本科毕业论文问卷调查样本300-500合适。
一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，因为题目一共设置了11个，所以计算一下样本量大概要在55~110之间比较适合。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在100~200左右。
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。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。 一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
毕业论文问卷调查推荐使用问卷星软件来做，问卷星专业性强，操作简单，系统强大，值得信赖。问卷星，是强大易用的在线问卷调查平台，丰富的题型和多样的功能帮助各行从业者，高效完成其问卷调查的工作。问卷星是一个小而美的年轻团队，坚持精简高效的原则，研发人员具有扎实的计算机学科背景，包括通过国家资质认证的系统分析员以及具备跨国软件公司工作经验的资深程序员。想要了解更多关于问卷调查的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星拥有620万优质样本库成员，16年专业调研技术团队，可为企业提供商业调研服务，赋能企业市场决策；同时，问卷调查系统支持30多种题型，可以设置跳转、关联和引用逻辑；支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等。
一、学习背景
本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。
二、问卷编制+数据分析类论文框架
(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。
如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。
引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越...，B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。
(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。
采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。
以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!
答辩后论文还要大改吗介绍如下：
答辩后论文还要微改。答辩通过，意味着你的论文内容或者方向已经大体达到了本科或者硕士论文的水准，但是导师肯定会根据你的论文内容提出一些修改意见。比如内容不是很全面的地方，数据不全或者不准确的地方，这些都是要修改的。修改后老师会再审核一遍，通过后论文才能上交。
但是本科和硕士答辩的过程是不一样的，因为硕士答辩通过后还要参加，论文还要修改1-3次，所以硕士答辩比本科更复杂、繁琐、困难。但无论是本科还是硕士论文，都必须经过修改，达到各自的论文标准，才能通过查重。如果不修改论文内容，很可能会延期毕业，所以要谨慎，根据导师提出的修改意见，认真修改论文内容。
答辩技巧
1、熟悉内容
既然要参加答辩，那首先要熟悉自己的毕业论文，有较为深刻的理解，全面认识这个话题的其他相关知识点。提前了解，换位思考猜老师会提出什么问题，并应该怎么回答才完整。这样老师提问的时候才不会不知所措。
2、语流适中
答辩的语速应该要有急有缓，有轻有重，至少要让答辩老师和其他人可以听清楚所说的话。不然说的很快，答辩老师听不清楚也是枉然，甚至还影响毕业的答辩成绩。
3、目光移动
同学们在答辩的时候目光要有移动。有些同学在答辩的时候全程都在看稿，头一直低着没有眼神交流，这会让老师觉得选手对答辩不熟悉，也不自信。因为同学们可以适当的用眼光瞟向论文答辩委员会成员及会场上的同学们。这也会让老师觉得自己是一个自信的人。
4、体态语辅助
答辩的时候不要直挺挺的站着一动不动。富有表现力的体态语言，可以给大家传递出自己的想法和自信感。适当的体态语会更好地辅助自己的论文答辩，使论文答辩效果更好。
5、时间控制
正规的论文答辩都会有时间要求所以同学们在答辩的时候要掌握好时间，最好在截至时间前几秒结束。提前结束，可能有些应该表达的没有表达出来，也会让老师觉得同学并不重视答辩，寥寥几字就结束了，时间太长，不仅超出了时间，还会导致之后的内容无法表达出来。
6、对于第一次写论文的人， 其实在进行论文答辩的时候，只要保持好放松的状态，流利地与老师进行完相关的对话，就能够轻松地获取好成绩，最重要的就是要保持心态，做好充分的准备，这样才能够轻松答辩成功。
7、答辩需要重视的就是注意礼貌礼仪。讲礼貌可以给答辩老师留下好的印象，也是一个人素质的体现。还有就是论文答辩要紧扣主题，不要口落悬河却离题了。
不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。
以下是简单的数据清理方法和步骤：
来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。
毕业论文实证结果和假设相反，则需要学生调整实验假设以保持与实证结果的一致性。毕业论文实证结果的相关注意事项如下：
1、要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作，可参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数。
2、要对掌握的资料做进一步研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出、论据可靠、论证有力，各部分内容衔接得体。
3、要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，前者只是提示各部分要点，不涉及材料和论文的展开，对于有经验的论文作者可以采用。
对初学论文实证结果写作者，最好拟一个比较详细的写作提纲，不但提出论文各部分要点、而且对其中所涉及的材料和材料的详略安排以及各部分之间的相互关系等都有所反映，写作即可得心应手。
扩展资料：
毕业论文实证结果的相关说明：
1、实证结果要结合学习、工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题。
2、论文实证结果写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验、或失败的教训、或新的观点和认识，言之有物、读之有益，就可作为选题。
3、论文实证结果写作选题要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可借鉴他人对这个问题的研究成果。
本科论文最简单的实证方法如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。
第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
没问题的，按照你的要求来的
1浅谈网络时代的市场营销2民营(或 家族)企业成长的实质和原因分析3对民营企业财务管理改进的思考4我国现阶段企业绩效考评的问题及对策研究5浅析当前国民经济增长方式的转变6网络营销及其在中小企业中的应用7浅议商业银行管理创新8浅析企业货币资金内部控制9探讨深化国企改革与建立经营者的激励和约束机制问题10论企业的激励机制11论中国私营企业的人力资源管理12我国信托业发展初探13商业银行应对利率市场化的策略研究14论国有资产流失及其对策15企业实施名牌战略的思考16简析我国国有商业银行的信贷风险管理17浅析如何做好组织沟通管理有效提高管理水平18论市场营销的发展趋势19关系营销本质特征及其应用研究20我国企业实施人本管理的现状与对策研究21会计委派制存在的问题与对策22国内零售业发展现状及问题的分析23浅析知识经济条件下企业管理的发展趋势24国有中小企业股份合作制改造研究25我国大型商场的发展现状与战略调整分析
工商管理的，实例来证实论文的具体
本科毕业论文答辩时老师一般会问的问题如下：
1.你为什么选择这个题目
A:选题问题可能涉及到你的研究兴趣以及以后的研究方向如果你已经有了明确的研究方向,之前已经认真暸解过,可以大胆的告诉导师,如果还没有确定硏究方向,可以和老师说说你的选题来源以及之前收集过的资料
2.你的论文价值是什么?
