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大学生心理适应能力是大学生根据客观环境要求，主动采取对策，与环境和谐相处的能力。应对效能是与人们如何管理应激性事件有关的一种效能信念，特指个体在应激情境中对自己应对环境需要的能力做出的主观评价。以下是我为大家精心准备的：新校区大学生心理适应性量表的编制及信效度验证相关论文。内容仅供参考，欢迎阅读!
新校区大学生心理适应性量表的编制及信效度验证全文如下：
摘要 ：通过对46名大学生的访谈和文献分析，编制出40个题目，在170名大学生中进行施测，经过项目分析和探索性因素分析，最终保留11个题目，共3个因子。复测样本为625名高校大学生，验证性因素分析支持了所提取的3个因子，模型拟合较好，量表的信效度符合心理测量学要求。
关键词 ：新校区;大学生;心理适应性;因素分析
1引言
世界卫生组织(WHO)明确指出：健康是指生理、心理及适应性三方面均良好的一种状况，而不仅仅是指没有生病或者体质健壮。可见适应性对于个体健康的重要意义。正如心理学家妮特(P.Janet)所说，人的一生都处于不断的适应的过程中。个体总是在不断地通过与周围环境的交互调整自我，达成和谐健康。
大学生正处于人生的关键阶段，需要面对和处理从学生到社会人过程中的各种问题。心理适应性在很大程度上决定了其是否能顺利渡过该发展阶段。想要更好地应对问题，适应社会，首先必须准确了解和科学评价自我情况。当前，全国大部分地区都已经或正在建设大学城。新校区将成为未来各地高校学生培养工作的主要区域。但已有调查发现，由于新校区环境条件、学习生活情况师生交流方式等因素，使得大学城高校学生的心理适应性问题更加特殊与严峻。因此，开发科学有效、针对性强的评测工具，对于了解与应对大学生心理适应性问题，保障大学城顺利建设发展具有十分重要的现实意义。
国内在心理适应性工具研究方面，取得了一些成果，如已经开发了中国大学生适应量表(CCSAS)[1]，大学生学习适应量表[2]，大学生人际适应量表[3]，大学生学习适应状况量表[4]，大学生一般情况调查问卷[5]等。该领域工具虽不算少，但多数为针对新生或一般性的调查量表。专门针对新校区编制的大学生心理适应性工具几乎没有。为了满足该领域理论研究的需要，并在现实中更好地发现与处理新校区大学生的心理适应性问题。因此，在已有研究成果的基础上，编制了《新校区大学生心理适应性量表》。
2编制过程
《新校区大学生心理适应性量表》的编制通过三阶段完成。首先，进行关于大学生心理适应性内容的访谈;然后，在访谈与文献调研的基础上，通过理论构思编制初测问卷并施测;最后，在初测数据分析的基础上，修订量表进行复测并验证效度。
2.1访谈
2.1.1访谈对象
面对陌生的大学生活，大学生表现出更多的适应性问题。大学城作为各高校新校区，除大部分新生以外，不少老校区的高年级学生也搬进了大学城，作为特殊时期、特殊环境的特殊群体，不论是新生还是新迁入的老生都会面临适应性的问题。研究中的访谈选取了贵州大学城新校区的贵州师范大学和贵阳中医学院的46名学生。其中大一学生22名，大三学生24名;男生15名，女生31名。
2.1.2访谈过程
研究采用半结构化访谈结合行为事件访谈(BEI)的方式，在知情同意的前提下，由事先培训过的主试对被试进行一对一的访谈。访谈包含4个问题，包括(1)你觉得适应良好的状态是怎样的?(2)你所看到的同学难以适应的事件或状况有哪些?(3)你觉得让你难以适应的事件或状况有哪些?请按照难以适应的程度从大到小说出至少10件事件。(4)具体谈一谈对你而言最难以适应的一件事件，说说当时的实际情况是怎样的?你当时的实际心理感受是怎样的?你做出了怎样的行为反应?影响结果是怎样的?一次访谈约30分钟。
2.1.3访谈资料整理及初测问卷编制
