寫論文時如何用數據進行統計分析

① 我要對論文數據進行一些統計分析，請問一般都做哪些分析

第一節論文寫作的八個環環相聯的步驟

嚴格地說，論文寫作並不是從提筆寫（或在電腦上打字）開始的。此前的許多步驟都屬於論文寫作的必要環節，一定程度上比實際動手寫重要得多。許多過來的人都有體會，完成一篇較大的論文，准備時間少則數月，多則數年，一旦真正准備好了，動手寫作的時間不過數天到數周。

第一步，確定論文的選題。從廣義上說，選任何本專業范圍內的題目都能夠寫出東西來，只要你有新觀點、新發現、新角度、新研究方法、新材料等等。但是這後面的「五新」大大限制了碩士論文的選題。這是由於作者多數是第一次寫這么長的學術論文，缺乏經驗，也缺乏深厚的知識積累，難以把握；同時，二三萬字這個條件也對選題有很大的制約，如果題目過大，無法在這個相對狹小的范圍內展開。所以，選題是否得當，對於論文的成功，影響很大，甚至有人說，一個好的選題等於成功了一半。

根據許多碩士論文的選題經驗，這一級論文的選題可從以下幾方面考慮：本專業的研究空白、發生爭議的話題（自己的觀點感到較為充分）、對比性的話題、從其他專業角度研究本專業的話題（這是一種選題的邊際效應）、有新的插入角度的老話題、剛剛冒出來的本專業的新問題。

第二步，圍繞已經確定的論文選題，回顧相關的理論和研究，或者叫「文獻檢索」。這一步的工作是較為艱苦的，需要有思想准備。在我國，多數中文學術資料目前沒有上網，需要手工查找，因而這個步驟中查找中文資料花費的時間和精力可能很大；拉丁文資料，特別是英文資料由於網路傳播的方便條件，相對好查詢。但是不少資料即使找到了目錄，真正能夠閱讀到，仍需要作者不懈的努力。

這一步是必要的，如果沒有這一步，你的論文內容很可能重復了別人已經做過的工作，等於白做；查找的過程，也是啟發思路、產生觀點火花的過程，不走這一步，等於掐掉了自己新觀點、新視角、新材料的來源。這也是為下一步做觀點、角度、材料上的准備。

第三步，提出你自己關於選題的理論假設，或要研究的具體問題。選題是指准備寫的論文的大體方向和范圍，真要動手寫作，就會遇到兩類具體的問題。第一類屬於觀點方面的：我的具體觀點是什麼？你可以設想出一個或幾個觀點，但它們僅僅是一種假設，通過許多證據、材料，通過嚴密的論證和適當的論證框架結構，證明你的假設是成立的，這才能形成論文的主體。第二類屬於實用方面的：我要具體論證什麼問題？你可以提出許多原因、各種環境條件的影響，它們是不是與所論證的問題相關，相關到什麼程度，這需要通過科學的調查和分析。

不論哪一種情況，這涉及論文的中心思想或論證主題，一定要明確，並且貫穿論文的始終。由於碩士論文字數相對長，常見的問題之一，在於作者把握不住全文，寫著寫著，無形中脫離了自己原來確定的假設或具體問題，說了許多無關中心思想或論證主題的內容。

第四步，決定採用哪些研究方法。人文－社會科學的研究方法，大體可以歸為兩大范疇，思辨研究和實證研究，後者又可分為定性研究、定量研究兩種具體的研究方法。人們為探究社會事實或社會現象，而採用不同的研究取向，不同的研究取向又有不同的研究方法，不同的研究假設、收集資料的方式和對結果的判斷標准。但是各種研究方法在現在的論文寫作中，已經越來越多地呈現相容和內在的連接。一般地說，根據自己的選題和討論的具體問題，可以以一種研究方法為主，輔以其他的方法。例如研究「人」作為大眾媒體信息的接受者其接受信息時的狀況，這種研究取向就決定了研究本身要以定量分析為主，但同時也需要一些歷史的、文化的、政治經濟學的思辨研究。

