理科生在毕业设计中常用的软件工具有很多，以下是一些常见的：

1.MATLAB：MATLAB是一种用于数值计算、数据分析、可视化和编程的高级技术计算语言和交互式环境。它广泛应用于物理、化学、生物、工程等领域的科学研究和工程设计。

2.SPSS：SPSS是一款统计分析软件，适用于社会科学（如经济学、市场调研分析）和管理科学（如运筹学、决策分析）。它可以对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、相关分析等操作。

3.Origin：Origin是一款专业的科学绘图和数据分析软件，适用于物理学、化学、生物学、地理学等学科。它提供了丰富的绘图功能，可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。

4.CAD：计算机辅助设计（ComputerAidedDesign,CAD）是利用计算机技术进行产品设计和制造的一种方法。它可以帮助工程师快速准确地完成产品的设计和制造工作。

5.ANSYS：ANSYS是一款有限元分析软件，主要用于结构力学、流体力学、热传导等领域的仿真分析。它可以对复杂的工程问题进行建模和求解，帮助工程师优化设计方案。

实证分析是一种研究方法，它依赖于观察和实验来收集数据，然后使用统计或其他定量技术来解释这些数据。实证分析的工具有很多，以下是一些常见的工具：

1.统计分析：这是实证分析中最常用的工具之一。它包括描述性统计、推断性统计和多变量分析等。描述性统计用于总结数据，推断性统计用于从样本中推断总体，而多变量分析则用于研究多个变量之间的关系。

2.回归分析：这是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计方法。它可以用来预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。

3.实验设计：实验设计是一种用于控制变量并确定因果关系的方法。它通常包括随机分配参与者到不同的组别，并测量不同条件下的结果。

4.内容分析：内容分析是一种用于研究文本、图像或声音中信息的方法。它通常包括对材料进行编码和分类，以确定其中的主题或模式。

5.案例研究：案例研究是一种用于深入研究特定个体或情境的方法。它通常包括收集详细数据，并进行深入分析。

在进行论文研究时，有许多工具可以帮助我们更有效地收集、分析和呈现数据。以下是一些常见的论文研究工具：

1.文献检索工具：如GoogleScholar、CNKI（中国知网）、WebofScience等，可以帮助我们找到相关的学术文章和研究资料。

2.数据分析工具：如SPSS、SAS、R、Python等，可以帮助我们对收集到的数据进行统计分析和建模。

3.内容管理工具：如EndNote、Mendeley等，可以帮助我们管理和整理参考文献。

4.写作工具：如MicrosoftWord、LaTeX等，可以帮助我们撰写和编辑论文。

5.图表制作工具：如Excel、Tableau、PowerBI等，可以帮助我们制作和展示数据图表。

6.在线协作工具：如GoogleDocs、Zotero等，可以帮助我们与团队成员共享和协作研究。

7.阅读和注释工具：如PDF-XChangeViewer、Annotator等，可以帮助我们在阅读和注释PDF文档时更加高效。

8.翻译工具：如有道词典、DeepL等，可以帮助我们理解和翻译外文资料。

9.项目管理工具：如Trello、Asana等，可以帮助我们规划和管理研究项目。

10.时间管理工具：如番茄工作法、Forest等，可以帮助我们提高研究效率。

以上就是一些常见的论文研究工具，不同的研究项目可能需要使用不同的工具，因此选择和使用这些工具时需要根据实际需求进行。

分析统计的工具和方法有很多，以下是一些常见的工具和方法：

1.描述性统计分析：通过对数据的汇总和描述，揭示数据内在的数量规律性。它主要包括数据的离散程度分析、平均分析、分布以及一些基本的统计图形。

2.相关分析：通过研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。

3.回归分析：用于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

4.方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，主要用来比较两个或两个以上样本的均值是否相同。

5.聚类分析：将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

6.因子分析：从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的指标（或称变量）归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。