科研中常用的“数据分析”方法

数据分析在科研中非常重要，尤其在论文写作中，是论据的直接来源，关乎整个论证过程是否严谨和可信。

今天就带大家全方位的认识一下科研中常用的“数据分析”方法，并结合案例进行实操演练。

01、常用的数据分析工具和方法解析

首先要想掌握数据分析的方法，先要了解一下常用的“数据分析工具”，以及它们适用的专业领域。

1、 数据分析工具

常见的数据分析工具、特点及适用专业（老师独家整理） 因此，研究生们需要了解自己领域的数据分析需求，选择最合适的工具和方法。同时，还需要学习基本的数据处理和统计分析知识，以确保正确地解释和报告结果。

2、 常用的数据分析方法

在正式进行“数据分析”前，还需要了解常用的“分析方法”，尤其对于刚刚进入研究领域的科研小白来说，听懂这些“分析方法”的专业叫法，理解其基本原理，是科研过程中重要的基础性工作。

01、 实验设计和分析

适用于生物学、医学、化学、材料学等领域的实验数据分析。可以使用不同的实验设计，如随机对照试验、交叉设计等，然后使用各种统计分析方法，如方差分析、线性回归、非参数检验等，来解释数据和检验假设。

02、 时间序列分析

适用于经济学、金融学、管理学等领域的数据分析。可以使用不同的时间序列模型，如ARIMA模型、ARCH模型等，来描述和预测时间序列数据的趋势、周期和波动，以及检验影响时间序列的因素。

03、 因子分析和结构方程模型

适用于心理学、教育学、社会学等领域的数据分析。可以使用因子分析来发现变量之间的隐藏因素和结构，然后使用结构方程模型来测试理论假设和评估模型拟合度。

04、空间分析

适用于地理信息系统、城市规划等领域的数据分析。可以使用不同的空间统计方法，如空间自相关、空间回归等，来检验空间数据的空间异质性和空间相关性，并识别空间模式和空间趋势。

05、 网络分析

适用于社交网络、复杂系统等领域的数据分析。可以使用不同的网络分析方法，如社区检测、节点中心性分析等，来探索网络的结构、特征和功能，并发现网络中的关键节点和社区。

06、 机器学习

用于计算机科学、人工智能等领域的数据分析。可以使用不同的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，来从数据中学习模式和规律，并进行分类、预测和聚类等任务。

07、 生存分析

适用于医学、生物学等领域的数据分析。可以使用不同的生存分析方法，如生存函数、危险比、生存曲线等，来研究事件发生的概率和影响因素，例如疾病治疗效果的评估、产品寿命的分析等。

08、 内容分析

适用于新闻学、传播学等领域的数据分析。可以使用不同的内容分析方法，如情感分析、主题分析等，来研究文本数据的特征和趋势，例如新闻报道的情感倾向、网络话题的演变等。

09 、多元统计分析

适用于社会科学、管理科学等领域的数据分析。可以使用不同的多元统计方法，如聚类分析、判别分析等，来研究变量之间的关系和组合，例如消费者行为的分析、市场细分的研究等。

