问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
统计描述一般指的是均数、标准差等
数据分析怎么写
数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。
需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。
最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。
前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！
数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。
数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
分析类别：
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型：
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构：
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：
标题：
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：
1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1、 要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。 B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 一展开就够论文字数了
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!
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
写数据分析的文章或者报告时，必须有以下6大块内容才算完整：分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。以下是对应每一块内容的写作要求：分析背景：描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。分析目的：通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。分析思路：如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。分析内容：分析内容可以按照分析思路列出的论点展开，格式：论点+论据+结论。结论：这里的结论是对上面每个论点得到的分析结论进行整理归纳，可以分点一 一列出。也可把有联系的结论通过自己的话语表达出来。好的不好的结论都要写出，不能只说好的结论。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
应用语言学作为一门独立的新兴学科和语言学的重要构成部分。下文是我为大家整理的关于应用语言学论文的范文，欢迎大家阅读参考!
EQS在应用语言学中的应用
[摘要]EQS是结构方程模型(SEM)的应用软件之一，它能同时分析多变量之间错综复杂的关系，处理非正态分布和缺失值，具有多重拟合指标。近年来，EQS在应用语言学领域应用较少。文章简要归纳了国内外应用语言学中运用EQS的情况，并介绍了EQS的基本操作原理及建模步骤，此外，运用EQS对中学生学习策略、学习观念及自我效能相关性这一实例进行了建模研究，以期为应用语言学和外语教学的研究提供一些借鉴作用。
[关键词]结构方程模型;EQS;应用语言学;学习策略
引言
结构方程模型(SEM，Structural Equation Modeling)是综合因子分析(Factor Analysis)和路径分析(PathAnalysis)来探索研究变数和因子之间因果关系的一种模型，其最大的特点是应用变量的协方差矩阵(Covariance Matrix)来同时分析多种变量间交错复杂的关系，即利用各潜在的观测因子来探讨因果关系的隐含结构，而传统的线性回归分析只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应，以及回避了因共线性而导致出现单项指标与总体出现负相关等无法解释的数据分析结果。结构方程模型最初起源于心理学，后被广泛应用到其他研究领域，例如社会学、经济学、市场分析、应用语言学等。目前应用较为广泛的SEM软件有AMOS、LISREL、EzPATH、EQS等。
