工科研究生备考心得（如何获取数据与事实）

由实验获得的原始数据是粗糙的、凌乱的，而数据处理，就是运用数理统计方法对数据进行处理，包括数据的收集、整理和分析，并根据分析结果对研究对象进行科学推断，揭示其内部隐藏的规律。

在数据分析过程中要注意对误差的分析。大体来说，误差可以分为3类：

①系统性误差。即按某一确定规律变化的误差，测量值对真值的偏离总是相同的。

②偶然性误差。指在条件不变的情况下多次测量时，误差的绝对值和符号变化没有确定规律的误差。偶然性误差难以排除，但可以用改进测量的方法和数据处理的方法，减少对测量结果的影响。

③粗差。指测量结果的明显误差，如测错或读错、记错、实验条件错误等。这些主要是由疏忽大意、操作不当或设备出现故障引起的明显不合理的错值或异常值，稍加仔细便可排除。

数据处理的主要内容有：描述性统计（平均值、方差、标准方差、最大值、最小值等）、假设性检验和变量间关系（相关与回归）。在数据处理分析中要遵循以下3个基本原则：

（1）真实性。数据的真实性是数据整理与分析的第一标准。只有建立在真实数据上的分析以及得出的结论才具有意义，虚假的数字无论如何分析整理，都没有任何价值。

（2）严谨性。严谨性是科研工作的基本要求。从实验设计、数据采集、数据分析、整理、结论诸环节，都必须符合严谨性原则。

（3）规范性。实验数据是通过图表的形式来报道的，图表具有很多格式，可以任意选择自己熟悉、使用方便的格式，但必须符合规范。这里可以细分为两个问题：一是统一性，即数据报道采用统一格式；二是自说明性，即只看图表，就可以充分了解信息，这就要求图表的标题、单位等必须清晰、明确。

同时，要注意在获取数据与事实的过程中遵守学术规范：

1）研究工作的原始数据必须详细记录，善保管。

2）原始记录应包括实验日期、研究内容和目标、实验方法、操作步骤、实验现象、实验数据（如分析数据、谱图、照片等）、证明人签名等内容。

3）原始记录的内容应尽可能详细，要足以让他人能够按照原始记录重复出某一实验。

避免出现各类严重学术不端行为：严禁捏造、篡改自己或他人的研究成果、实验数据或引用的资料。

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