金融风险论文要数据，论文所需的数据一般都是用统计数据，比如说市盈率，你可能需要的不只是一家公司的市盈率，而是沪市或整个上市公司的数据，这样如果你一家一家收集是很有困难的，如果你们学校有购买一些数据库，比如万德或是国泰安，你就可以从里面查到大量的金融类数据，如果没有数据库，那收集数据可就是一项庞大的工程了，中国证监会指定的几家网站如巨潮资讯网
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金融风险论文要数据的。数据的获得和分析是决定金融风险的高低的一个程度，数据越高风险就小，数据分析越低，金融风险就增大。
可以使用腾讯问卷回答小组，它是连接问卷投放者和回答者的样本库平台，能轻松匹配调研目标人群，不收取中间费用，在1天内可以达到目标回收量的90%！让你在短时间获取大量高质量的答卷。回答小组仅以题目数量评估费用，单份问卷的样本成本低至2元起，低负担更适合学生群体，现在在该平台投问卷，还有好礼相送！
毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取：
一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。
二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。
三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。
四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。
五、常用的数据来源网站有：
1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。
2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。
3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。
4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。
5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。
6、中国知网，阅读参考文献的网站。
7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。
论文原始数据的获取有以下几种方法：
科研论文写作时收集资料是整个研究过程中很具体的工作环节，通过各种测量、问卷调查和观察等方法从研究对象身上直接收集到的科研资料，称为原始资料，记录必须可靠，不可自行更改。
资料的真实性和准确与否直接关系到研究结果的真实性和科学性，所以应严格按照设计方案规定的方法和要求，进行资料收集。收集资料的方法常用的有观察法、问卷法和测量法等。在研究中收集到的原始资料和数据，先要进行科学分类和归纳，使资料系统化，便于分析和叙述。然后采用适当的统计学方法进行分析，才能找出规律性的答案，得到有意义的结论。
原始数据就是指一手资料，指自己直接经过搜集整理和直接经验所得，包括原创的文献资料和实物资料、口述资料。像在科研时用到的原始文件、档案、信函、日记、回忆录、照片、文物古迹和其它实物，科研过程中的调查问卷、实验数据、访谈记录等等。
中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。
论文数据来源有：
1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据，同时注意记录各种数据源。
2、相关的新闻报导，或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。
3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据，这种数据相对来说比较宏观的数据，准确一点。
4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。
资料：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。 当代，论文常用来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。
它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。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索，拥有这个领域的数据那都是有十分重要的意义的。快速找到论文数据的19个方法来源 | DataCastle数据城堡在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式，有了这些资源，不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升，同时也可以学习更多思维方式。公开的数据库1. 国家数据数据来源于中国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。最关键的是，网站简洁美观，还有专门的可视化读物。最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP, CPI, 进口，出口，外资直接投资，零售，销售，以及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。3. wind（万得）万得被誉为中国的Bloomberg，在金融业有着全面的数据覆盖，金融数据的类目更新非常快，据说很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。4. 搜数网已加载到搜数网站的统计资料达到7,874本,涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据，汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据，并提供多样化的搜索功能。5.中国统计信息网国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。6.亚马逊aws
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
