可以。spsspro就是spss的升级版。一般规范的分析需要有一些规范的格式，spsspro是将所有所有的结果都输出。spsspro是改总部于1984年推出的统计分析软件。其意义是开拓spss微型计算机系列产品的发展方向，极大地扩展其应用范围，并使其能够迅速应用于自然科学，技术科学和社会科学等领域。
spssau可用于研究生论文。
SPSSAU算法包括常规统计功能、回归分析及预测、方差分析功能、非参数功能、多元统计功能和其他算法功能。
SPSSAU包括六类算法板块，助力数据科学研究。SPSSAU算法板块分别是通用研究算法，数据处理功能板块，问卷研究算法，进阶算法板块，可视化研究算法和医学实验研究板块等。
产品与服务：
常规统计功能：描述频数统计、交叉分类汇总、相关分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、线性回归、单样本t检验、独立样本t检验、配对t检验、正态性检验(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk检验)。
回归分析及预测：线性OLS回归(包括逐步回归和分层回归)、Logistic回归（包括二元和多分类logistic）、Probit回归、Poisson回归、Cox回归、Robust稳健回归、Ridge岭回归、曲线回归（二次、指数、S曲线等七类曲线拟合）、PLS回归模型。
方差分析功能：方差齐性检验、单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、均值比较分析和事后多重对比功能。
AHP层次分析法是一种定性和定量的计算权重的研究方法，采用两两比较的方法，建立矩阵，利用了数字大小的相对性，数字越大越重要权重会越高的原理，最终计算得到每个因素的重要性。
（1）操作步骤：
使用SPSSAU【综合评价-AHP层次分析】。
首先用户需要构建判断矩阵，将专家打分结果填入判断矩阵中。如下图所示：
比如指标2相对于指标1的重要性更高，专家打分为3分。那么就在对应的单元格里填入3。
依次将所有打分结果数值填入，点击“开始分析”，即可计算权重及一致性检验结果。
通过一致性检验，说明计算所得权重具有一致性，即可得到最终权重值。
如果未通过一致性检验，则需要检查是否存在逻辑问题等，重新录入判断矩阵进行分析。
（2）注意事项
如果计算二级权重或准则层权重？
当有多层级指标时，不论是准测层，还是方案层，计算权重的方法均一致，准测层单独录入判断矩阵进行计算权重即可。如果准测层和方案层均均测量了权重，可以手工进行相乘计算得到各方案层最终的权重值。
问卷数据如何使用AHP层次分析计算权重？
如果是问卷数据可以使用SPSSAU【问卷研究--权重】里的AHP权重进行分析。默认自动构建判断矩阵，并计算权重。
老师推荐用的spssau,说是有智能分析，图表也非常规范，而且网页拖拽点一下就完成。我们小组论文同学都用了，老师直接说spssau分析的，答辩的时候问懂不懂定类和定量数据。按照spssau上面写的回答，老师说那行没什么问题，看来你们都懂数据分析了。以为就我们小组同学用，结果其它小组同学都在使用。结论是非常可靠。
统计描述一般指的是均数、标准差等
选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。
可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。
一、 确定分析目标
确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？
一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。
缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。
参考资料：分析思路总结-SPSSAU
二、 判断数据类型
有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。
所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。
定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。
三、选择分析方法
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。
参考资料：分析方法选择-SPSSAU
最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。
spssau可用于研究生论文。
SPSSAU算法包括常规统计功能、回归分析及预测、方差分析功能、非参数功能、多元统计功能和其他算法功能。
SPSSAU包括六类算法板块，助力数据科学研究。SPSSAU算法板块分别是通用研究算法，数据处理功能板块，问卷研究算法，进阶算法板块，可视化研究算法和医学实验研究板块等。
产品与服务：
常规统计功能：描述频数统计、交叉分类汇总、相关分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、线性回归、单样本t检验、独立样本t检验、配对t检验、正态性检验(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk检验)。
回归分析及预测：线性OLS回归(包括逐步回归和分层回归)、Logistic回归（包括二元和多分类logistic）、Probit回归、Poisson回归、Cox回归、Robust稳健回归、Ridge岭回归、曲线回归（二次、指数、S曲线等七类曲线拟合）、PLS回归模型。
方差分析功能：方差齐性检验、单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、均值比较分析和事后多重对比功能。
你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。
最后一页。盖章的位置通常都是在文件或者证明材料的最后一页，如果是一个章，就盖在右下角偏里面一点的位置，如果是多个章就盖在末尾靠下面的位置，按照章的级别从左到右依次盖，先小后大，级别越高越靠右，不论是企业还是事业单位的章都是这样盖的。毕业论文的章都是统一上交后，学校会统一盖章。
会的，查重率是在各大网站自动搜索，只要是相似的都算重复
不行。正规的话要具备相关标准的单位公章方可。校方另行要求除外。
不可以。毕业论文盖的印章只能是学校的章，证明对学生的学业完成度的认可，普通店铺的公章也不允许随便盖的。国家公务印章管理与使用法，对违法乱盖印章有详细的处罚细则，所以毕业论文盖普通店铺的印章不可以。
大一写的论文大二能用。论文是顺利毕业的必经考核，通过写作毕业论文，可以提升学生的科研能力，以及运用所学知识解决问题的能力。论文指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
可以~只要2个学校的专业老师不是一个人就行
毕业论文实证分析不会怎么办：
1 .均衡分析与非均衡分析
简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。
2，静态分析与动态分析
动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析
3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析
例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。
4 定性分析与定量分析
研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量
实证分析有哪些工具可以用：
比较常用与简单，如果不会，网上有一大堆免费的教程可以看，统计专业的同学应该不用说了，这是必须要会的。
2 Eviews
常规的Ols回归，本科毕业论文较为常用，当然上面的spss也比较常用，在软件操作中需要使用Ols进行多元回归性进行回归，然后在根据结果分析，主要目的为了完善模型。
3二元选择模型
数学专业的应该不陌生，其他专业看不懂也没关系
4 Arima
说实话不常用，但是经济学专业的同学一定知道，这个是分析经济指标预测的重要模型。
金融本科论文的实证模型只用OLS可以。
本科可以用混合OLS处理面板。对于面板数据，可以使用混合OLS(POLS)、随机效应(RE)和固定效应(RE)三种模型毕业论文一点都不会写，如果是写论文，一般直接无脑使用固定或双固定模型。但是如果是写大作业，或是老师要求检验，才需要对混合OLS、随机效应和。
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面板数据简介
在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型（FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型（REM)中的真实效应随研究的不同而改变。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。早在1976年，第一篇Meta分析就使用FEM进行了数据合并，基于其统计简洁性及异质性认知。
致使FEM广泛使用，直到2006年仍然有四分之三的Meta分析的文章在使用。然而，随着方法学不断更新及异质性理解，方法学家们对于证据合并内在结构理解与剖析，已开始逐渐对“理想”状态的FEM产生疑问。随后，REM逐渐被使用，并替代部分FEM。