留学生论文中进行数据分析的主要作用是从数据中得到事实或者发展趋势。数据分析并非简单的使用一组数据进行分析，而更多的是要对大量数据进行分析。在实证研究中，可以将搜集而来的大量数据分割成为不同的小parts，由此可以将分析的过程简单化。
数据分析通常包含两个部分，首先是搜集数据，其次才是分析数据。数据的搜集将在很大程度上影响分析的结果。如果收集而来的数据存在错误或者偏向性选择，则分析只能按照错误或者偏向性的数据得出mistaken或者biased 的结论。
从类型上，数据分析可以分为三种。第一种为定性数据。这种数据常用于进行客观描述，常见于进行compare和contrast的写作中。定量数据需要通过调查、询问等方式获得，通过上述方式获得的数据为primary source。第二种为定量数据。定量数据就是通常意义上认为的数据，比如numbers以及numerical figures。这种数据的处理方式为进行分类、测算、估算等。定量数据常用于描述长度、年龄、成本、绩效等。通常使用图表的方式进行统计学上的处理。第三种为类型化数据categorical data。类型化数据也是通过调查得来，某个类型中包含的数据仅能针对该类型。比如，就婚姻状态获得的数据只能是已婚、未婚等有限的几种，不能是其他。
对于定性数据，常用如下方法进行分析：1、内容分析。直接分析data之中包含的内容。2、原因分析。通过分析数据，得出某种现象发生的根本原因。原因分析可以提供不同的分析解释视角，从而对某个现象进行全新的阐释。3、过程分析。主要通过对某个现象或者结果产生的过程，各个因素如何interact，进行分析。比如，对某种生活方式如何产生，可能需要分析不同的影响因素，才能得出一个结论。
对于定量分析，首先不是分析数据，而是处理数据。数据的处理需要按照不同阶段进行。
第一个阶段为数据筛选。筛选有两个目的，一个目的是将错误的数据晒粗去。第二个目的是将无效数据排除。
第二个阶段为数据的编辑。数据编辑适用于那些有效的，相关的，正确的，但是不完整的数据。通过编辑让这些数据能够正常使用。比如，在进行调查问卷的过程中，有的respondent可能错误填写或者不完整填写，这种数据需要通过再次编辑加工的方式让其得以使用。
第三个阶段为数据编码，data coding。数据的编码是数据分析中最为重要的环节。这个环节是将原先无序杂乱的数据进行整合，按照特定的条件或者group进行分析，从而方便分析。数据的编码按照不同的研究方法和目的可以采用如下方法：第一种方法为按照研究方法进行分析。这种方法适用于简单的、直观的描述性分析。第二种方法为推论统计。也就是从一个小的样本中推论总体，以小见大。
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