验证性因子分析，是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。尽管因子分析适合任何学科使用，但以社会科学居多。 目前有很多软件都可以非常便利地实现验证性因子分析，本文将基于SPSSAU系统进行说明。 因子分析可分为两种类型：探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。 探索性因子分析，主要用于浓缩测量项，将所有题项浓缩提取成几个概括性因子，达到减少分析次数，减少重复信息的目的。 验证性因子分析与探索性因子分析相似，两者区别只在于探索性因子分析(EFA)用于探索因子与测量项之间的对应关系，验证性因子分析(CFA)用于验证结果与理论预期是否一致。 在实际研究中，验证性因子分析常会与结构方程模型、路径分析等方法联系到一起，对于不熟悉概念的研究人员容易搞混这些方法，下表对这几种方法进行简单说明：探索性因子分析： 验证因子与分析项的对应关系，检验量表效度，非经典量表通常用探索性因子分析。 验证性因子分析： 验证因子与分析项的对应关系，检验量表效度，成熟量表通常用验证性因子分析。确认测量关系后，后续可进行路径分析/线性回归分析研究具体的影响关系。 路径分析： 用于研究多个自变量与多个因变量影响关系；如果因变量只有一个，可以使用线性回归分析。 结构方程模型SEM ： 包括测量关系和影响关系。如果仅包括影响关系，此时称作路径分析（Path analysis，有时也称通径分析）。通常需要进行探索性因子分析和验证性因子分析，均保证测量关系无误之后，再进行结构方程模型构建。从分析思路上看，建议先用探索性因子分析EFA构建模型，确定存在几个因子及各分析项与因子的对应关系，再用验证性因子分析CFA加以检验。（1）模型设定 首先需要确定因子数及对应分析题项，顺序放入分析框内。（2）模型拟合通过因子载荷系数表格可以展示因子(潜变量)与分析项(显变量)之间的关系情况。如果因子与测量项间的对应关系出现严重偏差，或者因子载荷系数值过低，则需要删除掉该测量项。 分析时主要关注P值及标准载荷系数，建议结合SPSSAU给出的“分析建议”进行分析。模型拟合指标用于整体模型拟合效度情况分析。 常用的拟合值及其判断标准，都展示在上表中，实际输出值在标准范围内及说明模型拟合程度较好。模型拟合指标非常多,通常下很难保证所有指标均达标，只要多数指标达标或接近标准值即可。*常用指标包括卡方自由度比，GFI，RMSEA，RMR，CFI，NFI和NNFI。 （3）模型修正 根据模型拟合指标情况，评价模型的优劣，如果模型拟合情况不佳，则需要进一步修正模型。MI指标越大说明该项与其他因子的相关性越强，MI过大时会干扰模型需要进行修正或剔除该项。模型构建过程需要重复多次，以找到最优模型。同时SPSSAU会自动生成模型结果图。（4）模型分析 在完成模型构建后，即可使用模型进行分析。验证性因子分析主要有三个方面的功能，分别是聚合效度、区分效度、共同方法偏差。聚合效度 聚合效度，也叫做收敛效度。AVE和CR是用于判断聚合效度的常用指标，AVE>，并且CR>，则说明具有良好的聚合效度。如果AVE或CR值较低,可考虑移除某因子后重新分析聚合效度。上图为SPSSAU输出的AVE、CR值指标表格，可以根据此表格进行查看。区分效度 区分效度，常用的做法是将AVE根号值与‘相关系数值’进行对比，SPSSAU也会输出相应结果。如果每个因子的AVE根号值均大于“该因子与其它因子的相关系数最大值”，说明具有良好的区分效度。共同方法偏差 共同方法偏差，SPSSAU提供两种方法检验，一种是探索性因子分析(也称作Harman单因子检验方法)，做法是将所有变量进行探索性因子分析，如果只得出一个因子或者第一个因子的解释力（方差解释率）特别大，则判定存在共同方法偏差。另一种是验证性因子分析，所有变量全部放在一个因子里面进行分析，如果测量出来显示模型的拟合指标无法达标，模型拟合不佳，说明所有的测量项并不应该同属于一个因子，也就说明数据无共同方法偏差问题。 验证性因子分析需要较大的样本量，通常建议样本量至少为测量项(量表题)的5倍以上，最好10倍以上，且一般情况下至少需要200个样本。 一个因子对应的测量项最好在5~8个之间，便于后续删除掉不合理测量项。 绝大多数情况下均为一阶验证性因子分析。如果说验证性因子分析时为二阶模型，此时参数处选中‘二阶’即可。一般来说，使用验证性因子分析需要有一定的理论基础支持，如果拟合指标不能达标，最好按照分析思路：探索性因子分析→验证性因子分析，进行分析。 以及对于不熟悉的步骤，建议大家阅读SPSSAU帮助手册的相关说明以及SPSSAU的教学视频。 验证性因子分析视频教学：
