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论文写作中数据分析的三要素

数据就像一篇论文的原矿石,而数据分析就是矿石的提炼过程,决定了一篇论文质量的好坏。虽然数据分析的形式可以变幻莫测,但其具体内容可以总结为三要素,本文重点对这三要素进行介绍。


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数据分析三要素


数据分析可以总结为三要素,即分析数据、展示数据以及解释数据。数据分析和展示都一般能被大多作者所灵活掌握,但解释数据容易被误读,导致论文有“分析”无“解释”,造成数据分析与实际应用脱节,空有一副架子而无灵魂,从而影响论文的整体表达与质量。
 
以下从分析数据、展示数据以及解释数据三个要素来介绍数据分析的基本要求,最后根据审稿中所见的论文总结了数据分析的一些技巧。

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分析数据


分析数据过程中除了分析数据的表达形式,还需要展示数据的来源以及获取方法,比如描述数据的采集、分析方法以及数据的可靠性等等。这些可以来阐明所得结论的假设前提以及分析结论的适用性。
 
其中数据的误差分析是必要的,特别是实验研究类型的论文,需要有重复性实验,这是审稿过程中经常被提及的方面。另外统计类的论文需要展示其优化分析,例如优化模型,显著性分析、正交优化、响应面优化和神经网络优化等等方法。
 
比如对某个城市农作物产量与化肥施用量进行定量分析,得到产量与施用量的数学模型。在此分析之前,需要说明这些数据所处的环境,比如土壤的种类、农作物品种以及分析方法等,这些都能够反映所得到的模型是否能够适用于其他城市。
 
数据的处理方法也是需要重点介绍的部分,比如数据的筛选和分析,使用的软件工具等等,这些都是数据分析过程中重要的一环。

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展示数据


展示数据就是利用图、表格以及文字等形式来使数据更容易被读者以及审稿人所理解。数据分析需要根据各展示形式的优势来合理利用这三类展示方法。比如图表展示的优势是信息含量大、容易引起注意、展示清晰明朗,但解释能力不足;而文字的优势是能够清楚解释数据以及背后含义,但不够显著,容易被读者或审稿人所忽略。

 

在文字中过多的展示数据,不仅增加了论文的阅读难度,而且使论文中所要表达的重要内容淹没在这些内容中,起到反作用。比如在正文中大量描述图表中已经非常清晰的直曲线等。所以,在能够利用图表来展示数据时,尽量不要使用文字,而且在有图表时,切忌重复描述数据。“有舍有得、重点突出”是数据展示的关键方法。




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解释数据


解释数据也同样不是解释越多越好,需要做到重点突出,其重点是要从回答研究问题的角度进行数据分析,使整体论文更加紧密。其中的关键在于解释数据背后所反映的含义,而不是分析数据的表现形式,表现在为了分析数据而分析。

 

在解释数据时需要有清晰的思路,比如可以按照常见的思路来进行展示,这里需要对数据分析的结构进行一定的思考,利用良好的组织结构能“事半功倍”解释数据。另外解释数据时需要解释数据所反映的意义,从而突出论文研究的原始目的。


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比如对于农作物生长方面的研究有“氮素化肥平均施用量在每公顷217.81公斤时产量最高,而当施用量超过这点时呈直线下降趋势,平均下降率为23.5公斤/公斤”。虽然这样的数据分析非常好,但其还停留在分析数据的表现形式,而没有做到真正的解释数据。

 

如果要做到解释数据,需要结合数据来进一步分析其对农作物生产的影响,比如研究重点在揭示化肥施用量与可持续生产之间关系时,数据分析则可以为“氮素化肥合理的施用量是农业生产的关键,超量施用氮素化肥不仅会导致粮食产量下降,而且还会改变土壤的成分,导致土壤的物理化学性质发生变化,使土壤生态系统受到破坏,比如水体富营养化[5-7]。”



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数据分析技巧


针对在论文审稿过程中发现的常见误区,总结了数据分析的一些技巧,其中有三点容易被作者所忽略,比如有深度的数据整理与分析过程、从回答研究问题的角度来展示数据以及利用易于理解的图表展示数据。

 

从回答研究问题的角度看来展示数据是提高数据分析紧密度的关键,其主要误区表现在对数据进行了十八般分析,但论文所提出的研究问题并没有得到回答,甚至存在论文研究问题还不清晰的情况,造成了论文整体存在“无的放矢”现象。


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写作Checklist


数据分析是决定一篇论文质量水平的关键,最后来总结一下数据分析三要素的checklist:

  • 数据分析的三要素为分析数据、展示数据以及解释数据。其中解释数据容易被误读,导致论文有“分析”无“解释”,造成数据分析与实际应用脱节,空有一副架子而无灵魂,从而影响论文的整体表达与质量;
  • 分析数据过程中除了分析数据的表达形式,还需要展示数据的来源以及获取方法,比如数据的筛选和分析,使用的软件工具等等,另外误差分析是必要项;
  • 展示数据就是利用图、表格以及文字等形式来使数据更容易被读者以及审稿人所理解,其中的关键就是合理利用图表和文字的优势;
  • 解释数据的重点是要从回答研究问题的角度进行数据分析,从而使整体论文更加紧密。其关键在于解释数据背后所反映的含义,而不是分析数据的表现形式;
  • 数据的分析技巧包括有足够的数据样本和误差分析、使用可靠的数据分析软件工具、有深度的数据整理与分析过程、需要提及相应的数据处理方法、从回答研究问题的角度看来展示数据、利用易于理解的图表展示数据、与同行沟通结果获取反馈建议以及展示数据的适用范围及局限性。


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