本科毕业论文可以用spssau

选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。

可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。

一、 确定分析目标

确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？

一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。

缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。

参考资料：分析思路总结-SPSSAU

二、 判断数据类型

有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。

所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。

定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。

三、选择分析方法

变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。

结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。

参考资料：分析方法选择-SPSSAU

最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。

spssau可用于研究生论文。

SPSSAU算法包括常规统计功能、回归分析及预测、方差分析功能、非参数功能、多元统计功能和其他算法功能。

SPSSAU包括六类算法板块，助力数据科学研究。SPSSAU算法板块分别是通用研究算法，数据处理功能板块，问卷研究算法，进阶算法板块，可视化研究算法和医学实验研究板块等。

产品与服务：

常规统计功能：描述频数统计、交叉分类汇总、相关分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、线性回归、单样本t检验、独立样本t检验、配对t检验、正态性检验(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk检验)。

回归分析及预测：线性OLS回归(包括逐步回归和分层回归)、Logistic回归（包括二元和多分类logistic）、Probit回归、Poisson回归、Cox回归、Robust稳健回归、Ridge岭回归、曲线回归（二次、指数、S曲线等七类曲线拟合）、PLS回归模型。

方差分析功能：方差齐性检验、单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、均值比较分析和事后多重对比功能。

你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，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,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。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。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。

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。

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。

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。