科学研究实验数据的常见分析方法

一般情况下,在采集试验资料后进行数据分析，即采用恰当的统计学方法对所搜集到的资料进行分析。抽取有用的资料，得出结论，对资料进行细致的研究与总结。

一、因素分析。英国心理学家 C· E·斯皮尔曼首先提出了一种新的统计方法，它是一种从变量群体中抽取出共同因素的统计方法。通过对变量组的共同因子进行分析，挖掘出海量数据之间的内在关联，从而减少了决策的困难。据了解，现有的因素分析方法有十多种。如图像分析，重心法，最小平整法，最大似然解等。本方法以相关系数矩阵为基础，区别在于采用不同的共性估算相关系数矩阵的对角线值。在社会学中，因素分析常常是以主要成份为基础的反作用进行的。

二、相关分析。通常,它被用来研究各种现象间的某种联系，以及这些联系的相对方向和相关性。通常，x与 y的关系是不确定的。举例来说，用 x和 y来记录一个人的重量和身高，或者每公顷的农田施肥和每公顷的水稻产量。x和 y很明显是相关的，但是他们并没有精确到可以用一个来确定另外一个水平，这就是关联。

三、相应的分析。又称为关联分析，R-Q型因素分析。本文以定性变量的交互矩阵为基础，揭示了各变量间的相互关系。它能够描述同一变量的不同类间的差异，不同类型间的对应关系。对应分析的基本思路是将连接清单中的行、列要素的比例结构以低维空间内的点表示出来。

四、回归分析。一种统计分析方法，用以测定两个或多个变量的量化关系。方式。当前，许多学者都采用回归分析法。按照自变量的数目，可以将其划分为单一因素回归与多元回归两种类型。从自变量和因数之间的关系出发，可以将其划分为线性回归和非线性回归。

希望以上方法能够在写作过程中对数据进行整理的过程中发挥作用！