内容不是过日都要和你说子
上一篇文章中，初步介绍了验证性因子分析的功能及应用场景。下面通过一个实例来具体了解一下，验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。当前有一份215份的研究量表数据，共由四个因子表示，第一个因子共5项，分别是A1~A5；第二项因子共5项，分别是B1~B5；第三个因子共4项，分别是C1~C4；第4个因子共6项，分别是D1~D6。现希望验证此量表的 聚合效度 和 区分效度 ，并且希望进行 共同方法偏差分析 。 验证性因子分析的步骤大致可分为四步，分别是：模型构建、删除不合理测量项、模型MI指标修正和模型分析。 （1）模型构建 即将因子与测量项对应关系放置规范；在进行CFA分析前一般需要进行EFA，清理掉对应关系出现严重偏差的测量项 （2）删除不合理测量项 如果因子与测量项间的对应关系出现严重偏差，此时可考虑删除某测量项；也或者某测量项与因子间的载荷系数值过低(比如小于)，说明该测量项与因子间关系较弱，需要删除掉该测量项 （3）模型MI指标修正 如果说模型拟合指标不佳，可考虑进行模型MI指标修正【SPSSAU默认提供MI大于20，MI大于10，MI大于5，和MI大于3共四种模型修正方式】 （4）最终模型分析 本例子中的量表共分为四个因子，暂不进行模型MI修正，放置如下：SPSSAU共输出6个表格，各表格对应解释说明如下：从上表可知，本次针对共4个因子，以及20个分析项进行验证性因子分析(CFA)分析。本次分析有效样本量为215，超出分析项数量的10倍，样本量适中。 CFA分析建议样本量至少为测量项(量表题)的5倍以上，最好10倍以上，且一般情况下至少需要200个样本。一个因子对应的测量项最好在5~8个之间，便于后续删除掉不合理测量项。 因子载荷系数表格展示 因子和测量项之间的关联关系 ，通常使用标准载荷系数值表示因子与分析项间的相关关系。分析时主要看标准载荷系数值和P值。 如果呈现出显著性，且标准载荷系数值大于，则说明有着较强的相关关系。反之，如果没有呈现出显著性，也或者标准载荷系数值较低(比如低于)，则说明该分析项与因子间相关关系较弱。 上表格显示，B1与Factor2之间的因子载荷系数值为 < ，说明对应关系较弱，可考虑将此项从Factor2中移除出去。从整体上看，各个测量项全部均呈现出水平的显著性(P< )，而且标准化载荷系数值均大于(除B1外)，因而说明整体上看，因子与测量项之间有着良好的对应关系，聚合效度较好。此表格主要查看指标的 聚合效度 和区分效度 情况，输出指标包括AVE和CR值。通常AVE值>，CR值>,说明数据聚合效度较好。 从上格可知：本研究涉及的4个因子（SPSSAU默认给定名字为Factor 1, Factor 2, Factor 3, Factor 4），它们的AVE值全部均大于，而且CR值全部均大于，因而说明本次测量量表数据具有优秀的聚合效度。此表格展示 模型拟合指标 ，共分为常用指标和其它指标。表中提供各指标相应的建议判断标准，可直接对比判断标准值。一些其它指标通常使用较少，研究人员可结合实际情况进行选择。如果模型拟合不好需要，需要根据相关专业知识和模型修正指标对模型进行修正。上表来看：卡方自由度值为，大于3，而且GFI小于，RMSEA为接近于这一标准，RMR值为不在标准范围内。综合来看，模型构建欠佳，需要进行模型修正。比如这里将MI>10作为修正标准然后重新进行模型拟合，得到结果如下上表格展示 因子与测量项的对应关系MI值 ，因子与其下属测量项的关系可通过因子载荷系数表格进行查看。