管理学毕业论文参考文献示范
论文参考文献，相信是一个困扰了很多毕业生的问题，下面特意为大家收集了一篇《管理学毕业论文参考文献示范》，供大家参考。
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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
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试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
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Hello， 这里是 行上行下 ，我是 喵君姐姐 ~ 在上一期中，我们为大家带来了 利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程第一期 ，内容包括： 描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析 等。 在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行：中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。PS： 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦！一、中介【报告B，SE，t（df），p），置信区间，画中介效应图】 1.回归方程法 算三个回归方程 1) 自—因 2) 自—中 3) 自、中—因 数据分析 2. Process插件法：Model4 部分标准化 效应量/Y的标准差 完全标准化 所有变量的标准化 3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图（标准化系数）】 本研究采用软件SPSS 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验：参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4)，样本量选择5000，在95%置信区间下。 为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用，本研究以MIL得分为自变量，FCI得分为因变量，PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明，PA在MIL和FCI之间起着中介作用。 MIL对PA有显著的预测作用（B=，SE=，t（98）=，p < ），置信区间（LLCT = ，ULCT =）不包含0； 中介检验的结果不包含0（ LLCT = , ULCT = ） ，表明 P A 的中介效应显著（中介效应大小为，S E =） ，中介效应如图所示。参考文献：Preacher, K. J. , & Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 36 (4), . 二、多重中介 1. Process插件法：model4 三、链式中介 1. Process插件法：model6 中心化：原始数据-均值 拆分文件：spilt四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】 1. 线性回归法 S pss操作 1）算z分数 2）算交互项 3）算回归方程 S pss结果解读 画交互作用图：对调节变量做高低分组 高分组：平均值+标准差= 低分组：平均值—标准差= 拆分文件，做回归 再做一次回归，画图 2. Process插件法：model1 S pss操作 S pss结果解读 报告 利用Process model 1 (Hayes，2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。 结果表明， 生命意义感P (B = ， t = ， p = )、 社会支持 (B = ， t = ， p = )以及二者交互作用(B = ， t = ， p = ) 对工作倦怠的作用 均不显著 （如表3所示），简单斜率分析图如图2所示。图 2简单斜率效应分析图五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】 1.线性回归法 算两组交互项 自*调 中*调 1) 自、调、自*调—因 2) 自、调、自*调—中 3) 自、调、自*调、中、中*调—因 报告 接下来验证有调节的中介作用，以压力为自变量，生命意义感P为调节变量，自我效能感为中介变量，深层劳动为因变量为例。 根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点，检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验：(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。 根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在：(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著，本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。 由表2、图1可见，方程1 中压力负向预测深层劳动（β=，p<），压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）。 方程2 和方程3 中，压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著（β=，p<）；压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）；同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著（β=，p<）。 这表明， 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 ， 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 ， 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验（以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量） 图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图（中介变量为自我效能感，调节变量为生命意义感P）参考文献： 温忠麟, & 叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展. 心理科学进展, 022 (005), 731-745.由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用，因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。 首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响，相应的简单效应分析见图5、图6。 图5结果表明，对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说，压力能负向预测深层劳动（ B= ， SE = ， p < ） ；而对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能显著预测深层劳动（B =, SE = = ），即 比起低压力情景，高生命意义感P的个体在高压情景下，会有更少的深层劳动。 