科学研究中一般对面基统计表如何分析。

对于科学研究中的面基统计表，一般可以通过以下步骤进行分析：

1. 数据清洗与整理：对原始数据进行清洗和整理，包括去除异常值、缺失值处理、数据转换等操作。

2. 描述性统计分析：通过计算平均值、中位数、标准差、最大最小值等指标，描述数据的集中趋势和离散程度。

3. 统计检验：根据研究目的和假设，选择适当的统计检验方法，对不同组别或条件之间的差异进行检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。

4. 相关分析：通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）或者非参数方法（如Spearman等级相关系数），分析变量之间的相关性。

5. 回归分析：对于多个自变量与一个因变量之间的关系，可以进行线性回归或者多元回归分析。

6. 频数分析：对分类变量进行频数和比例统计，了解不同类别的分布情况。

7. 交叉分析：对两个或多个变量进行交叉分析，了解不同组合条件下的情况。

8. 可视化分析：通过绘制图表（如柱状图、饼图、散点图、箱线图等），直观地展示数据的特征和差异。

9. 结果解释与讨论：根据统计分析结果，解释研究问题，讨论结论的可靠性和实际意义，并提出进一步研究的建议。

以上步骤仅为一般性的分析方法，具体的分析策略和方法还需要根据研究问题、数据特点和研究设计等进行确定。在实际分析中，还可以结合统计软件（如SPSS、R等）进行数据处理和分析