一、EQS综述
EQS(Structural Equation Modeling Software)是1986年由Peter M。Bentler开发的一种统计软件。其基本思路为：基于专业理论知识，构建一个关于一组变量间相互关系的假设理论模型。自变量数值通过测量所得，并形成一个自变量协方差矩阵，即样本矩阵。EQS对样本矩阵与假设理论矩阵进行拟合度的检测，若能较好地满足拟合度标准，则说明此假设模型成立;否则，就需要对该假设理论模型反复调整修正以提高拟合度，直至获得较理想的模型为止;若拟合度仍然未达到理想状态，则该否定此假设理论模型。
国外将EQS应用于语言学的研究主要侧重于学习者个体因素研究以及语言测试研究等，前者如Sasaki和Noels分别探讨了二语水平、外语学能及智力间的关系和学习者目标与教师交际能力问的相关性：后者主要有Purpura测试了西班牙语测试因素结构，Stevens探寻了认知及元认知策略与二语测试的关系。此外，在外语教学中的应用有Lee研究了英语写作的有利及不利因素;Gorsuch还将EQS应用在外语教育政策的研究中。
国内这方面的研究仍处于起步阶段，且主要侧重于语言测试。刘宝权、郭晓群较为系统地介绍了EQS在语言评估中的应用。邹申、孙海洋等利用EQS分别对TEM8人文知识部分和职前中学英语教师口语考试进行构念效度验证。彭康洲、李清华应用项目反应理论借助EQS分析2007年TEM4听力理解项目的质量。侯艳萍借助EQS探讨了可能对TEM4阅读理解任务难度产生影响的阅读任务特征变量，其中包括变量的种类、数量、它们的内部因子构念和测量属性以及各个因子贡献率大小。
纵观国内应用语言学研究，研究者多使用LISREL和AMOS，EQS还未全面吸引国内应用语言学研究者的视线。但笔者在实践中发现相对于前两种传统软件而言，EQS灵活性更高，允许自变量有测量误差，变量间可存在协方差;对原始数据可进行直接加工;此外还可分析非多元正态分布，它能更准确地处理更大容量模型，这将为研究者带来更大的便捷。
二、EQS基本概念
包含有两类变量，两种模型和两种路径。两类变量指潜在变量(Latent Variable)和观测变量(Observed Variable)前者为不可直接测量的非观测变量(Unobserved Variable)，又称因子，它通常通过多个外显或可观测指标间接推算;后者是通过测量、观测可直接获得的原始数据，又称指标。在EQS路径图中圆形表示潜在变量或因子，长方形表示观测变量或指标。
两种模型即测量模型和结构模型。测量模型(Measurement Model)指观测变量和潜在变量间的关系模型，即指标和因子间的关系模型。结构模型(Structural Model)指潜在变量之间的关系模型。并不是所有的实际应用中都同时存在两种模型，例如在验证性因子分析中，可能只出现包含观测变量和潜在变量的测量模型。
两种路径为自变量(Independent Variable)和因变量(Dependent Variable)之间的路径，以及因变量和因变量之间的路径。在EQS描绘的路径图中，单向箭头表示一个变量直接影响另一个变量，如潜在变量指向指标的单向箭头表示因子负荷，直接指向指标的单向箭头表示潜在变量的误差;双向弧形箭头表示两个变量可能相关;潜在自变量不应有箭头指向，所有指向潜在因变量的箭头来自潜在自变量或其他潜在因变量。
三、EQS的建模步骤
根据Bollen和Long的研究，结构方程建模具有五个步骤：(1)模型构建(Model Specification)、(2)模型识别(ModelIdentification)、(3)模型估算(Model Estimation)、(4)模型拟合(Testing Model Fit)、(5)模型重构(Model Re-Specification)。
1.模型构建
在该步骤，研究者要在已有的理论和专业基础上确定具体的模型，通过EQS模型图和方程来表达该模型各变量间的相互关系，根据各变量对模型的路径参数进行模型估算，查看并评估各因子、潜在变量间的各种关系，并通过数据检验模型整体的拟合度。 2.模型识别
