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初学者如何学统计?

写论文的时候,有时候需要用到一些统计软件进行分析,很多人都没接触过,所以一脸蒙也是很正常的情况,不要着急。下面就来介绍一下如何快速掌握统计知识,完成数据分析的工作。
工具/原料
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统计学

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SPSSAU

一、学习路径
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在学习数据分析的过程中,建议大家按照以下四个模块进行学习: 一是数据分析思维的培养。二是数据间的几类关系情况。三是数据分析方法的选择。四是数据研究的撰写等。

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数据分析思维培养: 数据类型是一切研究的基石,也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后,即完成数据清理后,可对数据类型进行区分,一切数据均可分为两种类型,包括定性数据和定量数据。 定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据定类:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女

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数据间的几类关系情况:  差异关系:通常是研究不同类别的差异性,提到了不同类别,那就涉及到定性数据,差异关系可以包括定性和定量数据的差异性,定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法中。 相关关系:比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系,还有影响关系等。X对于Y的影响关系情况如何等,此时影响关系又拆分出几种分析算法。 其它关系:比如数据的浓缩,聚类等 在进行数据研究时,首先需要想到的是“我想做什么?“,来回就只有三种关系,那么这种关系有着明显的区分性,对应确认关系情况,加上数据类型的判断,对应就会找出合理的数据研究方法。

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数据研究的撰写: 如果已经理解了数据类型,数据关系,并且选择了正确的数据研究方法。最终无非是把数据研究方法得出的结论进行汇总整理,然后写成有逻辑性的报告,并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。 关于数据报告的撰写,单独从数据分析角度上看,建议以实际需求出发,比如研究差异关系,那么首先得需要知道有没有差异,接着有了差异,具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时,对应的建议措施应该如何。按照这样的思路,相信数据研究报告的撰写并非难事。

注意事项

初学者推荐阅读spssau网站里免费的学习资料。

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