MI值并不固定标准大小，一般情况下，该值如果大于20则说明关联性很强。 从上表格可以看到，C2与Factor2，Factor4这两个因子间的MI指标均大于15，说明C2与Factor2，Factor4之间可能有着较强的关联性；同时，D5与Factor3之间的MI值为，说明二者有较强的关联性。 综合可知：可考虑将C2，D6这两个指标进行删除，同时上述因子载荷表格分析还发现B1也可以进行删除。因而将此三项进行删除后可再次进行模型（限于篇幅限制，SPSSAU并不继续进行分析）。上表格展示因子与因子之间的关联性，可通过标准系数进行分析。从上表可知，在进行因子协方差表格分析时，本研究共4个因子，他们两两之间的标准系数值均介于之间，说明因子之间具有较强的关联性。聚合效度通常是针对 AVE，CR，因子载荷系数 这三个指标进行分析，并且均是在模型最终确认后的指标进行分析。 分析结果表明：本研究量表数据具有优秀的聚合效度区分效度的测量是使用 AVE的平方根值 ，然后与4个因子的相关系数进行对比。 如果AVE平方根值大于“该因子与其它因子间的相关系数”，此时说明具有良好的区分效度。 区分效度首先需要进行相关分析（以及每个因子对应多项，需要使用‘生成变量’功能将其概括成一个整体后再进行两两相关分析）。如下：常见的区分效度分析时，会将上表格中斜对角线的1，换成AVE值的平方根，然后再进行对比分析。最终如下表格式：上图可知，因子1的AVE根号值为，大于因子1与另外3个因子之间的相关系数值(最大为)；因子2的AVE根号值为，大于因子2与另外3个因子之间的相关系数值（最大为）；类似地，因子3的AVE根号值，因子4的AVE根号值均大于它们与其它因子的相关系数值。因而说明研究量表数据的区分效度良好。特别提示： 常见的区分效度分析是将AVE根号值与‘相关系数值’进行对比；有时候区分效度的验证方法为：“比较多个CFA模型进行分析说明”，建议研究人员以参考文献为准； 区分效度进行时，需要先进行相关分析，以及取AVE均方根，然后将手工表格合并处理好后进行分析说明。共同方法偏差(CMV)常见有两种验证方式，一种是使用探索性因子分析EFA方法进行检验 (也称作Harman单因子检验方法)，即查看把所有量表项进行探索性因子分析EFA时，如果只得出一个因子或者第一个因子的解释力（方差解释率）特别大，通常以50%为界，此时可判定存在同源方差（共同方法偏差），反之说明没有共同方法偏差问题。如果是使用CFA进行验证；则将所有的测量项(即所有因子对应的测量量表题项)放在一个因子里面，然后进行分析，如果测量出来显示模型的拟合指标，比如卡方自由度比，RMSEA,RMR,CFI等无法达标，则说明模型拟合不佳，即说明所有的测量项并不应该同属于一个因子(放在一起时模型不好)，因而说明数据通过共同方法偏差CMV检验，数据无共同方法偏差问题。本次共有4个因子对应20个测量项，将此20个测量项全部放在一个因子里面进行CFA分析并且得到模型拟合指标，如下图：上图显示卡方自由度值为，明显高于标准（>3），并且GFI,CFI,NFI,NNFI这四个指标值全部均低于，明显偏差标准值(大于)，RMSEA和RMR值均大于，也严重偏差标准值。其它指标比如AGFI,IFI,PGFI,PNFI等也均低于，严重偏差大于这一标准，因而说明模型拟合质量非常糟糕，也即说明不能本次研究量表数据无法聚焦成一个因子，即说明无共同方法偏差问题。特别提示： 上述为两种常见的共同方法偏差验证方法，还有其它验证方法，建议研究人员以参考文献为准； 研究人员需要在事前注意共同方法偏差问题，而不能等到事后发现共同方法偏差才能处理。登录 SPSSAU官网 体验在线数据分析
论文未完成的原因可能有很多，主要有以下几点：一、论文主题不清晰。论文的主题很重要，如果不清晰，就很难完成论文。因此，在写作论文之前，要先花时间梳理论文的主题，确定清晰的研究方向，才能完成论文。二、研究材料不足。论文写作要基于足够的研究资料，如果缺乏研究资料，就无法完成论文。因此，在准备写作论文时，要先收集足够的研究资料。三、没有良好的计划。论文的写作要做好充分的计划，这样才能保证写作的顺畅性。如果没有良好的计划，就很难完成论文。因此，要在写作论文之前，形成详细的写作计划，分阶段完成论文。四、缺乏认真精神。要完成一篇论文，需要认真精神，必须要耐心细致地去思考，结合实际，深入分析，才能写出好的论文。如果缺乏认真精神，就无法完成论文。