用如下步骤对访谈对象的原始录音进行整理：(1)访谈结束后，第一时间将录音信息转换成文字材料，以确保资料的及时性和准确性;(2)在对第一次录音信息整理的过程中，不断反思访谈过程中存在的各种问题，及时修正不恰当的提问方式;(3)在保证文字材料与访谈对象所述完全一致的前提下，利用内容挖掘软件ROST对材料进行词频与聚类分析。最终得到关于心理适应性的五个因子：(1)学习适应，如“英语四级备考阶段，怕自己过不了，单词记不住，晚上失眠，上课疲惫”等;(2)生活适应，如“食堂的菜很难吃，除了食堂没别的选择”等;(3)人际适应，如“室友之间关系的处理比较困难，以前的宿舍打散了，我们是重新组合的”等;(4)环境适应，如“不习惯这边的天气，湿气比较重，因为自己身体方面的原因，一直都在适应这边的天气，除非自己本身适应了，才能在这边过的很好”等;(5)角色适应，如“不高兴的时候，感觉找不到亲近的人来说话，觉得所有东西都是一个人，没有陪伴者”等。
在以上分析的基础上，结合已有研究成果，围绕五个核心维度编制了《新校区大学生心理适应性量表》。最终形成了五个因子40个题项的初测量表，分数越低则表示被试心理适应性状态越好，其中设有反向题。量表采用likert5点计分，题项描述情况与被试实际的符合程度按照“完全符合、较符合、一般、较不符合、完全不符合”逐级降低，并分别计分为“5、4、3、2、1”。
2.2量表初测
2.2.1被试
采用整群抽样在贵州师范大学花溪校区发放40个题目的初测问卷180份，有效回收170份，有效回收率为94.4%。其中男生48人，女生122人，少数民族73人，汉族97人。
被试按照自愿的原则完成问卷，完成一份问卷的平均时间为10分钟。采用SPSS 20.0统计软件完成数据分析。
2.2.2项目分析
采取高低分组独立样本T检验和题总相关(r)两种方法进行项目分析。(1)独立样本T检验，按照总分高端的27%和低端的27%将被试划分三组，即高分组、中间组和低分组，对高分组和低分组进行独立样本T检验，除第18题p=0.408、第33题p=0.057、第38题p=0.053大于0.05不显著外，其余题项均在高低分组上达到显著差异。(2)题总相关，除第18题r=0.036，p=0.641相关较低外，其余题项均与总分达到显著相关。综合以上两项分析删除第18题、第33题、第38题，用剩余的37题做探索性因素分析。 2.2.3探索性因素分析
为了检验调查数据是否适合做因素分析，对数据先进行Bartlett球形检验，检验值为1940.909，p<0.005，达到显著性水平，说明各项目间有共享因素的可能性。同时，样本适当性度量值KMO为0.785，表明数据样本适合做因素分析。
采用主成分分析法对问卷的37个题项先后进行多次探索性因素分析，共删除各维度上分布模糊的26个题项，剩余11题。对余下题项再次进行Bartlett球形检验与KMO检测，均满足因素分析所需统计要求。进一步通过探索性因素分析方法最终确定因素个数。依据因素分析理论以及参照已有研究者编制问卷的实际经验，因子个数的确定主要采用以下标准：(1)因子的特征值大于1;(2)符合碎石图检验;(3)抽出的因子旋转前至少能解释3%的变异;(4)每一因子至少包括3个项目。[6]经方差最大化旋转后特征值大于1的因素有3个，方差解释率为53.821%，参见“因素分析碎石图”。
因素分析的碎石图
由碎石图可见，特征根大于1的因子共3个，对最终保留的3个因子进行正交旋转，结果如表1所示。
表1表明，t2、t5、t6、t7、t11主要负荷在因子1上，根据理论构思及题项内容命名为“人际适应”;t1、t3、t10则负荷在因子2上，名为“环境适应”;t4、t8、t9则负荷在因子3上，命名为“学习适应”。
2.2.4信度检验
采用内部一致性α系数检验量表的信度，量表各因子的α系数介于0.7～0.8之间，总量表α系数为0.847，结果如表2所示。
2.3量表复测及效度检验
2.3.1被试
以贵州省花溪大学城高校(贵州师范大学、贵州财经大学、贵阳医学院、贵阳中医学院)本科生为调查对象，控制性别、年级及专业的分布，采取分层抽样发放问卷657份，回收问卷652份，有效问卷625份，有效率95.13%。其中，男生312人，女生313人;大一207人，大二205人，大三213人;理工类310人，文史类315人;少数民族256人，汉族369人。
被试按照自愿原则完成问卷，完成一份问卷的平均时间为5分钟。数据分析采用SPSS20.0和AMOS20.0统计软件。
2.3.2数据分析及结果
用SPSS20.0考察各因子之间、因子与总分之间的相关情况，结果如表3所示。