Kunnan认为在模型识别阶段会时会出现三种情况：(1)模型不可识别(Under-identified)，即不能从协方差矩阵中估算出一个或多个参数的情况;(2)模型正好识别(Just-identified)，可估算出所有参数的情况;(3)模型超识别(Over-identified)，可有不止一种方法估算出所有参数的情况。因参数估算计值不稳定，模型识别不足的情况不能信赖。只有增加制约参数，才可达到正好识别或超识别这两种可以接受的模型。
3.模型估计
根据自变量的方差协方差模型估算所有参数的估计值，使模型再生矩阵与样本协方差矩阵间的差异渐进最吻合状态。目前最常用的估算方法是最大似然法，要求数据等距且多变量正态分布。EQS系统有个强韧选项(Robust Option)生成Satorra-Benfle卡方值，可获得一个比其他统计量更接近的分布。即使分布假设不能满足，出现非多元正态分布，强韧标准误在大样本中也可接受。EQS为所有变量、因子及变量因子间的误差设定了标准，从而固定了参数，获得新的估算值。
4.模型拟合
模型拟合是检测假设模型矩阵与样本矩阵在多大程度上的拟合，即检测模型的拟合度。因其中一个重要统计指标卡方值较敏感，容易受到样本大小的影响，所以在实际操作中还得考虑样本数据大小对模型拟合度所产生的影响。根据以往的研究经验，理想模型拟合度的参照标准如表1。
5.模型重构
若模型拟合度与各标准量范围差异较大或个别指标不理想，则该模型构建有误，需重构。重构时需检验两组估计值：第一组为具有显著意义的参数估计值，将没有显著意义的参数估计值设为0，但需在足够的专业理论基础上才可进行。第二组为残余值矩阵，若个别变量残余值较大，如大于或等于，则该变量未设定好;若较多变量残余值都较大，则该模型整体构建有误。在此过程中EQS系统的LM-检验和W-检验功能可对模型重构提供进一步的帮助信息。但每个参数及变量之间的相互关系非常密切，任何一处的改动都可能对总体模型产生较大的影响。因而每个参数的调整都需重新估算，得出新的模型拟合指数，直至获得最终的理想模型为止。
四、EQS在应用语言学中的应用实例
笔者曾运用EQS研究了中学生英语学习策略、学习观念和自我效能的相关性，下文将予以展示。本研究首先通过问卷调查的方式对某中学109名高二被试者进行测试。问卷由三部分组成：第一部分是Oxford设计的《英语学习策略量表》，它由记忆策略、认知策略、补偿策略、元认知策略、情感策略、社会策略等6个要素50个项目组成;第二部分是Horwitz设计的《语言学习观念调查表》，包含外语学能、语言学习难度、语言学习性质、学习与交际策略、动机观念等5个要素34个项目;第三部分是德国心理学家Schwarzer和Jerusalem设计的《自我效能量表》，包含1个要素10个项目。
收集了调查数据后，我们运用EQS对数据进行分析。首先打开EQS界面，新建一个原始数据库文件，设定应变量名称及数目，输入原始数据。三个量表所测量的12个要素为自变量，学习策略、学习观念和学习效能不可直接测量，需通过各量表12个要素间接测量，则为潜在变量。其次，对EQS作包括描述性分析、回归分析、相关分析、因子分析、误差分析在内的描述性统计，以观察样本整体情况。然后对EQS作验证性统计，即因子模型统计分析。根据已有的专业知识，构建初始模型如图1。
EQS运行后所得各拟合指数结果见表2。
按理想模型拟合度的参照标准，该模型并未达到可接受的理想模型程度。根据二语习得中学习策略、学习观念及自我效能的有关理论和最大标准化残差(Largest Standardized Residuals)所提供的修正指数(参见表3)，通过设定自由参数和在模型的多组误差间增添多条双向箭头的路径以建立相应误差变量间的协方差矩阵，反复修正之后得到较理想的模型(如图2)。修正模型拟合效果指标如表4，该模型拟合度较高，可接受。
学习策略、学习观念和自我效能之间具有高度的相关性，但各自的路径强度却有所区别。相对于自我效能而言，学习观念对学习策略的影响更大(>)。学习策略、观念及效能的各个因素相互之间也具有不同程度的相关性，所以在平时的英语教学和学习中，既要在整体上注意对学习策略的选择、加强对学习观念的引导，注重对自我效能的提高，又要对具体的学习策略如补偿策略、记忆策略、认知策略以及语言难度和学习动机等方面有充分的认知，才能更有效地引导学习者的英语学习。
五、结语