论文未完成的原因主要有以下几点：1.研究材料不足：在研究论文的过程中，缺乏有关的资料和研究材料，导致无从下手，无法完成论文。2.研究时间不足：由于每个人的工作和学习压力，时间有限，完成论文的时间不足，影响对论文的完成。3.论文内容复杂：涉及到的内容比较复杂，比如理论方面、实践方面等，缺乏足够的理论支持，无法完成论文。4.研究能力不足：没有熟练的研究方法，不能充分挖掘和运用有效的研究方法，无法完成论文。5.缺乏足够的想象力：不能想象出论文的完整框架，从而导致论文无法完成。总之，论文未完成的原因主要是研究材料不足、研究时间不足、论文内容复杂、研究能力不足、缺乏足够的想象力等。如果想要完成论文，那么就要多多收集有关的资料，增强自己的研究能力，并加强思维的想象力，从而完成一篇优秀的论文。
论文未完成原因纸质版的写作应该以详细且客观的角度来表现出来。首先，应该清楚地说明未完成论文的原因。其次，要提出可行的解决方案，以避免出现类似情况的发生。未完成论文的原因可以归纳为三个方面：时间不足、研究能力不足和材料不足。时间不足，是因为论文的写作和查阅资料等需要耗费较长的时间。研究能力不足，是指学生在论文写作过程中，他们可能没有足够的知识和技能来完成论文。而材料不足，是指学生可能没有足够的有效关于论文的资料来支撑论文写作。因此，为了解决论文未完成的问题，学生应该采取一些有效的措施：首先，学生应该提早安排时间，把论文写作分成一些小步骤，每一步都要按照时间表去完成；其次，应该多多练习，不断提升研究能力；最后，要多收集资料，以便有充足的材料来支撑论文写作。总之，未完成论文的原因是多方面的，但是通过安排时间、提升研究能力和收集充足的材料，可以有效地解决未完成论文的问题，从而避免出现类似情况的发生。
结合自己的实际情况谈谈自己的经历和兴趣，比如：我选这个题目的主要原因是因为我个人特别感兴趣关于这个论文的问题，我觉得对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。
如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。然后研究这个题目对于我今后的发展有一定的帮助。
选题建议：
一、联系工作实际
选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。
选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。
二、选题适当
所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：
一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。
审计实证研究硕士论文
我国的法律环境和证券市场的发展程度与西方国家存在着巨大差异，在此情况下，适合于西方经济条件下的审计师选择信号传递理论在中国是否依然成立，目前尚缺乏充分的证据，我国关于此方面的研究也很少。以下是审计实证研究硕士论文，欢迎阅读。
摘 要：随着实证思想在审计理论研究中的渗透和贯彻，实证审计学的研究将会受到越来越多学者的重视。我们要理解审计，必须把它放入现实中，并观察审计是怎么运行的。解析运行中的各种现象，是需要审计事实（审计主体行为的集合）的，而审计事实的取得要通过收集各种资料并对资料进行 分析 。这就需要借鉴实证法了。本文把审计风险与实证法相结合来对审计风险相关 内容 进行了研究。
关键词：审计风险；重要性
实证审计理论研究内容涉及若干个课题。笔者仅就作为 现代 审计理论的一项重要研究成果———审计风险的实证研究做一探讨。这个课题的研究包括三个大的方面：对重要性概念的实证研究；建立分析审计风险的模型；确定重要性概念的内容。
一、对重要性概念的实证研究
审计重要性直接决定着审计工作开展的范围、审计检查的内容、采用的审计 方法 和必须实施的工作步骤，直接决定着审计工作质量的高低。因此，对重要性概念的认识是非常有必要的。这方面的研究可以采用实证的方法：
