数据处理在论文写作中的作用 论文写作时如何处理数据分析和实验结果

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在数据分析与论文写作的过程中，需要较多地阅读文献，但这时候的阅读，与前面的大不相同，颇有特色。而且可以分为几个阶段：

第一阶段：动笔写之前，验证数据与结论。

自己得到的数据与结论，与文献是否相同或者类似？几乎没有人能做全新的学习，多少能找到类似的文献，那么就可以拿来做参考。如果自己的数据规律（规律!具体数值肯定不同）和结论，与他人完全不同，那么就要警惕，是否错了。如果与一篇文献大相径庭，可能对方错，可能自己错；如果与n篇文献大相径庭，那么，大概率自己错，小概率恭喜你，创新了。N越大，错的概率越大。另一面，这些数据规律与结论也不能与文献完全相同，如果完全相同，恭喜你，白做了。科研必须要创新。完全相同的东西没有发表的意义。

第二阶段：草稿写作时，研究数据处理与表达的形式。

就是怎么来把这些数据组合成图、表，用图还是用表？用什么图？怎么配色配字？怎么排列组合？这些很有讲究。好的图表，可以为论文增色几分，差的图表，可以直接把论文抹杀。

第三阶段：草稿修改时。研究文字的表达。

第二步说的是图表的创作。图表是论文的骨架。骨头有的得上肉，就是文字的描述。这个时候，需要找一个内容、风格比较类似的范本，参考来写，尤其对新手来说，这点非常重要。这个过程有几个忌讳：首忌参考一堆，每个人、每篇论文的风格都是不同的，一定要重点参考一篇，然后可以找2篇来对照一下大致润色，切忌参考7、8篇，每局部内容参考一篇，甚至一句话、两句话看谁写的好，就跟着写，结果拿出来的东西五花八门、乱成一团。我一个学生，本来拿出来的草稿只是很粗糙、不好看，花了3个月的时间修改，参考了几十篇论文来写，每个局部都找了一个她觉得写得最好的来参考，还有很多句子都有自己的模板来源，结果整个文章文风混乱，惨不忍读。次忌眼高手低，有的论文写的非常漂亮，笔法老辣或是辞藻华丽，很容易吸引青年学生，但自身的文字功底或是英语水平又不行，结果画虎不成反类犬，写的错误连连。我国的英语教学有个毛病，（也许人大特别突出），就是不教学生好好说话，非得绕着圈子换着花样捡着新词来说，拿出来的东西貌似高明实则错误多多，再参考一篇写法复杂的论文，就更加不知所云。我的学生，经常来过来的论文我都看不懂，要一句一句地对，才明白他到底想表达什么。以前一个学习生，后来当警察去了，我最喜欢她的论文，遣词造句简单得不得了，句型几乎都不变，想错都不容易，轻轻松松读下来了。注意，科技论文讲的是让人看懂，不是辞藻华丽、文风复杂。最后一忌是选了一篇烂文章，跟着瞎写，这个容易理解，不展开说了。

第三阶段：针对某个结论展开讨论时。

这是数据分析与论文写作中用参考文献用的最多的地方，你的数据与他人比规律如何？你的观点与他人比是否一致或是有不同的解释？你提出的假说文献是否支持？、、、一篇好的文献，需要大量深入的讨论，不足讨论，再好的数据，也就是一个实验报告。夸张一点说，实验报告与学习论文的本质区别就是讨论，讨论的高度和深度决定了论文的高度和深度。这个也是论文写作中最花时间的地方。遗憾的是，理解这一点的同学不多，我经常碰到一篇论文，选题新颖、设计完整、结果也很漂亮，图表做得都很规范，然而就是没有讨论，通篇都是“我做了什么，我的结果是什么，我的结论是什么”，别人的工作呢？别人的结果呢？别人的结论呢？统统没有，没有比较、没有分析、没有讨论。很可惜。

这个也可以提前，有的喜欢在动手写之前就定投哪个杂志，我还是习惯写完后再选。毕竟论文拿出来了，才知道是哪个档次。这里很简单，但做得不好，选错了杂志会浪费很多时间，甚至更悲催的是在漫长的投稿审稿过程中发现一篇极为类似的发表了，然后自己的论文就呵呵了。

论文写作时如何处理数据分析和实验结果？

论文写作是一项需要严谨和规范的学术活动，其中数据分析和实验结果是论文的重要组成部分。数据分析和实验结果的处理方法应该遵循以下原则：

- 数据分析和实验结果应该与论文的研究目的、研究问题和研究假设相一致，不能随意选择或忽略与论文主题无关或不利的数据和结果。

- 数据分析和实验结果应该使用合适的统计方法和工具进行，不能使用错误或不恰当的方法和工具导致数据和结果失真或误导。

- 数据分析和实验结果应该清晰地呈现在论文中，使用适当的图表、表格、公式等方式展示数据和结果的特征、规律和差异，同时提供必要的解释和说明。

- 数据分析和实验结果应该客观地进行评价和讨论，不能夸大或贬低数据和结果的意义和价值，也不能做出超出数据和结果支持范围的结论或推断。