图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用 图6结果表明，对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能预测自我效能感（B = ，SE =，p =）；而对于 生命意义感P较高的个体来说 ， 压力能负向预测深层劳动（ B = ， SE = ， p <） ；即比起低压力情景时， 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。 图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用2. Process插件法 调节前半路径：model7 1)Spss操作 2) Spss结果解读 调节后半路径：model14 1) Spss操作 2)Spss结果解读 探索前后：model57 报告 使用Hayes (2019)的SPSS 宏程序PROCESS（Model7），分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用（前半段）是否受生命意义感P的调节。 结果表明（如表4所示）： 自我效能感显著正向预测深层劳动（B= ，S E = 4 ，p< ） ； 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感（B=，S E =，p< ） 。 表4：生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析 在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时，自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。 综合以上结果，本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用， 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。 表5：不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系 生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限 *** *** M+ *** 注： *** p<进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组（介于两组之间的被试）三组，采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系，结果如图所示： 随着 生命意义感P水平的升高 , 压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B= , p < 减弱为B= < )。
Hello， 这里是行上行下，我是喵君姐姐~ 在第一期中，我们主要介绍了 如何对数据进行 描述、卡方&T检验、独立样本t检验、相关样本t检验、回归分析 ； 第二期中，我们介绍了 如何进行中介、调节分析，以及方差分析 。 在这一期中，我们主要介绍 EFA、CFA分析以及结构方程模型 。 一、EFA 1. Spss操作 EFA是降维，也就是将多个变量变成几个维度/因子，常用于量表编制中——将某几道题目聚成一个维度。一方面，需要极强的理论支撑；另一方面，研究者的个人理解、方法选择都会影响结果。勾选KMO和球形检验 KMO: Keiser-Meyer-OlkinMeasure of sample adaquacy ： 体现观测变量间的偏相关性，比较简单相关系数和偏相关系数的大小，0-1之间，需要超过，越大越好。 Bartlett’s test of sphericity(球形 检验 ) ，一般相关矩阵中的相关系数必须显著高于0。提取因子的方式有很多，请参考前人文献进行选择。因子分析中是否需要旋转，根据假设/理论模型中的因子间是否有相关关系进行选择。2. 图表解读 确认KMO和巴特利特检验后，看总方差解释。 总方差解释主要关注— 特征根/特征值：所有变量的因素载荷平方和，针对给定因素的特定值。 对于未旋转的情况，各因子的载荷量及总载荷量均有体现，如下图中，前六个因子共解释了。 当旋转后，仅有各因子的载荷量，并无总体载荷量。接下来是碎石图，主要看拐点，即从某个点开始，斜率出现显著变化。一般要根据前人研究、假设、总方差解释等共同推断。接下来是成分矩阵，体现了每个题目与每个因子的相关关系。若选择了最大方差法旋转，则需要关注【旋转后的成分矩阵】若选择了直接斜交法旋转，则需要关注【模式矩阵】对于斜交旋转来说，还可以计算旋转的θ角3. EFA小结 本部分的个人倾向较重，相同的数据不同人会得出不同的结果，因此一定要慎重。 在删减题目时，要考虑题目本身的意义，题目在数据上的体现（是否有双重载荷、是否毫无区分度、题总相关是否过低）等等进行删减。 此外，在结果报告时，一定要说明选择的提取方法及旋转方法，方便他人理解。 二、CFA 1. Lisrel操作 使用Lisrel进行数据分析前，需要对数据文件格式进行改变，通过lisrel打开数据文件，另存为psf格式DA NI= 9 NO= 428 【DA NI= 变量数 NO= 被试数 】 RAW= 【RAW= 数据文件的名字 】 MO NX= 9 NK= 2 【MO NX= 题目数 NK= 维度数 】 FR LX 2 1 LX 4 1 LX 7 1 LX 8 1 LX 9 1 LX 1 2 LX 3 2 LX 5 2 LX 6 2 【哪个题目对应哪个维度，如LX 2 1 的意思是，第2题，对应第一个维度】 LK【命名维度】 LK1 LK2 PD【输出】 OU SS MI 或者DA NI= 20 NO= 1321 【DA NI=变量数 NO=被试数】 RAW= 【RAW=数据文件是哪个？需要另存】 MO NX= 20 NK= 5 【MO NX=题目数 NK=维度数】 PA LX 【哪个题目对应哪个维度，如1（0，0，0，0，1）代表了第一题在第五个维度上】 1(0,0,0,0,1) 1(0,1,0,0,0) 2(0,0,0,0,1) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 1(0,1,0,0,0) 1(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,0,1) 1(0,0,0,1,0) 1(1,0,0,0,0) 3(0,0,1,0,0) 2(0,1,0,0,0) LK 【命名维度】 LX1 LX2 LX3 LX4 LX5 PD【输出】 OU SS MI 2. Lisrel输出 运行后的输出文件直接全选粘贴进word文档，对如下参数进行查找及报告：/df、GFI、RMSEA、CFI、AGFI； 要求： /df < 5 Goodness of Fit Index （GFI）> Root Mean Square Error of Approximation 平均残差（RMSEA）< Comparative Fit Index (CFI) > Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) > 或：同时满足：CFI > ；RMSEA < ；/df<3 参考文献：Hu, Li‐tze, & Bentler, P. M. . (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. 