在文科碩士論文中，作者直接為論文進行的定量分析，規模一般較小，適應的范圍也是有限的，較多地採用別人而不是自己直接的調查結果。這是由於論文的規模較孝給予作者的研究經費有限、作者個人進行社會調查的能力有限等原因造成的。以邏輯分析為主的論文，適當採用一些定量分析的數據，有時會給文章增添一些分量。但是，一定要根據實際需要，而不要為了顯示研究方法的多樣而有意去做。例如一個很宏觀的話題本來適於思辨研究，硬要加進一項微觀的量化調查結果證明什麼，反而會弄巧成拙。這是現在寫好論文要把握的一個具體問題。

第五步，設計論文的框架結構。一般文章的寫作也需要有這一步，但對碩士論文來說，更為必要，其要求也更細一些。一般情況下，一篇碩士論文要有緒章、入題的第一章、主體章節，以及結束語。章節的設置在寫前要有個大體的布局邏輯，使之結構合理；章和章之間有一種邏輯聯系，防止盲目寫下去，淹沒主題，不知所雲。這一步很少有一次完成的，往往會根據收集材料的情況、調查訪問中遇到的新情況，經常變動。但是就像建築師在蓋房子前必須有圖紙一樣，到了寫碩士論文這個層次上，大體的文章框架不能僅僅存於腦子中，一般要形成文字，相對細致一些，具體到「節」更好（但「節」的層次開始時不要固定化），便於寫作時心中有數。

到了設計論文框架這一步，因為有了文字化的章節設計，除了請導師指導外，這是在正式動筆寫前較廣泛地徵求其他專家意見的一個好機會。框架還不是厚厚的論文，看時花費的時間不多，又可以大體看出文章的價值或存在的問題。這時修改論文結構比寫完後修改要輕松、容易得多，時間也較為寬余，不要錯過這個機會。

第六步，對已經取得的文獻資料、調查材料和各種論據進行分析、歸類，分別充實到各章節中，再進行解釋、論證。這實際就是論文寫作本身，所以這樣描述，意在讓作者理解論文寫作的過程。各種材料和論據，不是天生就可以證明論點或說明具體問題的，需要通過作者對材料的組織和論證，才能使其變得富有生命力，極其自然、有力地為自己所論的題目服務。

在這一步，需要溫習一下學過的邏輯學或社會調查統計的知識，用正確的邏輯思維和嚴謹的數據組織方式，緊緊圍繞已經確定的理論假設或具體問題，調動自己所學的各種知識，通過正論（這是主要的）、反論、設論、駁論、喻論等等手法，論證觀點或問題，得出結論，完成論文。

論證中肯定會出現種種材料使用或缺乏的問題、邏輯推理的問題、論據與論題不相配的問題等等，需要停下來再找材料和訪問專家，充實或削減原來論文框架中的內容，必要時對框架結構進行局部調整。這種情形是正常的、經常發生的。在時間的安排上，對此要作出計劃。如果時間安排不當，有時論文功虧一簣的原因就在於寫作時間安排過緊，來不及調整論文結構，這很不值得。

第七步，必要時重新估量選題，修正論證對象的范圍。這是與第六步同時出現的另一種情形，即通過較為廣泛地徵求意見和本人的思考，感到原來的選題對自己不適當，或難以完成，那麼就要及時調整整個論文寫作的計劃，改變選題。這種情形也是正常的，關鍵在於不要長時期猶豫不決，必須較快地作出決定，以便有時間重起爐灶。由於前面已經對本專業的學術研究有過較多的思考和文獻檢索，即使改變選題，重新做起，花費的時間不會很多，對此過多的擔心是不必要的。

選題不當、難以完成的另一種情況不在於選題本身，而在於選題論證的范圍過大。解決這個問題並不難，把論證對象的范圍縮小就是了。這里最大的障礙在於作者捨不得「割愛」，花費了許多功夫准備論文，一旦許多材料用不上，難以割捨。這種情況當然會涉及到重新設計論文框架結構的問題。不過，將較大的論證對象的范圍縮小，總比相反的情形要容易得多。碩士論文寫作中，論證對象范圍過小的情況很少見，因為二三萬字的論文，本來大多適宜開口較小的選題。

