留学论文写作常用7种数据分析方法

留学论文可以说是每个留学生心中的痛楚，提到论文中的“数据分析”更是“雪上加霜”，很多同学纷纷表示，费了九牛二虎之力把数据收集好了，结果分析的时候“无从下手”、“脑袋空空”...为了帮助小伙伴们解决这个难题，博远教育小编今天给大家分享留学论文写作常用7种数据分析方法。

1.回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，它们之间关系复杂无法精确研究，以至于它们的关系也就无法用函数形式表达出来。

为了研究这种变量的关系，就需要通过大量实验观察获得数据，用统计方法寻找它们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律，统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只需考虑一个因变量和一个自变量的关系，例如，我们想要研究身高和体重的关系，需收集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型，接着，需要对未知的参数进行评估，采用最小二乘法，来验证因变量是否随着自变量线性变化，通常我们采用t检验。

2.方差分析

实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。

方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观察值是否有显著影响，从而找出比较好的实验条件或是生产条件的一种数理统计方法。

方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其做出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

3.判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法，打个比方：想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测试指标数据，然后再取有心脏病的病人相同的指标数据，利用这些数据建立一个判别函数，求出相应的临界值。对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

4.聚类分析

是用于分类的统计方法，可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类，比较常用的是系统聚类法，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图，在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

5.主成分分析

是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性，人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四...，第P个主成分。

6.因子分析

是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法，因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰地解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子就能够用那些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

7.典型相关分析

同样是用于数据降维处理，研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分，从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

以上就是比较常见的7种数据分析方法啦，如果在国外留学有任何留学论文写作困难的同学们，欢迎选择博远教育留学论文代写服务，价格有诚意、分数有保障、服务有质量，每一份论文都将免费赠送Turnitin原创检测报告，每一份论文都支持交稿后14天内免费无限次修改直到满意为止，欢迎扫描右侧二维码咨询网站客服。