学术论文中常用的实验数据分析方法有哪些？

学术论文中常用的实验数据分析方法有：

1.描述统计分析：通过计算和展示数据的平均值、标准差、中位数、分位数等统计指标，对数据进行描述和总结。

2.t检验：用于比较两个样本的均值是否存在差异，包括独立样本t检验和配对样本t检验。

3.方差分析(ANOVA)：用于比较多个样本的均值是否存在差异，包括单因素方差分析和多因素方差分析。

4.相关分析：用于分析两个变量之间的关系，可以计算相关系数并进行显著性检验。

5.回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测一个变量的值。

6.因子分析：用于研究观测变量的内部结构，找出潜在的因子并进行解释和解释因子的关系。

7.生存分析：用于分析时间相关数据，如生存时间、事件发生时间等。

8.空间分析：用于研究地理空间数据的分布和相关性。

9.聚类分析：用于将数据分为不同的类别或群组。

10.主成分分析：用于降低数据维度，提取数据中的主要信息。

11.时间序列分析：用于分析时间相关数据的趋势和周期性。

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