第八步，對論文從技術上進行規范化的檢查和調整。章節設計的技術問題（含目錄）、文中的引證標示、注釋及編號、文後的參考文獻編排，以及不屬於論文本身的內容提要（包括英文提要）、關鍵詞等等，都要按照規范化的要求進行檢查和調整。這些雖然屬於技術性問題，但也反映出作者的治學態度。特別是引證，凡是使用了別人觀點的地方，都必須註明材料來源，不能含糊不清，更不能將別人的研究成果變成自己的。標明的材料來源也要十分清楚，論著名稱、作者或編者、出版社或發表的刊物名稱、出版或發表時間等等，一應具全。有時，一篇較有水平的論文，答辯時提出批評的主要問題是引證的不規范，由於這個原因使論文的評價低一檔，這很不值得。

第二節論文的選題：

一個適當的選題等於論文成功了一半

由於十年「文化大革命」這場浩劫，我國的人文－社會科學研究遭到了毀滅性的破壞，林彪、「四人幫」在意識形態領域的種種謬論充斥人文－社會科學的各個學科。1978年我國恢復研究生招生時，人文－社會科學研究幾乎一切從頭開始，因而研究生的論文選題還沒有顯現為一個問題，因為寫什麼題目，即使不是空白，也是需要重新認識和論證的。經過改革開放後二十多年幾代人文－社會科學研究者的努力，我國的人文－社會科學研究呈現一派繁榮的景象，研究生的招收數量大幅度提高。年年招生，年年寫新的論文，而各學科的研究領域是相對穩定的，空白越來越少，新問題的研究又有一定難度，於是現在文科研究生的論文選題，形成一種獨特的競爭局面，如何選擇好論證的題目，凸現為一個新問題。有鑒於此，需要重點談談碩士論文的選題問題。

② 通過數據進行分析的論文研究方法是什麼

通過數據進行分析的論文用數據是數學方法。

數據分析方法：將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系。

此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

數據分析目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

③ 論文數據分析方法有哪些

論文數據方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經常會遇到需要同時考慮幾個變數的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致於他們的關系無法用函數形式表達出來。為研究這類變數的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數據，用統計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變數間的統計規律。而統計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變數y和一個自變數x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數據，然後建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數進行估計，這里可以採用最小二乘法。最後，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常採用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優的實驗條件或生產條件的一種數理統計方法。

人們在實驗中所觀察到的數量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數據的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，並對其作出數量分析，比較各種原因在總變異中所佔的重要程度，作為統計推斷的依據。

例如，我們有四種不同配方下生產的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數據，然後再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數據，利用這些數據建立一個判別函數，並求出相應的臨界值。

這時候，對於需要判別的病人，還是測量相同指標的數據，將其帶入判別函數，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬於有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用於分類的統計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變數進行分類。我們常用的是系統聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然後將距離最近的兩類合並成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合並變成n-2類，如此下去，最後所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什麼樣品。

比如，對中國31個省份的經濟發展情況進行分類，可以通過收集各地區的經濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，並進行聚類分析，就能夠得到不同類別數量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數據做降維處理的統計分析方法，它能夠從數據中提取某些公共部分，然後對這些公共部分進行分析和處理。

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數（關系緊密的變數）刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發展，它也是多元統計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變數綜合為少數幾個因子，以再現原始變數與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變數在主成分中都佔有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變數，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉。因子軸旋轉可以使原始變數在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變數在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變數來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變數。我們還可以根據公共因子在原始變數上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變數上的載荷較大，由於這些課程需要記憶的內容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，並且根據每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠對學生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用於數據降維處理，它用來研究兩組變數之間的關系。它分別對兩組變數提取主成分。從同一組內部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變數整體的線性相關關系。

④ 統計學論文如何分析數據

數據可從網上搜索，統計年鑒及各大資料庫都有，再通過統計軟體作分析，例如相關分析和回歸分析，這種論文偏理論型。

推論統計學被用來將資料中的數據模型化，計算它的機率並且做出對於母體的推論。這個推論可能以對/錯問題的答案所呈現（假設檢定）。

對於數字特徵量的估計（估計），對於未來觀察的預測，關聯性的預測（相關性），或是將關系模型化（回歸）。其他的模型化技術包括變異數分析（ANOVA），時間序列，以及數據挖掘。