由表3可见，各因子之间的相关满足0.1～0.6的统计学要求，因子与总分之间的相关在均0.6～0.8之间，达到0.3～0.8的统计学要求。通过AMOS20.0进行统计检验，得到模型检验结果如表4所示。
由表4可知，X2/df<5，可认为模型的拟合是可以接受的。同时，拟合指数NFI、IFI、CFI的值在0.85～0.90之间，RMSEA=0.061<0.08，说明模型拟合良好，综合各项指标说明量表具有较好的结构效度[7][8]。
3讨论
《新校区大学生心理适应性量表》是在已有研究基础上通过调查统计编制而成，最终量表采用likert5点评定方法，包含人际适应，环境适应，学习适应等3个因子11个具体题项。量表，量表编制过程中，首先从已有文献中收集大学生心理适应性的相关内容，并结合访谈结果，确定了相关题项。整个过程严格按照量表编制的科学标准和程序进行，保证了量表的信效度。量表所有题项的来源，均通过访谈分析，并参考已有同类量表资料编写，使得量表具有较好的适用性。量表的结构通过探索性因素分析确定，并采用验证性因素分析对此进行了检验。结果表明，模型的各项指数都达到了合理的标准，数据拟合较好，具有较好的结构效度。量表的内部一致性α系数为0.85，这说明该量表具有较好信度。总的来说，《新校区大学生心理适应性量表》具有较好的信度与效度，各项指标均达到了理想的心理测量学要求，可作为新校区高校大学生心理适应性的测评工具。
百度文库。或学校图书馆网站都是有的
我国旅游经济的因素分析我国旅游业发展状况分析我国居民消费增长模型我国经济增长与周期波动我国经济增长对能源消耗的依赖公共投资取向与经济增长分析三大产业的发展与城镇居民家庭消费支出餐饮业区域市场潜力的影响因素分析资本结构主要影响因素的再探析国债发行规模的计量经济分析工资收入差异分析城镇人均收入与人均通讯消费分析影响居民消费水平的因素分析影响就业人数的因素的计量分析影响大学生就业问题的因素分析影响股价指数的因素分析影响我国电力产量的因素分析影响中国汽车产量的多因素分析私家车拥有量的计量分析我国汽车需求的因素分析
出生活1978年，
学术堂整理了十五个计量经济学论文题目供大家进行参考：1、中国货市需求函数实证研究.2、货币超发的实证研究3、存款准备金率变化的影响4、货币需求与通胀关联分析5、货币需求的弹性分析6、我国居民消费函数实证分析7、浙江省居民消费函数变化8、日元实际汇率长期利率的实证分析9、欧元实际汇率长期利率的实证分析10、瑞朗实际汇率长期利率的实证分析11、利率汇率与外商直接投资12、利率与通胀的关系实证分析13、利率与商业银行不良贷款率的波动实证分析14、利率、租金与房价15、货币政策、利率传导机制实证分析
随机行走的世界与计量经济学在这篇文章里，我试图论说以下几个问题：第一个是科学史上关于宇宙本质的争论。这个问题十分重要，因为对宇宙是有序运转的，还是无序地紊乱地运转的认识支撑了我们对于科学的信仰、我们的情感和某种程度上我们的人生哲学。也是对这个问题的认识，计量经济学得以建立。第二个问题是关于学习计量经济学的几个基本问题。第三个问题，我将之称为“计量之美”。我一直相信任何一个学科都是极其美丽的，因为，它们不仅告诉我们很多关于世界是如何运行的真知灼见，更重要的是教会我们许多世俗智慧甚至一种人生哲学。因为我一直坚信，即使是读同一本书，不同的人也会得到不同的读书体会。因此，在这个问题之下，我仅就自己的体会谈谈计量经济学的世俗智慧和对我们人生态度的启迪。 一、随机行走的世界 对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考，一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙本质上是什么样的呢？是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转？这种运转能否为我们的智慧所认识？人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重要动力之一。 在我们今天的视野所及的范围，我们知道对这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲学体系，他们设计了一个“有序的”世界。