本文章将教会你如何对实验结果进行定性分析，其需要一定的论文基础，文末有论文撰写小技巧，不想看基础原理的人可以直接调到文章末尾。
一、什么是定性分析
定性分析是一种在众多领域广泛应用的研究方法，它致力于对事物的性质、特征、属性等进行深入探究，以理解和解释事物的本质和内在规律。在化学领域，定性分析主要侧重于确定物质中含有哪些元素、离子、官能团或化合物等成分。例如通过特定的化学反应，观察所产生的沉淀、气体、颜色变化等现象来推断物质的组成。像向某溶液中滴加硝酸酸化的硝酸银溶液，若有白色沉淀生成，则说明溶液中含有氯离子，这就是典型的化学定性分析方法。
从数据收集的角度来看，定性分析收集的数据多为非数值型的，如文字描述、图片、音频、视频等。这些数据能够提供丰富的背景信息和细腻的细节。以市场调研中对消费者购买体验的研究为例，研究人员会收集消费者关于购买过程的详细叙述，包括他们进入商店时的感受、挑选商品时的心理活动、与店员交流的过程以及付款后的满意度等诸多方面的文字描述，通过对这些大量非结构化数据的分析，挖掘出影响消费者购买决策的关键因素，进而为企业优化产品和服务提供依据。以下是一个简单的定性分析的 Python 示例代码，使用自然语言处理库 nltk 对文本进行情感倾向分析，判断文本是正面、负面还是中性情感倾向
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# 下载需要的 nltk 数据包
nltk.download('vader_lexicon')
def qualitative_analysis(text):
# 初始化情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
# 获取情感分数，得到一个包含正向、负向、中性、复合分数的字典
sentiment_scores = sia.polarity_scores(text)
# 根据复合分数判断情感倾向
if sentiment_scores['compound'] >= 0.05:
sentiment = "正面"
elif sentiment_scores['compound'] <= -0.05:
sentiment = "负面"
else:
sentiment = "中性"
return sentiment, sentiment_scores
# 示例文本
texts = [
"这部电影太棒了！演员们的表演非常精彩，剧情引人入胜，视觉效果震撼，是我看过的最好的电影之一。",
"这个餐厅的服务态度很差，等了很久菜还没上齐，而且味道也很一般，以后不会再来了。",
"今天天气不错，适合出去走走，不过路上有点堵车，总的来说还是挺开心的。"
]
# 对每段文本进行定性分析
for i, text in enumerate(texts):
sentiment, scores = qualitative_analysis(text)
print(f"文本 {i+1} 的情感倾向：{sentiment}")
print("情感分数：", scores)
print("-" * 50)在分析方法上，定性分析强调对数据的归纳和演绎。归纳是从具体的样本或案例中提炼出一般性的规律和模式，比如在分析一系列成功企业的管理案例时，通过仔细梳理每个企业的管理策略、组织架构、企业文化等方面的细节，找出它们共同遵循的成功原则或管理逻辑 。演绎则是从已有的理论出发，去解释新的现象或案例。例如，根据已有的社会分层理论，去剖析一个新的社会群体所处的阶层位置及其相应的社会特征。
二、在论文中怎么写这部分内容
相信大家都玩过AI换脸，没玩过边蛙跳边看博主之前的文章：>---------链接-------------<
以这种图像生成为例，在撰写论文中的定性分析部分时，首先应开篇点明定性分析的目的，即对实验结果进行主观观察和质性判断，以深入理解实验现象、揭示潜在规律或特性。接着详细阐述具体的分析方法，例如在评估生成图片质量时，说明通过肉眼观察，从图片的整体性、清晰度、色彩表现、细节呈现等多个维度进行系统评估。对于整体性，描述如何判断图片元素是否协调统一、画面是否完整；在清晰度方面，解释如何观察主体部分的线条和轮廓是否清晰可辨；对于色彩表现，说明如何分析色彩搭配是否合理、过渡是否自然；在细节呈现上，阐述如何识别细节特征是否具有辨识度等，比如这里我突然放一个图，你是不是觉得结构安排比较合理。
然后深入展开分析过程，详细描述观察到的现象和结果，但不直接给出具体图片的分析结论。比如，可以提及在观察多张生成图片时，发现大多数图片在整体布局上较为合理，元素之间能够构成和谐的画面；在清晰度上，大部分图片的主体轮廓能够被识别，但部分细节可能稍显模糊；色彩表现方面，常见色彩搭配丰富且过渡自然，但在复杂光照条件下可能存在一些偏差；细节生成上，能够看出模型具备一定的细节捕捉能力，但精细度仍有提升空间等，这个时候一个图是不够的，你要放一个组图上去。
在分析过程中，结合相关理论或经验进行解释和推测，说明观察到的现象可能背后的原因或意义。例如，可以联系生成模型的训练机制、数据集特点等，探讨模型在生成图片时为何能在整体布局和色彩搭配上表现较好，而在细节清晰度和复杂场景色彩准确性上存在不足，以及这些问题对未来模型优化可能带来的启示。最后总结定性分析的主要发现，强调其对研究结果的补充和支持作用，同时指出定性分析的局限性，如主观性较强、样本量相对有限等，为后续研究提出改进建议。这样在论文中撰写定性分析部分，既能清晰地呈现分析过程和思路，又能为整体研究提供有价值的见解和支撑，同时保持学术的严谨性和客观性。
三、好用的定性分析技巧
如刚刚所述，定性分析肯定要放一些组图，经常发顶刊顶会的童鞋都知道，常用的WPS和word格式特别容易乱，博主建议你们使用latex格式进行论文撰写，在latex里面，组图可以通过以下代码进行编写。
\documentclass{article}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{subcaption} % 用于创建子图
\begin{document}
\begin{figure}[htbp]
\centering
\captionsetup[subfigure]{labelformat=default, labelsep=period} % 设置子图标题格式
\subcaptionbox{生成图片 A（良好质量示例）}[0.3\textwidth][c]{% 第一个子图
\includegraphics[width=\linewidth]{example-image-a} % 替换为你的图片路径
}
\hfill
\subcaptionbox{生成图片 B（中等质量示例）}[0.3\textwidth][c]{% 第二个子图
\includegraphics[width=\linewidth]{example-image-b} % 替换为你的图片路径
}
\hfill
\subcaptionbox{生成图片 C（较差质量示例）}[0.3\textwidth][c]{% 第三个子图
\includegraphics[width=\linewidth]{example-image-c} % 替换为你的图片路径
}
\caption{生成图片的定性分析示例组图。通过肉眼观察对不同质量水平的生成图片进行对比展示，以辅助后续的定性分析过程。}
\label{fig:qualitative_analysis}
\end{figure}
\end{document}生成的 PDF 中将展示一个包含三张子图的组图，每张子图都有自己的标题，整个组图也有一个统一的标题。这种格式适合在论文中展示不同质量水平的生成图片，以便进行定性分析。如果你需要更复杂的布局（例如多行多列的组图），可以使用 \subcaptionbox 的嵌套组合实现。这样产生的图片效果大概如下图所示，好不好看，我就问你好不好看？
但是这个时候就有新粉要问了，博主博主，latex我不会用怎么办？很简单，直接看博主之前的教程就好了，有手就行。