本文介绍了EQS统计软件的基本操作原理及步骤，并通过对中学生英语学习策略、观念及自我效能间相关性的模型构建、拟合、重构、修正等过程，最终创建出满足各项指标的修正模型。结果发现学习策略、学习观念和自我效能之间高度相关，但相关强度有差异。学习者较多使用补偿、认知、记忆策略，较少使用社会策略。观念的学能和动机对学习策略的影响较大。在结构方程模型软件中，EQS更易操作，灵活性更高，能更准确地处理大容量多维度变量模型，尤其在处理非正态分布和有缺失值数据中效果良好，且允许变量测量误差和协方差的存在。EQS评估模型拟合指标的多重性可以为应用语言学中多因素间多维量化提供更准确、科学、直观的信息，具有广阔的应用前景。
应用语言学质化研究发展综述
【摘要】1960年开始，应用语言学作为一门独立的新兴学科和语言学的重要构成部分，应用语言学除了涉及语言教学外，还涉及结合语言和心理学、自然和社会等学科。而应用语言学质化研究逐渐成为人们关注的焦点。由于我国应用语言学质化研究的方式较为生疏，与量化研究相比要落后。因此，本文通过简要介绍应用语言学，对应用语言学质化研究遇到的问题进行分析，并针对应用语言学质化研究方式及重点方向进行了阐述。
【关键词】应用语言学;质化研究;发展
在应用语言学中，量化与质化问的差别在于它们主、客观的不同，以及文字和数字的不同等。这种差异间的研究主要是针对知识本质和本质问理解与信念的不同研究范式。这两种范式占据着后实证主义、解释主义地位。随着应用语言学的深入研究，质化研究方式主要有：语篇分析和个人叙述、人种志和专题陈述，以及互动分析等。例如：日记和传记研究、访谈和课堂互动分析等。新世纪的到来使应用语言学研究偏向量与质方式的融合和巩固。
一、应用语言学
19世纪初，语言理论方面的研究和应用方面的研究开始分化。19世纪叶末，.博杜恩·德·库尔德内提出了应用语言学这个概念，但没有得到广泛的注意。20世纪以后，语言科学得到了进一步的发展，应用范围空前扩大，语言应用方面的研究和理论方面的研究明确地区分开来，应用语言学这个名词开始广泛运用，并促成了应用语言学和理论语言学的分化。
从广义的角度来分析，应用语言学主要是将语言学的知识在其它学科领域问题解决中得以应用。换句话来说，就是跨学科实现问题的解决。
从狭义的角度来分析，应用语言学主要是专门的语言教学，尤其是外语和第二语言的教学。其应用的知识有：语言理论与描述、相关语言学科，以及相关语言教学学科。主要涉及语言的模式，描绘语音和语法、语义和语用，及词汇等，在语言学边缘的学科，以及一些不是语言学，但与语言学教育学紧密联系的学科。
二、应用语言学质化研究遇到的问题
时代的发展必然对应用语言学的研究有着不断扩大与变换的影响。由于应用语言学具有跨科学性和实验性，以及开放性，因此，应用语言学质化研究所遇到的问题更具挑战性。
其一，在应用语言学质化研究中，由于相关学科知识的缺乏，使语言学质化研究受到严重的阻碍。例如：很多从事英汉语言教学的工作者和教师，常常因为自己对英、汉知识的缺乏，而放弃该领域的发展，因而影响到语言学科的发展。标准语的建立和规范化，文字的创制和改革。建立通用于各方言区的标准语是很重要的。应用语言学要解决的问题是如何选好这种标准语的基础方言和标准音。为无文字的语言创制文字时，基础方言和标准音更是重要的依据。文字改革包括文字系统(字母表、正词法和标点符号)的部分改进和彻底更换。标准语的建立只是语言规范化的开始。为了确定语音、语法、词汇规范，需要编出相应的正音词典、规范语法和各种类型的词典。
其二，应用语言学作为新的学科，它在理论基础上还不够完善，使质化研究的任务更为艰巨。尽管我国许多学者对应用语言学质化的研究有了一定的理论成果，但是应用语言学是否加大理论范式的建构，任然需要以多学科做后盾的理论研究。词汇是语言中变化最快的部分，新词新义不断涌现。及时、准确地把这些新词新义固定在词典中，指导人们如何运用，这是辞书对语言规范化最有效的影响。
三、应用语言学质化研究方式及重点方向
1、应用语言学质化研究方式
在应用语言学质化研究方式中，主要有：语篇分析和个人叙述、人种志和专题陈述，以及互动分析等。其中，语篇分析和个种志是目前语言教学研究中使用最多的。
其一，语篇分析。语篇分析主要是通过对真实口语语篇进行考察的一种研究，始于社会学，例如：在第二语言习得和口语测试，及技巧等教学方面研究中都有展现。语篇分析者是种处于兴趣的社交行为，而语言学者是以研究语言本身为重点的行为。语篇分析者认为语言是与语用结合的系统，它将语法和词汇等都作为可操纵的资源。总的来说，其语篇分析的对象主要是在交际中有秩序、有组织的交谈，确保社交行为的顺利进行。也可以视为站在交际者的角度，将社交行为进行发现和描述。突出内在机制。一般来说，语篇分析主要是利用语篇样本中的示例，描述和追踪交际的优势、分析和理解，已达成共识。其质化思想：交际中的秩序与以往的主导观点和研究的方向与目的完全相反;交际的过程真实语料誉写和分析不可缺少;分析的方式必须有实证资料的理论。