在某种程度上，他们的世界观是一种“决定论”的世界观，坚信这个世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持有这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的自然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然，自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们，其中也包括经济学家。经济学的创始人，亚当•斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里，形成了一种从看似“无序”到“有序”的观念，提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。 我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上，我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们自身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念直接导致了大家对政府干预经济的效果的质疑，并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很大程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。 但是这一体系在历经几个世纪之后，遭到了怀疑。对于这种“决定论”的世界观的挑战来自于统计观点，尤其是概率论的成功。我们可以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说，消费函数是 ，其中， 是自发消费， 是可支配收入，c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数： 。这个消费函数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明，居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是，我们知道，这种关于居民消费的断言在现实中毫无疑问是会受到质疑的，居民的消费量并不是精确地取决于这几个因素。在很大的程度上，这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的，或者说是随机的，有着概率分布的。这就是二者之间的差别，持有决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为，这个世界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为，即使是知道了这种关系，消费与其他几个因素之间仍然是一种偶然的，不确定的，有着概率分布的关系。 我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点，正是这种统计观点，打破了原来思想家们头脑中的有序结构。但是，这二者之间的分歧似乎是让人迷惑的。因为，当我们在利用统计方法的时候，我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且，统计总体越是偶然、紊乱，就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如，我们投掷硬币，当我们投掷的次数足够多的时候，我们发现，出现正面和反面的概率竟然惊人地各是0.5。再比如，我们对于某种考试成绩的统计发现，如果样本足够的大的话，成绩分布将会呈现一种正态分布。并且，人数越多，成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是，看起来我们做事情可能犯错误的情况也是有规律可循的，人几乎不能随意地犯错误！总之，某些看起来是无迹可寻的东西，似乎又都可以找到规律。这样，决定论和统计观点二者之间又有什么差别呢？