1.市场研究。即研究公开财务信息对股票价格的 影响 。根据市场对某项财务信息的反映来确定它是否重要。但是在市场研究中，我们不能肯定市场反应来自某种特定的信息，因此要设计有控制的实验来调查某一财务信息变量的市场反应，从而确定其重要性。
2.实验研究。实验通过使用假想的数据，了解实验对象针对这些数据的相应对策，这些变量是根据诸如净收入的百分比、事项性质、流动资产的百分比、盈利趋势等来安排的。实验对象可以是审计师、财务人员和一般百姓，这样可通过对统一财务变量进行不同的数据实验来确定该财务变量的重要界限，而且还可以发现在 社会 中哪些事项是相对重要的。
3.对审计实务的描述性研究。主要是对 会计 师事务所的实务指南的描述，以及法院对一些自身建立的判决结果。研究证明，绝大多数会计师事务所是具有重要性的定量化依据的。美国学者Lee在1984年的一项研究中描述了30个大的英国会计师事务所的审计程序中有关重要性的内容，结果仅7个没有。
二、建立分析审计风险的模型
《独立审计准则第9号———内部控制与审计风险》将审计风险定义为：“审计风险是指会计报表存在重大错报或漏报，而注册会计师审计后发表不恰当审计意见的可能性”。随着审计风险影响范围的扩大，审计风险也有狭义和广义之分，前者一般是指会计师事务所承担的 法律 责任以及遭受损失的可能性，而后者是指审计行业因审计风险而可能遭受的损失，一般表现为因审计失败而引起的中介市场份额的减少或业务范围的受限。本文要讨论的是狭义的审计风险。因而建立的模型是 目前 审计职业界普遍使用的由美国注册会计师协会1983年提出的审计风险模型，该模型认为审计风险由固有风险、控制风险和检查风险三要素组成，由于审计过程中三要素的存在，未能揭示会计报表存在重大错报、漏报给审计关系人造成客观损失，其可能性（审计风险）用P表示。P=固有风险×控制风险×检查风险，审计主体总是希望将P控制在可接受的水平并以此估计检查风险。如果审计主体高估固有风险、控制风险，若再主观上将检查风险控制在一个较低水平，会产生误拒风险，这时必须扩大审计范围，增加审计程序，来尽量降低检查风险；反之，若低估固有风险、控制风险，而主观上又将检查风险控制在一个较高水平，将产生误受风险和道德风险，可能发生在审计过程中未查出重大错报和漏报，或有意减少审计程序和审计成本，此时审计人员应保持应有的职业谨慎并将审计风险降到可接受水平。根据上述模型，审计主体在确定可接受的审计风险时，首先要评估固有风险、控制风险，在此基础上推算可接受的检查风险。
审计风险能直观反映审计风险产生的原因及可能产生的后果。但在 应用 该模型时要注意以下几点：（一）模型可以扩展；（二）模型并不唯一；（三）模型可以定量、定性或定量定性结合使用；（四）模型具有主观性。
三、确定重要性概念的内容
在市场 经济 环境中，审计人员面临的信息资料多如牛毛，在成本———效益的原则下，支出和时间是非常重要的，审计人员总会把记忆力集中在重要的经济业务、会计事项甚至舞弊和差错等方面，而不会与鸡毛蒜皮的事纠缠不休。为此，人们提出了重要性概念，并对它加以规范和补充。国际会计准则委员会（IASC）对重要性的定义是：“如果信息的错报或漏报会影响使用者根据会计报表采取的经济决策，信息就具有重要性。”美国财务会计准则委员会（FASB）对重要性的定义是：“一项会计信息的错报或漏报是重要的，旨在特定环境下，一个理性的人依赖该信息所做的决策可能因为这一错报或漏报得以变化或修正。”我国独立审计准则对重要性的定义是：“重要性指被审计单位会计报表等会计资料中出现错报或漏报的严重程度，这一程度在特定环境下可能影响会计报表使用者的判断或决策。”由此可见，各国对重要性的认识是基本一致的，也就是说，可以这样来定义重要性：信息的错报或漏报可能影响到会计报表使用者的决策即为重要性。
在审计过程中，需要运用重要性概念的情形有二：
①是在确定审计程序的性质、时间和范围时，重要性被看作审计所允许的可能或潜在的未发现错误或漏报的程度，即审计人员在运用审计程序以检查 会计 报表的错报或漏报是所允许的误差范围。