為了實際的理由，我們選擇研究母體的子集代替研究母體的每一筆資料，這個子集稱做樣本。以某種經驗設計實驗所搜集的樣本叫做資料。

資料是統計分析的對象，並且被用做兩種相關的用途：描述和推論。描述統計學處理有關敘述的問題：資料是否可以被有效的摘要，不論是以數學或是圖片表現，以用來代表母體的性質？基礎的數學描述包括了平均數和標准差。圖像的摘要則包含了許多種的表和圖。

⑤ 怎樣進行論文數據分析

請在此輸入您的回答，每一次專業解答都將打造您的權威形象數據源：（是什麼）
研究區域描述：（如果你研究的是區域的話，要寫出研究區域你要研究的那一方面的發展概況）
數據處理方法：你用了什麼方法，仔細描繪，比如怎麼選取變數，有無修正參數或部分數據啦等等，怎麼檢驗你處理的方法是否恰當啦

⑥ 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些

科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：

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一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。

⑦ 論文中統計學分析怎麼寫

經常有人問到在論文或標書中應該如何寫作統計分析部分。標準的答案是：你怎麼做的就怎麼寫，每篇文章都是唯一的存在。好裝，汗……。如果我們嘗試去歸納和小結，這部分內容的寫作其實是有一定規律的。

我曾經聽過Thomas Allen Long教授關於論文寫作的課，人很和藹，他主編的書也不錯，操作性很強。在他的書稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154頁中他小結到，統計分析部分應該包括如下內容：統計描述部分、所有的基本統計方法以及分析方案（如ITT或PP等）、樣本量的說明、分組方法、檢驗水準的設定和所使用的統計分析軟體。

同樣在本書的第155頁中也寫得：統計分析人員可以幫助作者對數據進行合理的分析、對分析結果進行正確解讀，同時可以負責統計分析部分的撰寫。他建議將統計分析人員作為作者之一，也許這樣統計分析人員就不會粗枝大葉、不負責任了。

關於醫學統計分析的寫作，其實他還有一本書《How to Report Statistics in Medicine》，在統計分析的報告上寫得更專業。

言歸正傳，本文既然是要小結「統計分析」部分，那就小結吧。個人覺得「統計分析」部分寫作時應該包括以下幾個內容：
（1）樣本量估算及隨訪/數據收集情況；
（2）數據錄入和管理的軟體和方法；
（3）本研究所使用的統計分析軟體和分析方案；
（4）統計描述的方法，分計量和計數資料兩種；
（5）統計推斷的方法，分單因素和多因素兩種；
（6）檢驗水準的選取。

由於某些「你懂的」原因，很多普通的論文沒有進行樣本量估算和區分不同的分析方案（ITT/PP）。所以簡單舉例如下：

本研究採用……資料庫進行數據錄入和管理，數據錄入採用雙錄入核查方式進行。採用……軟體對研究數據進行統計分析。計量資料採用……對其進行正態性檢驗，符合正態分布的計量資料採用均值±標准差的形式進行描述，不符合正態分布的計量資料採用中位數（25%位數，75%位數）進行描述，計數資料採用例數（百分比）進行描述。符合正態分布的計量資料組間比較採用獨立樣本t檢驗或單因素ANOVA進行，不符合正態分布的計量資料組間比較採用非參數檢驗進行，計數資料組間比較採用卡方檢驗進行。在多因素分析上，採用多重線性/邏輯回歸分析……的影響因素。所有檢驗以雙側p<0.05為差異有統計學意義。

有人說我要寫英文的「統計分析」部分，該怎麼辦？同樣，你需要多閱讀別人的優秀文章，然後用它們的句式來構建屬於你自己統計分析內容。可供參考的句式有：
（1）數據採集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.
（2）統計軟體：All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).
（3）統計描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.
（4）單因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson』s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….
（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….
（6）檢驗水準：A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.

⑧ 論文數據分析一般用什麼統計方法

如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定量數據，可使用線性回歸分析，構建回歸模型。如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定類數據，可使用Logistic分析，構建Logistic回歸模型。如果要分析1組X與一組Y之間的關系情況，可使用典型相關分析。如果要分析多個X與多個Y之間的影響關系情況，且樣本量較小（通常小於200），可使用PLS回歸分析。