三、结构方程模型 有一个自变量和一个因变量的 DA NI= 6 NO= 200 ROW= DATA SE 【SE代表选取里面用哪几个变量】 1 4 5 6/ 【斜杠要加，先写Y的指标，再写X的指标】 MO NX= 3 NK= 1 NY= 1 NE= 1 T E=Ze ro ( default= DI ，F R) 【MO=model，模型NX=X变量的因子数，NK=几个x变量，NY=Y变量的因子数,NE=几个y变量，TE=ZERO：单因子的Y变量的测量误差（x为TE）】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 【说明潜变量与显变量的关系，LX11的意思是，第一个显自变量对应对第一个潜自变量】 LK 【命名左边X】 XXXX 【X的左边名字】 LE 【命名右边Y】 YYYY 【Y的右边名字】 PD 【输出】 OU AL 一个X，多个Y（中介） DA NI=9NO=200 【数据情况介绍】 LA 【对所有变量命名】 Y1 Y2 Y3 Z1 Z2 Z3 X1 X2 X3 ROW= 【数据文件提取】 SE SE 1 2 3 4 5 6 7 8 9/ 【选取变量】 MO NY= 6 NE= 2 NX= 3 NK= 1 BE=FU 【模型：前六个变量（1-6）对应Y，共产生两个Y；接下来三个（7-9）对应X，产生一个X；BE=FU（BE=SD）：两个Y之间有相关】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 2 LY 5 2 LY 6 2 GA 1 1 【第一个X指向第一个Y】 GA 2 1 【第一个X指向第二个Y】 BE 2 1 【算谁与谁之间的相关】 【模型情况：LX 11—LY 6 2 表示了显变量与潜变量的关系，1-3个显x变量表达了第一个潜x变量；1-3个显y变量表达了第一个潜y变量；4-6显y变量表达了第二个潜y变量 GA 代表了潜变量间的关系； GA 2 1 代表第一个潜x变量指向第二个潜y变量 BE 表达的是潜y变量间的关系，BE 2 1 代表第一个潜y变量指向第二个潜y变量】 FI LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【规定固定参数，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 VA 1 LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【固定负荷为1，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 LK【为潜x变量命名】 XXXX LE【为潜y变量命名】 YYY1 YYY2 PD 【输出模型图】 OU AL 【OU 结果输出】 本期的内容就到此结束啦！ 在本期中，我们为大家介绍了EFA、CFA分析以及结构方程模型。 分享完毕，希望有所帮助。 排版：华华 校对：喵君姐姐
1、学位论文
[序号]主要责任者.文献题名[D].出版地:出版单位,出版年:起止页码(可选).
例如：[4]赵天书.诺西肽分阶段补料分批发酵过程优化研究[D].沈阳:东北大学,2013.
2、专著、论文集、报告
[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年:起止页码(可选).
例如：[1]刘国钧,陈绍业.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1957:15-18.
3、论文集中的析出文献
[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(可选)原文献题名[C].出版地:出版者,出版年:起止页码.
例如：[7]钟文发.非线性规划在可燃毒物配置中的应用[A].赵炜.运筹学的理论与应用——中国运筹学会第五届大会论文集[C].西安:西安电子科技大学出版社,1996:468.
扩展资料：
参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：
1、专著M ； 报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；
2、学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；
3、图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；
4、乐谱I； 电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。
参考文献类型：专著[M]，会议论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]，杂志[G]。
参考资料来源：百度百科——参考文献标准格式
论文参考文献，就是你所写的论文中引用的其他资料中的内容，如数据、概念及别人的研究成果等。不能随便写，是要写出准确出处的。参考文献的编写格式要求。 一、参考文献著录格式 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、 专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、 论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、 标准编号．标准名称〔S〕 7、 报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期 二、文献类型及其标识 1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕 三、举例 1、期刊论文 〔1〕周庆荣，张泽廷，朱美文，等．固体溶质在含夹带剂超临界流体中的溶解度〔J〕．化工学报，1995(3)：317—323 〔2〕Dobbs J M, Wong J M. Modification of supercritical fluid phasebehavior using polor coselvent〔J〕. Ind Eng Chem Res, 1987,26:56 〔3〕刘仲能，金文清.合成医药中间体4-甲基咪唑的研究〔J〕.精细化工，2002(2)：103-105 〔4〕 Mesquita A C, Mori M N, Vieira J M, et al ． Vinyl acetate polymerization by ionizing radiation〔J〕．Radiation Physics and Chemistry,2002, 63:465 2、专著 〔1〕蒋挺大．亮聚糖〔M〕．北京：化学工业出版社，2001．127 〔2〕Kortun G． Reflectance Spectroscopy〔M〕． New York: Spring-Verlag,1969 3、论文集 〔1〕郭宏，王熊，刘宗林．膜分离技术在大豆分离蛋白生产中综合利用的研究〔C〕．//余立新．第三届全国膜和膜过程学术报告会议论文集．北京：高教出版社，1999．421-425 〔2〕Eiben A E, vander Hauw J K．Solving 3-SAT with adaptive genetic algorithms 〔C〕．//Proc 4th IEEE Conf Evolutionary Computation．Piscataway: IEEE Press, 1997．81-86 4、学位论文 〔1〕陈金梅．氟石膏生产早强快硬水泥的试验研究（D）．西安：西安建筑科学大学，2000 〔 2 〕 Chrisstoffels L A J ． Carrier-facilitated transport as a mechanistic tool in supramolecular chemistry〔D〕．The Netherland：Twente University．1988 5、专利文献 〔1〕Hasegawa, Toshiyuki, Yoshida,et al．Paper Coating composition〔P〕．EP 0634524．1995-01-18 〔 2 〕 仲前昌夫， 佐藤寿昭． 感光性树脂〔 P 〕． 日本， 特开平09-26667．1997-01-28 〔3〕Yamaguchi K, Hayashi A．Plant growth promotor and productionthereof 〔P〕．Jpn, Jp1290606． 1999-11-22 〔4〕厦门大学．二烷氨基乙醇羧酸酯的制备方法〔P〕．中国发明专利，CN1073429．1993-06-23 6、技术标准文献 〔1〕ISO 1210-1982，塑料——小试样接触火焰法测定塑料燃烧性〔S〕 〔2〕GB 2410-80，透明塑料透光率及雾度实验方法〔S〕 7、报纸 〔1〕陈志平．减灾设计研究新动态〔N〕．科技日报，1997-12-12(5) 8、报告 〔1〕中国机械工程学会．密相气力输送技术〔R〕．北京：1996 9、电子文献 〔1〕万锦柔．中国大学学报论文文摘(1983-1993)〔DB/CD〕．北京：中国百科全书出版社，1996
