统计分析的目的是通过量化的数据来预测发展趋势、总结发展规律或者揭示内在规律和关系，统计分析是统计学留学论文作业辅导一种常见的研究方法。
统计分析并非不加以任何假设的直接分析数据，得出什么结论就是什么。相反，统计分析在进行分析和collect data之前就需要明确好研究的假设hypothesis是什么，之后才能决定样本数据的规模，如何取样的程序和规则。取样获取数据之后，就可以从数据中推测出假设，作出预测等。那么，哪些题目一眼便知是需要使用统计学分析的？LunwenHelp小编给同学们举两个例子：
样式1：因果关系类，比如，冥想是否有助于提高白领雇员的工作效率。
样式2：关联关系类，比如，家庭收入与子女学业是否存在相关性？
下面LunwenHelp小编就按照步骤讲解如何进行统计分析。
第一步，先确定好你的hypothesis，之后进行研究的规划。预先作出假设的目的并不表示最后的结果必须如何这一假设，而是需要用数据来验证假设是否true。常见的假设有两种，一种为null hypothesis，一种为alternative hypothesis。前一种可以理解为零假设，代表没有关系（no relationship）。比如30分钟的冥想于提高劳动效率并无任何作用，这便是零假设（no effect） 。通过数据分析，当发生某种概率的事件时，便可以得出否定零假设的结论。alternative hypothesis是替代假设，表示作出了有effect或者relationship的假设。而30分钟的冥想有助于提高劳动效率的假设则是替代假设。
研究规划指的是如何收集数据和进行分析的总体安排。首先确定是采用描述性，关联性还是实验性experimental的研究规划；确定是从群体的层面还是从个体的层面进行数据对比。实验将直接对变量产生影响，而描述以及关联性研究仅measure 变量。具体而言，在实验性规划中，可以通过比较或者回溯等方式得到因果关系的结论。在关联规划中，无需假设因果关系，便可以探究不同变量之间的关系。在描述性规划中，可以通过对样本数据进行推导的方式，得到一种现象的外在特征，比如30-50岁人群的职业焦虑规律。
在between-subjects的研究规划中，比较的是群体（groups），比如那些选择了每天进行冥想的和完全不进行冥想的群体；在within-subjects 规划中，比较的是一个群体内部的个体之间的差异，比如选择进行冥想的个体之间是否在提高劳动效率上存在差异。
如何测量变量。在统计分析中，需要确定采用的数据的类型。类型化数据，指的是某个grouping的数据，比如，性别或者国籍。量化型数据，指的是数据的量，比如得分总分或者金额的总额。不同的变量可以采用不同的维度进行量化，比如，年纪即可以是量化数据，也可以是类型数据（属于儿童）。确定那种测量的方式对于选择进行的假设tests是十分重要的。因为researcher可以取量化数据的平均值，但是却不能取类型化数据的均值。
第二步：从样本中获取数据。通常情况下，研究人员是无法将整个情况都纳入考察范围之内（出于人的认识的有限、精力的有限等），因为进行研究的数据来源基本都是sample。案例选的好，那么案例中提取出来的数据，便基本可以apply到整个population之中。因此，选择的sample需要是能够有典型意义或者能够基本代表其他情况的。避免选择那些过于非典型或者奇怪的sample。
选取sample的常见方式有两种：一种是所谓的probability 选样，每个sample被选中的几率都是随机的。另一种是non-probability选样，主要通过有一定条件的选样方式展开。随机选样方法能够减少选样偏见，确保选出来的每个sample都是整个population之中的典型情况。而非随机选样方式则天然戴上了偏见。但相比于随机选样，非随机方式其实更容易操作。预估样本的规模。可以通过考察同类型的研究的样本数据来确定你的样本数量。样本过少，写出来的分析可能别人认为没有代表性，而样本数量太多，对研究人员本身而言负担过重，而且是unnecessary的。
第三步：describe你的样本数据。可以采用可视化的方式来描述数据，比方将数据以tables以及graphs的方式表现出来，可以直接看出数据是否存在异常，是否有缺失等等。
第四步：测试假设是否成立，或者从数据中提出inference。作出推论的方式主要有两种，一种是estimation，从样本数据中进行估计。另一种是测试假设是否成立，即实现作出一个假设，通过统计的数据测试假设是否valid。
第五步：解释结论。这是进行统计分析的最后一步。在假设测试中，统计的重要性是形成最后结论的重要指标。统计的重要性决定你的results在统计学的层面上是否是significant的。值得一提的是，统计学上具有意义的results通常不会单纯的随机出现。如果在整体population之中，假设为零的前提成立，具有统计学层面上的具有意义的result是几乎不可能出现的。即便具有统计学层面上的具有significance的result出现，也无法直接推导出在现实中，该统计学的结果具有适用的可能性，或者会产生任何实际的效果。这与统计学的学科特点是契合的。
常见的结论错误decision error。Type I 以及Type II 错误是研究结论中的常见错误。Type I错误表示在零假设本为真的情况下，否定零假设。即本来便没有effect或者relationship，得出的结论却是有联系。Type II表示在零假设为假的情况下，认为零假设成立。
频率派统计学frequentist statistics偏向于适用零假设，并且常以零假设成立作为前提。不过近些年随着替代假设的流行，越来越多的人选择使用贝式统计bayesian statistics。采用这种统计方式，可以将自己的统计假设建立在之前研究基础之上，意味着可以随着情况的变化update数据。
以上就是关于统计学论文作业辅导中统计分析步骤的全部内容，希望可以帮助到在国外留学就读统计学相关专业的同学们。如果在国外留学期间有任何统计作业代写需要，欢迎选择我们LunwenHelp为您服务，我们竭诚为您提供高分原创代写服务，价格有诚意，分数有保障，服务有质量，售后有保证。
