伊兰0518
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。
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美梦似路长!
问卷题目设计会直接影响数据质量,前期做好问卷设计很重要的。
如果希望研究差异关系,可使用卡方检验、方差分析等。如研究影响关系可能用到相关分析、回归分析等。如果想对样本分类,可能会用到聚类分析等方法。spssau的分析结果里支持智能文字分析,再结合你的专业知识扩展讨论部分。
如果没有问卷设计或分析思路,可以参考SPSSAU里的问卷设计思路模板。
定州人民
SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的,即选择Numeric, width宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点),label即变量标签为“年龄段查询”。Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号,会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing,用
远离的兔子
数据最好不要自己编。调查分析类的软件(如果你是学营销或管理学的)可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的,老师都不是傻子,到时候一旦被看出来你就会很难过了。一般情况下,答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程,但一般会问到你你的论文理论基础,数据是如何收集的(即通过哪些途径收集的),你的问卷设计,数据分析结果,得出结论等。还是哪句话,一般不是长期做学术或很有经验的人,编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假,学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
漫野之弥
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议,希望能帮到各位看官 PS:此处的问卷分析,仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验,其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表,很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析,探索性因子分析,甚至验证性因子分析的时候,都能游刃有余。 另外如果题目是2个,因子分析KMO值是一定等于0.5的,而一般我们最低也得0.6吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果,在文字描述部分,同维度的各个题目,尽量能给一些心理暗示,或者描述上尽量相近,这样能使得维度内的题目的相关性较好,从而信度和效度也不至于太差 一般达到0.6就可以了,0.7以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下,然后总体再求一个。这个一般没什么难度,也很容易通过。如果你的数据信度不行,那就进行下项目分析,将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同,最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的,也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于,假设题目的维度归属,跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况,一般进行如下处理: ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉,要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表,重新收集数据,重新来过吧 若非特殊情况,不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析,各个指标均达到理想值,那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法,指标非常漂亮,我可以负责任的告诉你,其大概率是改过数据了。 特殊情况1:模型验证阶段,使用AMOS结构方程,导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2:模型验证阶段,未使用AMOS结构方程,导师也要求效度检验使用验证性因子分析。(导师傻x) 这里特别提一点,显著性的p值代表的是两者是否相关,皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了,皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义,绝对值越大相关性越大,正负代表正相关与负相关。 显著性通过了,但是系数偏小,那相关性也是显著的,只是两者是存在显著的弱相关性,而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了,将自变量和因变量放进,直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量,尽量放一些层级类的变量,不要放多分类变量。 层级变量比如学历(初中,高中,大学,硕士) 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量,尽量删掉,如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求,那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准,而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言,个人认为,一般大于0.2就好了。 不过我遇到过大于0.1,导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看,应该与你研究的场景有密切的关系。 但是,中介效应模型要比调节效应模型容易出通过,而且解释起来也不那么绕口。 所以,如果不是想给自己挖坑,那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式(快速确定是否存在中介,非正式使用) 条件1,中介变量,自变量和因变量,相关性都显著 条件2,自变量和中介变量关于因变量的回归模型,中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件,中介效应一定显著,如果条件2中的自变量也显著,那么就是部分中介效应,如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应,尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式(快速确定是否有调节效应,非正式使用) 先将调节因子计算处理(标准化后的自变量和中介变量相乘即可) 自变量,调节变量和调节因子关于因变量的回归模型,调节因子的系数显著。 公众号:alone5400
润风水尚
论文的前言也叫引言,是正文前面一段短文。前言是论文的开场白,目的是向读者说明本研究的来龙去脉,吸引读者对本篇论文产生兴趣,对正文起到提纲掣领和引导阅读兴趣的作用。在写前言之前首先应明确几个基本问题:你想通过本文说明什么问题?有哪些新的发现,是否有学术价值?一般读者读了前言以后,可清楚地知道作者为什么选择该题目进行研究。为此,在写前言以前,要尽可能多地了解相关的内容,收集前人和别人已有工作的主要资料,说明本研究设想的合理性。1、 引言应含概的内容引言作为论文的开头,以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的,缘起和提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况,说明本研究与前工作的关系,目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义,引出本文的主题给读者以引导。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法,简单阐述其研究内容;三言两语预示本研究的结果、意义和前景,但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究?立题的理论或实践依据是什么?拟创新点?理论与(或)实践意义是什么?首先要适当介绍历史背景和理论根据,前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究,语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的,这时创新性是显而易见的,要说明研究的创新点。但大部分情况下,研究的项目是前人开展过的,这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别,而不是单纯的重复前人的工作。2、 前言的写作方法(1)、开门见山,不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。(2)、言简意赅,突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容,确有必要提及他人的研究成果和基本原理时,只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时,意思应明确,语言应简练。(3)、回顾历史要有重点,内容要紧扣文章标题,围绕标题介绍背景,用几句话概括即可;在提示所用的方法时,不要求写出方法、结果,不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容,但不要长篇罗列,不能把前言写成该研究的历史发展;不要把前言写成文献小综述,更不要去重复说明那些教科书上已有,或本领域研究人员所共知的常识性内容。(4)、尊重科学,实事求是。在前言中,评价论文的价值要恰如其分、实事求是,用词要科学,对本文的创新性最好不要使用本研究国内首创、首次报道、填补了国内空白、有很高的学术价值、本研究内容国内未见报道或本研究处于国内外领先水平等不适当的自我评语。(5)、前言的内容不应与摘要雷同,注意不用客套话,如才疏学浅、水平有限、恳请指正、抛砖引玉之类的语言;前言最好不分段论述,不要插图、列表,不进行公式的推导与证明。(6)、前言的篇幅一般不要太长,太长可致读者乏味,太短则不易交待清楚,一篇3 000一5 000字的论文,引言字数一般掌握在200一250字为宜。1. 引言书写内容和格式(1)说明论文的主题、范围和目的。(3)预期结果或本研究意义。(4)引言一般不分段,长短视论文内容而定,涉及基础研究的论文引言较长,临床病例分析宜短。国外大多论文引言较长,一般在千字左右,这可能与国外内数期刊严格限制论文字数有关所谓的引言就是为论文的写作立题,目的是引出下文。一篇论文只有命题成立,才有必要继续写下去,否则论文的写作就失去了意义。一般的引言包括这样两层意思:一是立题的背景,说明论文选题在本学科领域的地位、作用以及目前研究的现状,特别是研究中存在的或没有解决的问题。二是针对现有研究的状况,确立本文拟要解决的问题,从而引出下文。一般作者在引言写作中存在这样两方面的问题。
1、获取数据 获取数据也有两种途径,要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据,还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。 2、整理
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下
毕业论文问卷调查制作方法: 1、设计问卷。首先你要知道自己研究的主体,比如你研究的主体是某小学的英语课堂学习情况,那么你最低需要设计两份问卷,问卷一针对老师,问
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
数学试卷分析如下: 一、试卷成绩总体分析 这份试卷,围绕学段教材的重点,并侧重本学期所学知识,紧密联系生活实际,测查学生对基础知识、基本技能的理解与掌握,以及对