数据统计对于学术研究的严格性和准确性起着至关重要的作用，90%国际SCI临床医学杂志会对其投稿文章进行统计学审稿，影响因子越高的期刊对统计学审稿要求也越严格。因此，做好数据统计是十分有必要的。

医荟园：做好数据统计 发表论文不再难

医荟园：做好数据统计，发表论文不再难

而SCI论文写作的目的在于向同行清晰准确地传达研究成果。运用简洁、有逻辑的学术语言，并按照一定的结构进行写作，论文会更容易被高档杂志接受，读者也更容易理解。

对于每个科研工作者而言，数据统计在论文投稿发表过程中十分常见的工作之一。那么，常见的数据统计方法有哪些呢?医荟园在这跟大家分享一下：

1. 聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指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。聚类分析所使用方法的不同，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。

2. 因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就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、拉奥典型抽因法等等。

3.相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlationanalysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4.对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondenceanalysis)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。

5.回归分析

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。回归分析(regressionanalysis)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。

6.方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

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。

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