②是在评价审计结果时，重要性被看作是某一错报或漏报（或汇总的错报或漏报）是否 影响 会计报表使用者判断和决策的标志。而且，在实际工作中对重要性作初步判断时要结合以往的审计经验，并同时考虑以下几个因素：
1. 企业 规模及特定的环境。企业规模的大小对重要性的判断有重要影响。一般来说，规模大的企业，重要性的绝对数较大，相对数较小；反之，其绝对数较小，相对数较大。同样，不同企业面临不同的环境也会影响重要性的判断。如某一金额对某个企业会计报表来说是重要的，而对另一个企业来说就可能是不重要的。而且，对某一特定企业来说，重要性还会因时间的不同而有所改变。
2.有关法规对财务会计的要求。财务会计法规越来越要求企业必须采取更加稳健的会计政策，以断绝企业粉饰财务报告的路子。如果有新的财务会计法规需要企业去实施，那么这些法规的目的无外是为了真实反应企业的财务状况和经营成果。因此，当有关法规对被审计单位存在特别的要求，或者企业存在可由管理当局自主决定处理的会计事项时，审计人员应从严确定审计重要性水平。
3.审计项目。对于不同的审计项目，要有不同的重要性标准。审计人员应对数额高、波动幅度大、会计报表使用者比较关心的项目，从严制定重要性水平。
4.错误的.性质。如果错误的性质严重，即使错误的金额较小，也应看作是重要的错误。例如，现金短缺800元，如果短缺是由于盘点差错引起的，则属于不重要错误；如果短缺是由于出纳监守自盗引起的，则属于重要错误了。因为故意的错误说明管理不善，而管理不善往往隐含着更严重的 问题 。可能引起严重后果的错误，是要看作重要错误的。
5.会计报表各项目的性质及相互关系。会计报表项目的重要程度是有差别的。一般而言，会计报表使用者更关心流动性较高的项目，审计人员应对此从严制定重要性水平，由于会计报表之间是相互联系的，因此在制定重要性水平时，必须考虑这种相互联系。
6.内部控制与审计风险的评估结果。由于被审计单位建立的内部控制存在固有的限制，这就要求审计人员必须注意内部控制对审计的影响。如果内部控制比较健全，可依赖程度高，可以将重要性水平定得高一些，以节省审计成本；反之，应把审计重要性水平定得低一些，以保证审计的质量。由于重要性与审计风险呈反方向关系，如果审计风险评估为高水平，则意味着重要性水平较低，此时应收集较多的审计证据，以降低审计风险。
参考文献 ：
[1]葛家澍等著。会计大典。第十卷，1999年。
[2]石爱中等著。审计 研究 ，2002年。
[3]罗伯特。K.莫茨（美国）等著。审计 理论 结构，1990年。
[4]财政部。审计，2004年。
审计费用的研究在国外始于20世纪80年代初。Simunic（1980）首次构建了审计收费定价模型，运用多元线性回归模型分析了1977年美国377家上市公司的包括审计费用在内的数据，考察了可能影响审计收费的10大因素，发现上市公司的资产规模是决定审计收费的最重要因素，虽然我国对于审计费用的研究起步较晚，但也涌现出许多成果，大部分都集中于影响因素的研究。本文的目的就是以 Simunic 模型为基础，建立一个检验我国上市公司审计收费影响因素的回归模型，并据此对我国审计收费影响因素及其含义进行判断和分析。
一、研究假设和模型设计
（一）研究假设
根据上文的文献回顾，学者们大都认为被审计单位的规模是影响审计费用的最主要因素，在美国，公司规模对审计收费的解释力度可以达到50%以上，这种影响力在我国市场中也是不容忽视的。在其他条件相同的条件下，上市公司的规模越大，其经纪业务和会计事项就越多，建立的内部控制体系也会更加复杂，其固有风险和控制风险也可能越高，注册会计师需要相应地增加内部控制测试范围和实质性测试范围，这必然会导致审计工作量的增加和审计费用的提高。据此，我们提出以下假设：
假设1：在其他条件相同的前提下，被审计的上市公司规模与审计费用正相关。
审计风险一直被认为是影响审计费用的重要因素。审计风险越高，会计师事务所发表审计意见后面临的被证监会和证券交易所处罚的可能性就越大，遭受损失的可能性就越大，审计费用也就越高，