事实上，二者之间的差别仅在于，统计观点认为不存在绝对的定律，任何所谓的定律其实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说，没有什么事情是确定无疑的。也就是说，这个世界是随机行走的，各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会中，如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的，那么人类社会也会表现出这种随机性看来并不是不可以接受的。 但是，这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识，即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是：我们相信，我们可以得到一些定律，这些定律是对某些事情本质的一种最好近似，即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说，这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现，在我们的专业范围内，就是计量经济学的任务了。 二、随机行走的世界与计量经济学的任务 事实上，统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪，有一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到：因事故、自杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇！而且也是统计学的成功使得人们日益认识到，一个国家的定量材料应该得到应有的重视，无论是经济学家还是政府决策者，都应该思考数据。 计量经济学就是为了在一个随机行走的世界中探讨统计性规律！因为只要知道了这个规律，我们就可以在某种程度上认识这个世界。但是要记住这种认识肯定是不完全的。而且根据需要，我们还可以根据这个规律来进行预测。进行预测是我们关心规律的一个十分重要的原因。更加值得称道的是，计量经济学在推断统计规律时所用的方法和理念。因为，我们对于这个世界的认识永远是不会完全的，我们只能根据部分“样本”来推断这个世界的整体状况。可以假设这样一种情况：如果我们能够对这个世界的方方面面进行完全的观察，我们就期望可以得出一个关于这个世界本质的定律。可是，我们不能把这个世界的方方面面都观察到，也可以说，我们认识的局限是不确定性的来源。能否由样本近似地认识整体是一个很重要的问题。如果，我们没有一种坚信可以由样本来推断整体规律的信念的话，我们就不能建立这门学科。 这种由样本来对整体进行推断的方法是计量经济学的主要方法。我们要通过一种叫做回归分析的技术来达到这个目的。“回归”这个词最先由F.加尔顿（Francis Galton）爵士引入。加尔顿研究发现，父母和孩子的身高有这样的一个趋势：父母高，儿女就高；父母矮，儿女也矮。但是高个父母的儿女们在同龄人中并不像父辈那样在同龄人中显得那样高，儿女辈的平均身高将“退化”到或者说“回归”到全体人口的平均身高。这也叫加尔顿的“普遍回归定律”。加尔顿在智力遗传的方面也得到了类似的结果：一般来说，天才是要遗传的。但是天才的后代却要比他们的父辈们平庸，也就是他们的智力水平将“回归”到中等水平。但是，对于这种回归背后的动力分析可能已经超出了计量经济学这个学科的研究范围，即使这种研究也许会导致一种有意思的哲学的建立：所有的有机组织都将趋于标准状态！ 回归的现代意义则稍微有点不同。现代意义上的回归是指，一个叫做因变量的量和其解释变量之间的依赖关系。也可以说是一种相关的关系。实际上，回归和相关是两个极容易混淆的概念，容易混淆的原因既是因为这两个概念的相近性，更重要的是因为这个世界的复杂性。哲学上宣称，这个世界是普遍联系的。这个宣称的深刻性在于确认了世界上没有什么是完全独立的。比如，我们可以发现在现代社会死于癌症的人逐渐增多，这二者是相关的。但是我们并不能就此认为，是现代社会导致了更多的人染上癌症。再比如，这也经常被用来反驳统计结论，一个国家的经济繁荣的情况可能和这个国家一个时期的太阳黑子出现的情况存在一种相关关系，但是这种相关关系却不能作为我们行动的任何指导。