10、 线性和非线性优化方法

适用于工程学、运筹学等领域的数据分析。可以使用不同的优化方法，如线性规划、整数规划、非线性规划等，来求解最优解和最优决策，例如生产计划的优化、资源分配的问题等。

02、不同专业的数据分析特点

不同专业的科研可能需要使用不同的数据分析工具和方法，下面老师将例举一些学科专业进行说明。

1、医学研究常用的工具和方法包括：

01、生存分析

用于分析疾病或死亡事件的发生率和预测生存时间。

02 、多元回归分析

用于探究多个因素对疾病或治疗效果的影响，例如年龄、性别、疾病类型等。

03、 Meta分析

用于综合多个独立研究的结果，以评估治疗效果的总体效应。

2、生物学研究常用的工具和方法包括：

01、基因表达分析

用于探究基因表达模式和差异，例如DESeq2和limma等R包。

02 、蛋白质分析

用于研究蛋白质结构和功能，例如蛋白质结构预测和分子动力学模拟等。

03、 Meta分析基因编辑分析

用于评估基因编辑技术的效率和精度，例如CRISPR-Cas9和TALEN等。

04、分子进化分析

用于研究不同生物种类之间的遗传关系和进化历史，例如PHYML和RAxML等软件。

3、物理学研究常用的工具和方法包括：

01、数据拟合和曲线拟合

用于将实验数据与理论模型进行比较，例如最小二乘法和非线性最小二乘法等。

02 、多元分析

用于探究多个因素对物理系统的影响，例如主成分分析和聚类分析等。

03、 模拟和计算

用于模拟和计算物理系统的性质和行为，例如分子动力学模拟和Monte Carlo模拟等。

04、傅里叶变换和频谱分析用于分析物理系统的周期性和频率特征。

4、工程学研究常用的工具和方法包括：

01 、可靠性分析

用于评估工程系统的可靠性和寿命，例如故障树分析和失效模式与影响分析等。

02、 优化和决策分析

用于优化工程系统的设计和性能，例如线性规划和决策树分析等。

03、模拟和建模

用于模拟和建模工程系统的行为和性能，例如有限元分析和计算流体力学模拟等。

4、多元分析

用于探究多个因素对工程系统的影响，例如主成分分析和回归分析等。

5、经济学研究

常用的工具和方法包括：

01、 时间序列分析

用于分析经济变量的趋势和周期性，例如自回归移动平均模型和差分方程模型等。

02、 回归分析

用于探究经济变量之间的关系和影响，例如多元线性回归和Logit回归等。

03、实验设计

用于设计和实施经济实验，例如随机化控制试验和自然实验等。

04、 经济模型

用于模拟和预测经济变量的行为和效果，例如宏观经济模型和计量经济模型等。

03操作演练——以SPSS和Tableau为例

1、SPSS演练——教育学案例分析步骤研究问题

研究小学生的阅读成绩与父母教育水平的关系。

数据收集

从小学生和其父母那里收集阅读成绩和教育水平的数据。

数据分析

01、打开SPSS软件并导入数据，建立一个数据文件。

02、确定变量类型和测量尺度，将阅读成绩设为“数值型”，将教育水平设为“分类型”。 在菜单栏中选择“变量视图”，将睡眠质量和焦虑水平的“类型”设置为“数值”，“测量尺度”设置为“连续”。

进行描述性统计分析

包括平均数、标准差、最小值、最大值等。

01、在菜单栏中选择“分析”——>“描述性统计”——>“统计量”，选择需要分析的变量，点击“确定”即可得到描述性统计分析的结果。

进行t检验或方差分析

01、 以探究不同教育水平的父母的子女阅读成绩是否存在显著差异。

02、进行相关分析，以探究父母教育水平与子女阅读成绩之间的相关性。

回归分析

01、 在SPSS中选择“分析”——“回归”——“线性”。

02、在“因变量”窗口中选择阅读成绩，将其拖入到“因变量”窗口中。

03、在“自变量”窗口中选择教育水平，将其拖入到“自变量”窗口中。

04、点击“确定”按钮，SPSS会自动进行回归分析，并输出回归方程、标准误差、t值、p值等相关统计量。

05、根据回归分析结果，可以确定教育水平对于子女阅读成绩的影响大小和方向。

2、Tableau演练——材料科学专业案例分析

假设您正在研究不同材料的强度和硬度特性，并且您已经测量了一组不同材料的这些属性。想使用Tableau来可视化和分析这些数据，以便更好地理解这些材料的性质。

步骤准备数据

数据应该包括每个材料的名称、强度和硬度属性。将数据存储在Excel电子表格中，并将其保存为CSV格式，以便在Tableau中使用（确保数据中没有空值和重复项）。

打开Tableau

打开Tableau并单击“连接到数据”按钮。选择您的数据文件并单击“打开”。如果数据存储在数据库中，则可以使用Tableau的连接器连接到数据库并导入数据。

创建第一个工作表

在Tableau中，单击“新建工作表”按钮以打开一个新的工作表窗口。然后，将材料名称字段拖到行区域，并将强度和硬度字段拖到列区域。这将创建一个散点图，其中每个点代表一个材料，横坐标是强度，纵坐标是硬度。

定制工作表

可以使用Tableau的各种工具来定制您的工作表。例如，可以更改散点图的颜色和大小，以突出显示不同类型的材料；还可以添加标签和工具提示，以显示材料名称和其强度和硬度值。

创建仪表板

一旦创建了工作表，可以将其组合成一个仪表板。在Tableau中，单击“新建仪表板”按钮以打开一个新的仪表板窗口。然后，将工作表拖到仪表板中，并调整它们的大小和位置。

分享可视化结果

完成了仪表板后，可以将其导出为PDF、图片或Tableau格式。还可以将仪表板共享到Tableau Server或Tableau Public，以便其他人可以查看分析结果。

总之，不同专业的科研需要使用不同的数据分析工具和方法，选择合适的工具和方法可以帮助研究人员更好地理解和解释数据。