稿结果，当然是极少数;刊出时间从半年到1年多不等。总体来说效率比国内期刊高。
该期刊投稿难度比较难。科学期刊收录了很多的科学研究论文，收录的科学论文都是具有一定的影响力。根据学术参考网查询可知该期刊主要报道生命科学、物理学和地球科学等领域基础、应用研究方面的成果。投稿后需要经过审核，审核的难度高，通常需要很久的时间，期间需要不断地对投稿内容进行修改，直到修改没有问题方可通过审核，再审核通过之后还得向该期刊支付一定数目的开源费用。Science影响因子能过10。影响因子不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。iScience《交叉科学》作为一个今年刚获得影响因子的新期刊， 首个影响因子就达到5.458，只要该期刊保持高质量的审核水准，相信在不久的将来影响因子可以达到10。