A:论文价值问题一般考察你对于现实的关注以及思考问题的能力这一部分可以回答一些论文的现实意义:对目前研究的领域有什么帮助、提出了么问题、有什么解决方法等等。
3.你的论文理论基础是什么?
A:理论基础考查的是专业能力以及基础知识的掌握程度回答时要逻辑清晰,突出知识性和专业性,用专业的理论知识来阐述你的论文框架和论文内容,切不可用口语化语言。
4.你的文献综述是如何形成的
A:文献综述可以看出你的研究能力以及搜集资料的能力这个问题可以说是最简单的,阐明获取资料的管道,如知网、学术网站、图书馆
5.你的毕业论文进行的研究方法是什么
A:一些专业在初试中可能不会重点考察研究方法问题,但是在研究实践中研究方法却是基础,所以基础研究方法还没掌握的同学可要好好补补课了,不然没有研究方法怎么做毕业论文的研究啊。
主要会提问你论文中出现的一些观点、论述，如描述的更详细些、有无验证试验、实验的过程和数据问题、一些观点的出处等。
论文答辩时老师会问的问题因学科和专业不同而有所差异，但一般都涉及以下几个方面：1. 研究背景和研究问题：老师可能会询问你为什么选择该研究领域或问题，并进一步了解你对研究背景和研究问题的理解和认识。2. 研究方法和数据分析：老师可能会询问你采用了哪些研究方法，以及如何进行数据收集、处理和分析。在这个环节中，你需要详细地介绍你的研究方法和数据分析过程，并回答老师的问题，以证明你的研究结论的可靠性和科学性。3. 论文创新点和不足：老师可能会询问你的论文有哪些创新点和不足之处。在这个环节中，你需要说明你的论文的创新点和不足之处，以便展示自己的研究成果和思考能力。4. 论文应用价值和推广前景：老师可能会询问你的论文有哪些应用价值和推广前景。在这个环节中，你需要说明你的论文的应用价值和推广前景，以阐明论文的实际意义和社会效益。5. 答辩演讲：老师可能会就你的答辩演讲提出意见和建议，以便帮助你更好地展示自己的研究成果和思考能力。总之，在论文答辩中，老师提出的问题可能比较专业和深入，需要你对研究领域或问题有充分的了解和认识，并准备充分的答辩材料和回答问题的方法。
本科生毕业论文答辩老师会问的问题如下：
1、一般在答辩前老师会首先检验一下论文是不是学生自身的研究成果，是不是有抄袭和剽窃的现象。因此他们通常会提出这些问题，比如“你是怎么想到要选择这个题目的?”、“你在写这篇论文时是怎样搜集有关资料的?”、“你写这篇论文时参考了哪些书籍和有关资料?”、“论文中提到的数据的出处何在?”等等。
2、在答辩开始前，答辩老师一般都会让学生介绍一下论文的大概内容，也就是你这篇论文主要写的是什么内容。这个问题很简单，你只要叙述一下文章的整体框架就可以了，即这篇文章主要包括几个部分，每个部分各自写的是什么。一般学生根据文章的大标题来说就可以了。
3、针对论文中某些论点模糊不清或者不够准确和确切的地方，对论据不够充分的地方，对论证层次比较混乱、条理难辩的地方提出问题。论文中没有说周全、没有论述清楚或者限于篇幅结构没有详细展开细说的问题，答辩委员也可能提问。
最后，答辩的时候放松心态，祝你答辩顺利！
不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。
以下是简单的数据清理方法和步骤：
来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。
如果您遇到本科毕业论文抽查实证分析方面存在错误的情况，可以首先与导师或指导老师进行沟通和交流，听取他们的建议和意见，尝试进行修改和完善。如果出现严重问题，导致论文难以修改或无法通过审查，请尽快向学校相关部门或毕业论文评审委员会反映情况，并说明具体原因和情况。同时，也建议您积极自我审视和反思，尽快纠正错误，提高论文实证分析水平。不过，在抽查实证分析方面存在错误情况并不是绝望的局面。您可以通过重新审视学习和研究，参与学术交流和研究，提升自己的研究能力和实证分析水平，为今后的学习和研究打下坚实的基础。当然，以下是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节：1. 文献细节：在写作过程中，要注重查找和引用权威学术文献，并注意引用时遵循论文撰写规范，尽可能排除文献的侵权问题。2. 实验细节：在撰写学术实验论文时，要注意记录实验过程中的细节和参考数据等信息，并认真分析实验结果。同时，在实验设计时要严谨，考虑的变量要全面，实验的测量要有重复，这可以提高实验结果的可靠性。3. 数据细节：数据处理在学术论文撰写中是相当重要的一部分。注意数据的来源和准确性，对于数据的处理使用前后确保数据盲审、验证数据合法性、抽样方法、数据卡方等问题，以确保数据的严谨性和合法性。4. 结论细节：在写结论的时候需要注意将已有的数据进行详细分析，形成合理的结论，避免结论上的一些不合理、不充分的错误。以上是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节。学生们在撰写学术论文的过程中应该要重视这些细节并做好记录，以确保论文的质量和可信度，并让自己的论文领域有所进步。
论文实证分析方法有哪些介绍如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。
第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。