在这个问题的区分上，就是计量经济学和统计学之间的分歧了。计量经济学讨论的是回归关系，这种回归的特点在于，我们试图根据某些变量的数值来估计另一个量的数值，我们要依据这种关系进行预测。比如，我们试图通过研究父母的身高来估计其孩子的身高。这种估计就要依赖于我们所关心的两个量之间存在的一种理论上的联系。而相关关系则充斥着统计学的各个方面。并且因为世界的普遍联系性，相关关系是一种常态。 基于上面的差别，在回归中，我们要求解释变量是确定的，可以控制的，但是被解释变量（因变量）可以是随机的（被解释变量正是我们要估计的）。但是在相关关系中，这二者并不加以区分。之所以说这两个概念容易混淆是源于这个世界的复杂性，是因为，这个世界本质上就存在一种难以言明的精密联系。我们实在不能够足够自信地认为我们可以确定哪些变量可以控制，哪些变量之间可以精确地被认为是一种回归关系。比如，事实上，我们也可以找出一种机制使得癌症和现代社会之间存在一种回归关系，就像我们可以发展一种理论来说明，太阳黑子的活动和一个国家的经济繁荣存在着回归关系。这个世界的复杂性要求我们必须对我们认识世界和改造世界的能力保持谦虚。同时请记住：具有回归关系可能并不必然地意味着具有因果关系。在判断因果关系时，我们必须要很小心。因为，这个因果关系很不好说，也许看似因果的两个事件，实际上可能是互为因果的。就像佛经中认为的那样：因果是循环的。 我们讲了这么多关于计量经济学的性质，实际上是为了表达我们这样的信念：我们可以在一定的层次上认识世界，我们坚信这个世界存在着某些统计规律，应用这些规律我们可以在“一定程度的错误”的前提下认识和改造世界。计量经济学可以帮助我们达到这个目的。我们可以借助近似地描述了具有相关关系的变量间联系的函数，主要是回归函数，来描述这种关于世界运行的定律。 但是，计量经济学在得到这个回归函数时所使用的复杂的数学推导可能会让我们在特定的时段感到计量经济学的混乱和无序，即使在最后我们坚信可以实现一种理解上的有序。但是，过程中的痛苦可能会让很多人驻足。这里，我们想提前接触一下，那条驾驭计量经济学研究内容的灵魂。 因为，认识世界的理论的建立来自于对世界本质表现出来的现象的分析。有两种对现象进行分析的方式：一种是对现象直接进行操作。这种操作极其便捷，简单而且有洞察力，但是对天赋的要求非常高。其不利之处在于这种对现象的思考得出的结论可能广受争议。另一种方式则是对现象的属性——数据来进行操作。过程中要遵循严格的科学方法。第二种方法就是计量经济学的方法了，这种方法因为是用数据说话，可能争议较少。但是，不利之处却是，这种分析结论却要严格的依赖于数据的质量，也就是说，这种方法得出的结论的质量不会比数据的质量更好。 尽管有这样的困难，我们还是推荐计量的方法。因为，数据的质量可以通过统计手段和统计工具的完善加以解决。并且，根据我们的概率知识，即使这种有误差的数据，其误差也是有规律的，误差情况总是会表现为正态曲线。那么如何来对数据进行操作呢？计量经济学的思路通常是这样：最简单的情况下（双变量回归），在一个坐标平面上画出散点图，发现其大致的规律，通常我们可能发现，我们关心的两个简单量之间呈现一种类似于线形的关系（当然，也可能不是线性的，这种情况下需要更高深的数学工具）。把这种线形的关系利用解析几何的知识转化为直线方程并不困难。获得了这样的一个直线方程是一个极大的成功。因为，这个方程，就是在“某种程度的错误”的前提下的一种描述世界如何运行的定律。事实上，计量经济学的任务在很大的程度上，就是发现这样的关于世界如何运行的定律。 但是，在从数据那里获得一些关于变量间“规律”的方式也可以通过另外的方式来进行。也就是在使用数据之前，通过对先验的知识进行演绎和推理从而得出一系列“定律”。这就是我们在数理经济学中所看到的那些数理方程式。这些数理方程就是我们对世事认识的理论，这种理论能够给我们认识世界和改造世界以指导。尤其是在确定我们所考虑的变量之间的可能具有的关系时很有作用。但是我们是否可以应用这些方程式来指导我们认识世界和改造世界的活动并没有得到证明。计量经济学提供了一种这样的证明。我们可以利用数据来检验这些先验的定律是否符合实际，或者得出一种明确的可以应用于实际的形式，从而对数理方程做出了适合实际的修正。