参考文献可以在百度学术中找到。 毕业论文参考文献规范格式一、参考文献的类型参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：M——专著 C——论文集 N——报纸文章J——期刊文章 D——学位论文 R——报告对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。对于英文参考文献，还应注意以下两点：①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & .；②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。二、参考文献的格式及举例1.期刊类[格式][序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.[举例][1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.[3] Heider, . The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – .专著类[格式][序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.[举例][4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: .报纸类[格式][序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期（版次）.[举例][6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).4.论文集[格式][序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.[举例][8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, .[10] Almarza, . Student foreign language teacher’s knowledge growth [A]. In and (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. .学位论文[格式][序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.[举例][11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：.研究报告[格式][序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.[举例][12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：.条例[格式][序号]颁布单位.条例名称.发布日期[举例][15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—058.译著[格式][序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.三、注释注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。四、参考文献参考文献与文中注（王小龙，2005）对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。求采纳为满意回答。
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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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四、出处的写法
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文献引用应渗透到全文的不同部分
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3、大量的文献引用通常出现在引言中，通过引用参考文献来实现如下目的：说明你问题的来源是什么，问题为何重要；指出你面对的问题已经有了哪些工作，还有哪些空白；指出你将采用前人的哪些方法或结果；交代你的工作将推进、补充或纠正之前的哪些工作。
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总结而言，为了显得很专业，需要引用原始文献、引用亲自阅读过的文献、引用相关文献、尊重文献的本意、满足格式要求和引用规范、将文献工作逻辑地嵌入到自己内容介绍之中、将文献引用贯穿到全文各个部分。
SPSS分析，我能做。题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。论文格式相关书籍论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。
说详细点才可能
1.关键词规范关键词是反映论文主题概念的词或词组，通常以与正文不同的字体字号编排在摘要下方。一般每篇可选3~8个，多个关键词之间用分号分隔，按词条的外延(概念范围)层次从大到小排列。关键词一般是名词性的词或词组，个别情况下也有动词性的词或词组。应标注与中文关键词对应的英文关键词。编排上中文在前，外文在后。中文关键词前以“关键词：”或“[关键词]”作为标识;英文关键词前以“Key words：”作为标识。关键词应尽量从国家标准《汉语主题词表》中选用;未被词表收录的新学科、新技术中的重要术语和地区、人物、文献等名称，也可作为关键词标注。关键词应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条。2.选择关键词的方法关键词的一般选择方法是：由作者在完成论文写作后，从其题名、层次标题和正文(出现频率较高且比较关键的词)中选出来。论文正文要点⑴引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出问题-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证方法与步骤;d.结论。为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个小逻辑段，一个小逻辑段可包含一个或几个自然段，使正文形成若干层次。论文的层次不宜过多，一般不超过五级。
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