科研论文的描述性分析和推断性分析是数据分析的两个重要环节。以下是对这两种分析方法的详细介绍：

描述性分析

描述性分析主要用于对数据进行整体、直观的描述，包括中心趋势、离散程度、分布形态等。常见的描述性统计指标有均值、中位数、标准差、频数分布等。通过描述性统计分析，可以快速了解数据的分布情况和集中趋势，为后续的推断性统计分析提供基础。

频数分析：与各个体的变量值出现的次数有关，用于描述数据的频率分布。

集中趋势度量：表明数据集的中心或平均值，能够对总体的某一特征具有代表性。平均值（mean）、中位数(median)和众数(mode)是估计集中趋势度量的三种方法。

差异量数：也称离中趋势量数，是指描述一组数据离中差异情况和离散程度的量数。差异量数的种类很多，主要包括极差(Range,R)、标准差 (Standard deviation, σ)、方差(Variance, σ² ) 、四分位距（interquartile range, IQR）。

在进行描述性分析时，选择合适的图表和统计指标，能够直观地呈现数据的分布和特征，从而增强论文的说服力和科学性。例如，研究者可能会报告一项临床试验中患者治疗前后血压的平均值变化，以直观展示疗法的有效性。

推断性分析

推断性统计分析是基于样本数据，通过对总体参数进行估计和假设检验，推断总体特征的一种统计方法。常见的推断性统计方法包括t检验、方差分析、回归分析等。通过推断性统计分析，可以从样本数据中获得总体参数的估计值，并判断两个或多个总体之间是否存在差异。

检验：用于比较两组数据的均值是否有显著差异。

方差分析（ANOVA）：用于比较多组数据的均值是否有显著差异。

回归分析：用于探究一个或多个自变量与因变量之间的关联模式。例如，多元线性回归模型可以探究年龄、性别、生活习惯等因素对心脏病发病率的影响及其相对权重。

相关性分析：用于探究两个或多个变量之间的相关关系。常见的相关性分析方法有Pearson相关分析、Spearman相关分析等。

在进行推断性分析时，需要注意样本的代表性和外部效度，即研究结果能否推广到总体。此外，还需要考虑多重比较问题，适当调整显著性水平或采用多重比较校正方法。

综上所述，科研论文的描述性分析和推断性分析是相辅相成的。描述性分析为推断性分析提供基础和背景信息，而推断性分析则深入挖掘数据背后的规律和意义。在撰写科研论文时，应根据研究目的和数据类型选择合适的统计方法和分析工具，以确保研究结果的准确性和可靠性。