毕业论文数据分析辅导书

恩，个人意见。首先是毕业论文，必须得写得专业一点，所以数据收集楼主还是算了吧。累死累活设计调查回收，问卷的质量还不一定得到保证。所以一般而言不建议自己做数据收集，投入产出不成正比。其次，研究题目应该根据你自己的专业，楼主你列的那些题目，我想不到你是哪个专业的，市场营销，商学院这些方向？我不知道。但是实话实说，用spss做这些分析，真的不太合适的，得出的结果也就那么些吧，看着很好其实没有多少创新的东西在的。然后，毕业论文的要求，我不知道学校的具体要求，但大概各学校应该都差不多吧。标准，合格。这个看着很简单其实挺难的，尤其是数据分析论文，要在调查研究问卷设计收集数据分析上做到标准不是件容易的事情啊。而且我觉得楼主应该还是个本科生吧，本科生的毕业论文对创新性没有很高的要求，所以楼主也不要想着说做个什么很特别的，找一份数据，选个差不多的题目，做一个标准的分析，写一个标准的论文，就真的差不多了的。数据的话全国现在各种调查多了，有的数据是公开可获得的，这个百度一下就差不多了。

刚刚接触数据分析或者被迫接触数据分析（比如准备毕业论文什么的）的人，第一次打开SPSS或者 SPSSAU (网页版SPSS）软件，多少都有些丈二和尚摸不着头脑。说做分析，各个分析都好像听说过，但具体怎么做？从哪里开始分析？得到的结果有什么意义？好像每一次追问都让我们离放弃论文更近了一步...... 不过不要担心，SPSSAU深知同学们的苦处，从今天开始将会从最基础的概念讲起，将分析方法分门别类，为大家带来零基础超细致的数据分析教程。 首先要介绍的是，数据分析中最最最基础和常用的概念，分为四个部分：显著性指标、量表、数据类型、样本。具体说明请看下图： P值也称显著性值，或者Sig值，用于描述某件事件发生的概率情况，其取值范围介于0到1之间，不包括0或者1。通常情况下P值有三个标准，分别是，和。如果P值小于即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于（并且大于）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。针对大部分分析，都需要通过显著性检验，说明分析具有统计学意义。 通常是指李克特量表，其用于测量被试对于某构念(通俗讲即某件事情)的态度或者看法情况。通常量表会由很多项目(题项)构成，并且答项类似于”非常同意”、”同意”、”不一定”、”不同意”、”非常不同意”，也或者“非常满意”、“比较满意”、“中立”、“比较不满意”，“非常不满意“等。 量表被广泛使用于学术研究的各个领域，并且大多数统计方法均只能针对量表。量表的尺度形式有多种， 常见是五级量表，即五个答项 ，另外还会有七级量表，九级量表或者四级量表等，四级量表或者九级量表使用频率相对较少。 非量表，即除量表(或者类似量表)的题项，比如多选题，或者基本事实现状题项等，非量表题项更多用于了解基本事实现状，研究人员可以通过此类题项分析研究当前现状情况。 针对数据类型，当前分类标准并不统一，本书将数据分为两类，分别是定量数据和分类数据。 定量数据和分类数据区别在于数字大小是否具有比较意义，比如研究满意度（1=非常不满意，2=比较不满意，3=中立，4=比较满意，5=非常满意）,可以看到每项的数值是具有比较意义的，数值越高，代表样本的满意度越高。 而定类数据数值大小仅作为区分类别，每项数值之间不存在有比较的关系，例如1=男性，2=女性，不能说“数值越大越女性”。 通俗地讲即为填写问卷的人，针对样本数量要求，统计上并没有统一标准，通常情况下为 量表题项的5倍或者10倍 即可。有时研究人员需要的样本比较特殊，比如需要样本具有企业高管背景，因而此时样本量要求会较少。从经验上看，作为硕士研究生，多数情况下样本需要大于200，如果作为本科生，样本量需要高于100。 如果样本中有大篇幅题项没有填写，或者多数题项均填写同样一个答案，也或者样本本身并不具有研究的背景性质(比如研究对象为90后，但部分样本为80后，则80后为无效样本)，也或者研究者认为某部分样本的填写存在逻辑问题等，上述几种情况下的样本均称作无效样本，分析之前需要将 无效样本 进行删除或者 筛选处理 ，以上两种剔除样本的方法在 SPSSAU 中均可实现。

题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系