尤其是在不同的国家中，因为不同的文化等隐性的制度因素，这些定律可实施的情况是完全不同的。事实上，始于一种对世界认识的先验的推理，建立一种解释世事的假说并用以改造世界，是每一个学者的虚荣心。 因此，计量经济学的研究的思路或者说计量经济学的灵魂是：通过先验的演绎和推理得出理论模型，最好是数理模型。数理模型中会有参数，那么利用数据对这个模型的参数进行估计得出一条回归方程，并通过假设检验来确认这个方程式。如果这个方程式满足了理论建立时的要求，那么就证明了那个先验的理论是正确的并且能够利用这种理论进行预测。接下来的计量分析就是在这些思路下进行的技术探讨了。 对计量经济学这套思想方法和其技巧的同时掌握，是掌握这门学科并加以实际运用的重要素质。尤其是计量经济学的技巧，是一个计量人的必备素质。因为我们一直坚信，伟大的思想来源于熟练的技巧。就像武侠中的“打狗棒法”虽然只有十八路，但是，一个使过无数次“打狗棒法”的丐帮帮主足可以因这十八招而笑傲江湖了。但是，如果过于沉迷于高级计量的数学推导，我们就很可能失去欣赏这门学科所固有的魅力的机会，并且因为数学知识的缺乏而造成的沮丧可能会阻碍对其进一步的学习，从而失去了领悟计量经济学所蕴含的大量关于生活的智慧的机会。因此，这篇文章里，我们不对计量经济学的技术过多的论及，而主要是看其蕴含的智慧之美。三、计量经济学：智慧之美 最能让我们感受到美感的就是计量经济学这种从样本推断整体的思想。如果能够认识到我们生活的这个世界的复杂性的话，我们对这种思想可能会更加珍视。比如，如果我们有一种信念，比如相信我们能够通过努力成为一个书法家。那么我们能够怎么做呢？计量经济学和书法家们都会这样建议你：先选取几十个字来，集中精力把这几十个字练好，最好是临摹以往大师们的作品。这样，你就几乎能够发现写好字的要领。因为，我们不能够把这个世界上的字都练习到，我们只能够由“样本”来推断所有字的写法。并且，我们坚信这些“样本”蕴含了足够多的关于写字的要领或者说是写字规律的信息。这就是计量经济学的智慧之一。从这个角度出发，我们几乎将这种计量经济学的思想推广到生活的各个方面，并且可以指导我们成就卓越。无论是学习、应试、还是搞艺术，甚至想要成为武林高手，都可以应用这种思想。“样本”往往是我们窥看世界本质的窗口！有心人自会从这里得到无尽的启发。 计量经济学就像从一个古老的神谕里蹦出来的智慧精灵，它几乎全面的改变了我们对于脚踏实地的看法！掌握一种过硬的分析数据的能力，无疑会全面的改变你的工作方式和效率。这在一个人的职业生涯中是极其重要的。经济理论经常地被认为是一门空洞无用的理论，这是在未有数据之前做出分析的常见批评，先验和演绎的方法，很多人认为，不能够对社会科学的研究有什么意义。但是，有了计量经济学就完全不一样了，我们就可以从数据出发来进行我们的分析和预测，这种工作方式无疑会培养我们踏实做人的人品。并且因为处理问题的独特技巧和思维，掌握计量工具的人会得到青睐——来自上司和运气。 在我看来，计量经济学还对我们的人生哲学有着指导意义。人的一生其实只是一个短暂的瞬间，就好像那滑过天际的流星，留下的只是瞬间的美丽。这瞬间如何解释？采用一种什么样的方式来度过这一个瞬间？ 人不过是苍茫宇宙中的一粒尘埃，如果这个宇宙尚且遵循着从无序走向有序，那么我们是不是可以将这个信念加以演绎到我们每个人的人生中呢？！其实我们每个人的人生也只是在一个随机行走的世界中的随机行走过程。 我们永远不会知道，在下一个时段，我们会经历什么、会遇到什么，甚至我们对于我们未来的规划都是不确定的。这个过程是随机的、紊乱的、偶然的和无序的。但是，这种无序和紊乱最终会走向有序。用计量经济学的说法，我们会从这些紊乱偶然的样本中得到一个回归方程。这个回归方程就是我们的人生轨迹！ 当然我们对于这个轨迹的认识永远是后验的。我们不可能在这人生的每一个阶段之前就得出一个回归轨迹作为我们人生的预测，这种东西没有预测意义。那么这种有序的观念究竟能给我们什么人生启发呢？ 那就是：我们实在没有必要对于发生于我们周围的看起来是好事或者坏事的东西耿耿于怀，我们实在没有必要太过挑剔上天对我们的似乎是不公正的待遇，中国自古就有“福祸”的智慧之言。以一种应有的宽容心态来对待我们的人生无疑会让我们感到快乐。