本文选取了存货周转率、应收账款周转率、流动比率、资本负债率、净资产收益率等作为审计风险的衡量指标。其中，我们预测存货周转率与应收账款周转率与审计费用负相关，因为存货与应收装款愈多，注册会计师进行盘点和函证的工作量越大，占用的审计资源就越多，审计的复杂程度更高，审计风险也会相应增加。同时，我们预测流动比率、资本负债率与审计费用负相关，两者越高，公司的偿债能力越强，偿债压力越小，审计风险也就较小，审计费用相应较低。净资产收益率与审计费用负相关，以为该指标越低说明公司面临的管制风险越大，进行盈余管理的可能性越大，审计风险增加，审计费用就相应的增加。根据上面的分析我们提出以下假设：
假设2：在其他条件相同的前提下，聘请“四大”会计师事务所对上市公司进行审计，审计费用相对较高。
二、研究样本与实证结果
（一）研究样本
本文以公布2007年至2010年年度财务报告的深沪两地A股上市公司为研究总体，数据来自于CCER经济金融数据库，数据分析软件为SPSS。为了确保研究的意义和精确性，在选择2007年至2010年的数据为样本时，我们进行了如下剔除：
1.为了体现数据的连续性和完整性，剔除了披露不规范、不完整的上市公司数据（例如未披露审计费用）
2.剔除了从CCER经济金融数据库收集不到的有关审计和财务数据的上市公司。
3.为了体现一般审计费用规律，剔除了被ST、PT的上市公司。
4.剔除了金融类上市公司。
根据以上标准，我们共筛选出4748组符合条件的上市公司数据。
（二）实证结果
1.描述性统计
a.存在多个众数。显示最小值
从中我们可以看出审计费用的均值较大，而标准差为，说明取对数后的审计费用在各上市公司之间的差距较大;总资产取对数后均值为，数值也很大，说明我国上市公司的规模较大;ROE的均值较小，但极大值，极小值，可见ROE在我国上市公司间的差距比较明显，我国上市公司的盈利水平存在比较大的差距。在我们分析的所有数据中，获得标准无保留意见的财务报告占79%，说明大部分上市公司的财务报告都得到了注册会计师的肯定;而聘用“四大”作为审计事务所的上市公司只占到5%，说明大部分上市公司为了以较低的审计费用获得令自己满意的审计意见，通常会聘请“四大”以外的会计师事务所对其进行审计。
2.相关性分析。我们选择了与审计费用相关的八个变量就他们对审计费用的影响程度进行研究，列示了各变量之间的Pearson相关系数及其显著性，其中剔除了Big4与Opinion两个品质型变量。
3.主成分分析。我们将数量型数据进行标准化，利用SPSS对上述8个解释变量进行主成分分析，对于初始特征值，前五个变量的累积解释程度达到了，而进行旋转后的变量成分解释程度有所降低，但是前五个变量仍然能够达到。旋转成分矩阵的结果并不十分理想，不能筛选出我们需要的数据。
三、研究结论及不足
本文对影响审计费用的因素进行了初步探讨，通过上面的实证研究，我们发现上市公司规模、审计风险、审计会计师事务所以及审计报告意见是影响审计费用的主要因素，他们对审计费用的决定作用不容忽视，其中上市公司规模和审计事务所的作用更加明显。“四大”会计师事务所的审计收费相比我国国内的其他会计师事务所而言要高很多，这不利于我国国内会计师事务所的发展。
结束语：同时，本文在研究中也存在一些局限性：第一，本文并未考虑审计事务所变更和上市公司子公司数量对审计费用的影响。以前的学者上市公司子公司数量会影响审计复杂程度，从而影响审计费用。本文认为，审计的复杂程度可以通过上市公司规模或者周转率等财务指标衡量，因此未进行考虑;第二，没有考虑上市公司行业在审计费用方面的区别。这些因素可能对本文的研究结果带来一定的影响。
实证分析论文写法如下：
1、阅读教材。
首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。
在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。
2、前沿文献。
阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。
文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。
3、搜集数据。
在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。