在以往应用语言质化语篇分析发展的最初阶段，只能通过录音的方式记录下口语语言资料，随着时代的发展，口语语言资料开始有图片和视频，以及非语言式的交际资料。根据语篇分析研究表明，语言学界开始对非语言线索的详细记录产生了争执。尤其是技术的发展与语篇分析的结合，技术的不断影响着语篇分析研究。
其二，人种志。人种志主要是对某文化群体的行为和语言，以及互动等进行的深度研究，属于人类学，并与自然学紧密联系，例如：深入发现人们的实际所做与应该做之间存在的矛盾等。在研究前详细描绘了研究对象的文化背景。在研究的同时，研究者必须与群体保持一定的认知距离，为了更准确的获取客观性。同时研究者必须反思自身所存在不同假想，以保持客观研究的态度。在自然背景下对群体的形体和表述进行研究，并深入群体，利用各种不同的方式对研究的资料进行采集、实验。其研究资料来源于非结构式的访谈。涉及的研究规模较小，数据分析通常涉及研究人员研究对象本身各自的行为意义的理解和解释。
2、应用语言学质化研究的重点方向
应用语言学质化研究的重点方向在于对教学方式与教师认知的研究。前者教师对交际教学观念和方法层见叠出，但结果是不一样的。除此之外，在听、说、读、写等教学方面研究中质化的应用也很普遍。在写作上，进行访谈和记录、日志和观察等采集的方式。听力上，以听力策略和技巧为主，融合了量与质。例如：Markee通过小组方式巧妙进行了非任务交谈，并且顺利进行任务与非任务交谈之间的变换。后者，由于教师是思考和积极的决策者，教学主要建立在实际导向和背景等不同思想和知识上的研究。
其认知研究内容一般为：教师认知和教育、认知和课堂教学，以及认知和语言学习等。虽然研究方式，出现了问卷为主的量化研究，但是绝大多教师认知都是利用质化研究。在教师认知研究中，量化和质化间主要出现争议的问题，量化研究多依靠问卷的方式来认知，并没通过实际考察因此受到批评。而质化研究利用回忆解说和启发式回顾、书面形式，以及课堂观察和访谈等进行资料的收集。同时，为抓住到隐形的认知过程，还需更进一步的研究。
总而言之，在应用语言学质化研究中，我国在提倡科学超越经验研究的同时，还要重视实证主义存在的缺陷，将质化研究进行规范，避免出现对学术范式的影响。虽然应用语言学质化研究在我国地位并不牢固，但是，在国外的研究中，已经占有牢固的地位。因此，就针对我国外语的语言质化研究来说，在掌握实践和质化方式的前提下，对混合方式的思考和时间应用，将对我国应用语言质化研究具有非常重要的意义。
数据分析怎么写
数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。
需求分析
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前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！
数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。
数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
分析类别：
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型：
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构：
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：
标题：
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：
1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1、 要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果
数据分析怎么写
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前言
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2、略微阐述现状或者存在的问题
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