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一、常用的实验数据分析方法
聚类分析：聚类分析是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它把数据分类到不同的类或者簇，同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类过程中，不必事先给出一个分类的标准，能够从样本数据出发自动进行分类。不过，聚类所使用方法的不同，常常会得到不同的结论，不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。其目的是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法、最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
相关分析：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
对应分析：对应分析也称关联分析、R - Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。其基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
回归分析：回归分析是研究一个随机变量Y对另一个（X）或一组（X1，X2，…，Xk）变量的相依关系的统计分析方法，是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
方差分析：方差分析又称变异数分析或F检验，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
二、实验数据处理表格相关
列表法：
列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。设计记录表格时要做到：
表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。
表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
作图法：
作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。它具有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，是一种最常用的数据处理方法。
作图法的基本规则是：
根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如+、X、?、△等符号标出，以免混淆。南京中小学辅导，南京中小学培训班，南京中小学补习培训，南京高中补习班，南京金博教育中小学培训经典格言：一个人的失败，是他自己的直接结果。——詹姆斯·艾伦南京初二英语辅导。。