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现如今，大量的数据包围着我们，要处理这些数据，就需要对其进行适当的分析。同样在论文写作中，数据分析是基础，它可以清楚直观的表现出你的研究结果，如果数据分析有效无误，研究成果就比较可靠。

论文数据分析是理解、收集、汇编和处理大量数据的过程。在这个过程中，要找出数据的相关性，并对事实和数据进行批判性研究，从而得出结论。

我们给大家整理了论文数据分析的一些技巧，可以参考一下哦~

1 收集数据的相关性

查看研究目的，确定哪些数据可以分析。论文中所呈现的数据都应与研究目的相关且适合。不要仅仅使用不相关的数据导致结果复杂化，如果数据不相关，研究可能会偏离重点。

2 数据分析方法

使用最适合收集的数据类型和研究目标的方法是至关重要的。需要详细表明，你并不是随意选择分析方法，而是在长期研究和批判性推理的基础上做出的最佳选择。

1) 定性数据分析

定性数据通常是非数字数据，有时被称为 "软数据"。仍然需要对收集到的数据进行彻底的分析（例如演绎法、归纳法等）。定性数据分析是一个反复的过程，因此比较耗时。需注意，采用定性方法进行研究的目的不是要得出具有统计代表性或有效的研究结果，而是要发掘更深层次的、可迁移的结论。

2) 定量数据分析

定量数据包含从科学研究中获得的事实和数字，需要大量的统计分析，从而得出结论。在分析前，需要检查样本是否具有代表性，如果样本具有代表性，那么就可以将结论推广到更大的范围。常用的有描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析等。

3 数据展示工具

想要呈现大量的数据，并让读者容易理解，这可能会比较困难。在某些情况下，图表、图形、图解、引用和公式都具有独特的优势。比如表格是以简洁方式呈现定性或定量数据的绝佳方法。“有舍有得、重点突出”是数据展示的关键方法。

还需注意一点，要思考读者是否能理解，也许呈现数据的方式对你来说可能很清晰，但要问问自己，对不太了解你研究的人来说是否同样清晰。

4 讨论数据及得出结论

在讨论数据时，应对所呈现数据的方法、内容和趋势进行分类。从回答研究问题的角度进行数据分析，使整体论文更加紧密，其中的关键在于解释数据背后所反映的含义。

选择合适的理论进行解释，平衡不同观点的利弊。不要隐藏异常的数据，数据的误差分析是必要的，特别是实验研究类型的论文，需要有重复性实验。要承认数据的局限性，并进行优化分析，这可以为研究增加可信度。

5 附录

有时可能会发现数据分析部分变得杂乱无章，但又不愿意过多地删减数据。如果数据是相关的，但很难在正文中关联起来，可以把他们放到附录里。数据图表、问卷以及访谈和专题小组的记录均可以放在附录中。

6 与文献建立联系

在论文数据分析的最后，最好将你的数据与其他学者发表的研究进行比较，找出相同点和不同点。检查研究结果是否符合预期，并找到问题的关键点，进一步分析并讨论其出现的原因。

关于论文数据分析的技巧，你觉得对你有帮助吗？还有哪些其他的技巧呢。

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参考资料：

[1] https://www.analyticsfordecisions.com/dissertation-data-analysis/

[2] https://www.oxbridgeessays.com/blog/top-10-tips-writing-dissertation-data-analysis/