论文分析数据的方法主要包括

Paper在语境明确的情况下可以代指一切论文，但通常不包括毕业论文。Essay一般指几千字级别的小论文/课程论文，通常只有文献综述和对文献的批判分析，可以没有独立的数据和实证（即便有也是简化的）。Dissertation在英式英语里指硕士毕业论文。博士毕业论文是TDissertation一般是1——2万字级别，通常有独立的研究方法，数据分析等实证内容。Thesis一般是10万字级别，需要更系统的研究方法，田野调查（即fieldwork），数据分析等实证。总的来说，Dissertation和Essay的主要区别在于是否有完整的研究方法和数据分析等实证过程。Paper是否包括独立数据分析则要根据语境，比如会议上发表的paper和杂志上发表的paper也可以含有研究方法和数据分析，而一些课程作业的paper则可以没有。顺便一提，英文的字数通常相当于中文的两倍以上。所以写1万字以上的英文论文实属不易。（比如一个a,翻译成中文就是两个字 “一个”，indispensable在英文里算一个词，在中文就是“必不可少的”五个字

数据分析的基本方法有以下几点：1、趋势分析。通常用于长期跟踪核心指标，制作一个简单的数据趋势图，看数据具有的趋势变化，无论是周期性，还是存在拐点以及分析背后的原因，或者内部的、外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比、同比和固定基数比。2、对比分析。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解是否完成目标；与上个月相比，要了解环比的增长情况。数据只能通过比较才有意义。3、象限分析。根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限，可以将其划分为两个维度和四个象限。通过象限分析可以可以比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。4、交叉分析。是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。想要了解更多关于数据分析基本方法的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

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。

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。