实证论文数据可以帮助作者支持他们的论点，提供有力的证据，从而使他们的论文更有说服力。它还可以帮助作者更好地理解他们的研究主题，以及他们的研究结果如何影响研究领域。实证论文数据还可以帮助作者更好地比较和分析不同的研究结果，以便更好地理解他们的研究结果。
实证论文数据的作用是提供有关论题的客观准确的信息，从而引导作者确定有效的实证分析方法，以及支持论点的有力的、可靠的证据和结论。
实证论文数据的作用是支持论文的论点和结论。它可以帮助作者收集有关论文主题的信息，并使用实证数据来支持论文中提出的观点。它还可以帮助作者检验和证实论文中的假设，以及收集有关论文主题的更多信息。实证论文数据还可以帮助作者更好地理解论文主题，以及如何有效地提出和解决论文中提出的问题。
教育学博士论文中的数据搜集章节是论文中非常重要的一部分，需要细心策划和编写。研究背景和目的: 首先，在数据搜集章节中应该清楚地阐述研究背景和目的，并明确研究问题。研究设计: 接下来，应该详细阐述研究设计，包括研究方法、研究对象、研究工具和采样方法。数据收集: 数据搜集章节应该详细阐述数据收集过程，包括数据收集工具、数据收集时间和数据收集方法。数据分析: 应该详细阐述数据分析方法，包括数据清洗、数据编码和数据分析工具。
一、课题资料的内容课题资料是指课题研究过程中的全部资料，是科研课题研究的重要组成部分。它如实地记载了一个课题从策划、立项、研究到最后结题的全过程。它不仅是课题成果的佐证材料，课题验收的重要依据，更是开展科研工作的保证。从目前中小学科研课题研究工作的基本情况看，至少应该包括以下六方面资料：1.基础性资料：此类资料涉及课题研究的前期调查、假设、课题论证、最终选定等，是反映课题研究基本情况的资料。2.计划性资料：此类资料涉及课题研究的整体设计与部署，是整个课题实施的蓝图，对课题研究具有举足轻重的作用。主要包括课题研究各阶段所形成的各类计划方案，课题研究过程中的主要设想和调整等方面的内容。3.过程性资料：它是课题研究过程中所产生的各类资料，也是课题研究过程中的关键性资料。这些资料比较繁杂，重在随时随地地搜集、积累与整理，特别要注意研究过程中的原始数据与资料。4.专题性资料：专题性资料是课题研究过程中，围绕一些事关整个课题运作而进行深入系统的研究所形成的资料，它对课题的延伸、拓展与深化具有重要的意义。5.效果性资料：效果性资料主要是对课题实施的阶段性、终结性评估时得到相应的资料，这是形成最终成果的主要资料。6.成果性资料：或者叫总结性资料，涉及课题实施的各个阶段与课题研究结束的各类总结，对课题终端成果的形成具有直接意义。课题研究过程中，资料的占有量及资料的客观性和真实性，决定了课题研究成果的质量。因此，全面的收集、整理和保存课题研究资料，是课题研究中的一项重要工作。首先，要明确课题资料的分类方法，按类别进行收集、整理、保持。在进行课题研究时，收集资料要有目的性，寻找自己最需要的内容，整理资料要耐心细致，把收集到的资料放在相应的类别中，按日期作好顺序编号。最好准备个笔记本，先把类别写出来，然后把手中已有的资料，按类别编写在相应的目录下面，以后每增加一份资料，就在相应的内容上补充写明白。有条件的学校可以直接装在专门的档案盒中，在盒盖上写出标记名称，每个档案盒中做一个小目录，这样打开盒盖就知道里边都装了哪些内容。没有档案盒也不要紧，可以把资料分好类放在不同的纸袋里，简易的方便袋里也行，方法是相同的。当你明白了上面的内容之后，你就懂得了资料的收集和整理方法，就知道该怎样去做了。在所有的资料中，有些是现成的资料，如实验方案、立项报告、审批表、实验课教案、学生有关作业、学科研究课活动记录、参加学术会议及收获、学生比赛获奖情况等。大部分资料是要自己按要求书写的。写的时候要按照课题研究所需要的内容去补充，自己不会写或写不好的方面，也可以到网络上面去查找，但一定要进行必要的修改和补充，使内容完整，符合实际，切实可行。其次，课题资料的收集和整理贵在坚持。课题研究一般都包括三个阶段：准备阶段、实施研究阶段和结题验收阶段，一般情况下要进行三年时间，有时还要更长时间才能结题。这样时间一长，刚开始的热情就会减弱，就会产生惰性：反正没来验收，“赶趟”，等到时候再收集、整理也不迟。这样一来，等到验收的时候，就会手忙脚乱，缺东少西。所以，日常坚持是很重要的。其实，收集资料的过程同时也是整理资料的过程。在学校工作中，每学期初都要写一份工作计划，每学期期末都要写一份工作总结。课题研究的计划和总结与日常教学相比，内容可长可短，也不必写的太拔高，不需要写太多表扬自己的话。我们可以直截了当地写清楚这学期自己计划完成几件事，大约在什么时间完成，以什么方式完成，到期末时对照一下，完成了多少，是否达到预期目的。没有完成的部分分析一下原因，可以考虑转到下一学期继续执行，还是取消这个计划，重新考虑新的计划。这样一想，你就会很轻松、很愉快。实际上我们每天都在做着教学研究的工作。我们可以把每个学期所做的具体的工作，都用一定的文字记录下来，归类到自己的课题研究中。如日常教案、公开课教案、教学反思、教导处安排的各类教学活动、学生作业、试卷及卷面分析等。这样，我们的研究就可以变得内容充实，变得科学严谨。在这样的基础上继续进行研究就会信心百倍。在课题验收之前，我们再把手中资料整理一遍，做一个详细的目录以便检查，自己也可以查漏补缺，使课题顺利结题。最后，结合我们教师的实际做法，谈点建议，供大家参考。在你的身边最好准备三个本：第一个本是教研活动记录本。把每一次参加教研活动的时间、地点、内容都记录清楚，把要解决的问题依次列出来，然后逐步解决，把解决方案和结果形成文字资料保存。第二个本是听课笔记本。记录自己在本校和校外所听到的所有同学科的各种课题、课型，包括所发的教学简案、所做的课件模式等。这些是自己日常教学的参考资料。每次听完课后，最好都能结合自身的教学实际进行个案修补，把优点采纳进来，不足进行修订。久而久之就养成了一种喜欢记录自己教学思想的好习惯。到自己讲课时，你的手中就会拥有很多资料。在选择课题、课型、设计教学过程时就会得心应手。第三个本是教学摘录、心得体会本。我们做教师的，每天都会看一些教学参考资料，里边也会有很多精彩的片段，我们把它摘录下来，经常翻阅。每看一遍就会有新的感悟、新的体会，也会潜移默化地渗透到日常的教学工作中，更会产生和激荡出一种新的思想。把这些鲜活、生动的资料记录下来，等到我们日后写论文的时候，写教学反思、经验材料的时候，或者参加教学竞赛的时候，就会用到。这样，我们的教学也会不断进步，日益成熟。
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。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。 PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。