甚至我们的职业追求也是如此，没有什么绝对的好或者不好，我们的人生轨迹在我们某些年里需要紊乱和无序，根据计量经济学的思想，越是紊乱和无序的样本，我们就越容易得出稳定的统计定律——一条稳定的人生轨迹！假如大家去看看人物传记就可以发现，在那些人的人生里，他们可能做过记者，参过军，被抓到过牢里，看起来和其最终的路径有了很大的背离，可是这些背离最终回归到这条路径上。事实上，我们并不好确定，是不是这种每个阶段的紊乱和无序最终造成了他们稳定的人生轨迹？！ 人生需要这种随机性。并且如果我们要想有一条稳定的人生轨迹，依照计量经济学的理念，我们还要让我们的人生经历这一样本足够大。如何让自己的人生经历更多？如何让自己的人生有更多的随机性？那就是：我们要过主动追求的人生。当我们在生活中有意识地主动去追求时，我们就在客观上丰富了自己的经历，并且扩大了自己的人生经历样本。因为，在你主动追求的时候，才能够发现惊喜和奇遇。消极和封闭的人生态度不利于扩大自己的人生经历样本，样本不具有变异性，就难以得出好的回归方程。我们都应该学学“苍蝇的哲学”，苍蝇的四处乱撞让苍蝇即使在被困的时候也有机会逃脱。这也许是更有含义的古语的一句话的意思吧：树挪死，人挪活。但是，在我们的追求中，因为，我们应该珍视随机性，因此，对于得失就不必太让自己负累。得失是随机的。我们在生活中得到了什么、失去了什么，也许在这冥冥之中的东西面前，可能只是一个慈悲的玩笑。太过于在意也许是失去了更多。 参考文献： [1]古扎拉蒂.《计量经济学》（第三版）[M]，林少宫译.北京：中国人民大学出版社.2000. [2]罗伯特S.平狄克，丹尼尔L.鲁宾费尔德.《计量经济模型与经济预测》[M].北京：机械工业出版社.1998. [3]M.克莱因.《西方文化中的数学》[M]，张祖贵译.上海：复旦大学出版社.2004. [4]袁荫棠.《概率论与数理统计》[M].北京：中国人民大学出版社.1999.仅供参考，请自借鉴。希望对您有帮助。
一篇论文引用一般在八到十几篇。这要看论文的内容是什么？如果作为毕业论文，那么文献还是尽量选择多一些的。有一些专业选择的会更多一些。
当然不能撒，除非要写下引用哦
没有具体要求，如果是毕业论文自己学校会有要求，一般都在10－20篇左右
根据不同的杂志的具体要求而定。一般国内期刊上综述类文章20-30篇参考文献居多，如果作者的文章原创度相当高，参考文献不超过10条为好，参考文献数量太多，可能显得很啰嗦，也可能受到部分期刊版面的限制，不同单位对参考文献的要求也会不同，比如有些院校的毕业论文要求20篇参考文献，其中不少于7篇外文文献等
怎样评价论文质量1、选题的意义看题目的新颖、独特和实用性，在理论和实践的意义程度。2、研究方法的合理性、科学性采用的研究方法手段是否与题目内容、任务相适应；主要方法设计的科学性、严谨性；有无独创的先进方法与手段。3、论点的科学性论文的观点力求正确、鲜明、新颖、客观；较高的要求是有独到见解或创新的理论。4、论证的逻辑水平、广度与深度论证要符合逻辑规律，论点与论据必须一致，推理方法形式运用正确合理。论证的中心突出并有一定深度；论证的问题范围与研究范围相一致。5、运用理论的程度能结合本课题相关的专业理论、基础理论对研究的问题与获取的材料进行充分论述、阐述与分析，并经高度概括抽象形成观点、结论。6、研究材料事实的可靠性与代表性论文中报告、引用的多种材料事实，首先要力气真实、可靠、准确、客观，来自科研或生产实践；其次，材料要丰富、完备、有代表性，有说服力。7、论文结构层次的完整性与合理性结构要完整，格式规范。尤其讨论部分的结构要适合于表达研究的成果内容。总的结构合理、层次清晰、逻辑性强。8、结论的价值从研究任务和专业角度出发，看结论的正确性、全面性、概括性和新颖性（或创新性）。9、文字水平基本要求是通顺、准确、用词恰当。10、图表运用技巧适合于论证需要；直观性、说服力和技巧性较强；图表规范。
很多院校要求不太相同我们有固定的格式,要把每一部分都写到一、选题背景及意义二、国内外研究动态（一）国内外发展的历史及现状（二）前沿发展情况1.相关领域现阶段已有主要研究理论、观点、技术、方法述评
文献计量分析论文找到缺陷的方法：1、从措辞上，是否严谨，看是否具有观点性。2、从论据上看，是否完备，论点是否不足，是否论据牵强。3、从重复性看，就是是否有自己的观点。