因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。
1、提出假设。提出两个或多个变量间的因果关系，不是随便提出的，那这个假设模型该如何提出，不是随便建立的，而是根据前人的研究总结优化出来的，需要根据一些定性的变量转化为定量的指标来说明问题。同时变量间还要进行相关性的分析。
2、搜集变量指标的数据。这个往往涉及搜集资料的能力，这种一般难以学来，更多的需要靠自己花时间摸索。如果是通过问卷建立的指标，那主要就通过李克特量表等进行量化转化，进而搜集到样本数据。如果搜集公司的某些账目数据就需要通过大量搜集整体，基本每个方向，每个点，能否有指标数据，是否需要自己建立指标标准都需要考量。
3、进行数学归纳。这里主要就是考察数据间的相关性，这个是我们初高中有一种基础的线性回归关系中就已经涉及到，通过描点找到一条趋势线，进而通过趋势线求导公式，而这个公式中的变量系数就是相应的回归关系。而这个目前有大量的数据软件，常见如Excel、Spss、Stata、Origin、Eview等。
注意事项：
论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭。
论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。
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。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
其实很简单，首先实验结果与分析就是把你实验得到的数据做一个表格 参照书上的表格 然后用相应的公式计算 过程也要写上 最后再算一个试验误差就可以了，结论与体会就是你可以自己总结 也可以看课本最开始的实验目的 要学会什么什么 你就写学会了什么什么 然后再加上一段什么由于实验过程的人为以及系统误差 本次实验误差较大或者较小 下次实验注意什么耐心啊之类的。
根据你的实验数据根据实验相关的一些定理，公式进行计算得出数据结果，然后根据算出的数据结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果
实验报告
实验报告是把实验的目的，方法，过程，结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。
应用写作给出的定义如下
科技实验报告是描述，记录某个科研课题过程和结果的一种科技应用文体。撰写实验报告是科技实验工作不可缺少的重要环节。虽然实验报告与科技论文一样都以文字形式阐明了科学研究的成果，但二者在内容和表达方式上仍有所差别。科技论文一般是把成功的实验结果作为论证科学观点的根据。实验报告则客观地记录实验的过程和结果，着重告知一项科学事实，不夹带实验者的主观看法。
数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
拓展资料
标准的心理学实验报告或期刊论文由七个部分组成：题目和作者，摘要，引言，方法，结果，讨论以及参考文献。每一部分都有各自的写作技巧。
（一）题目和作者
题目是为了让读者了解一篇文章的基本内容，因此必须简洁明了。它应该是对论文的主要观点的概括性总结，包括所研究的变量（即自变量和因变量）以及它们之间的相互关系，如“字母大小写对记忆速度的影响”，就是一个较好的题目，它表达了重要的信息。题目也可以是一个理论观点。应避免使用含义笼统的词语，这只会增加题目的长度并误导索引者。诸如“方法”和“研究结果”这样的文字，以及“一项……的研究”或“……的实验研究”之类的繁琐用词都不宜出现在题目中。而且，题目中还要避免使用缩略词，应给出术语的全名以方便读者对论文进行正确而完整的检索。APA格式所规定的题目长度为10～12个单词；中国心理学会规定的中文期刊的题目则一般不宜超过20个汉字。
论文的作者是那些对发表的文章具有主要贡献，并对数据，概念和结果解释负责的人。作者中既包括论文的撰写者，也包括对研究具有实质性贡献的人，如直接参加了研究的全部或主要部分的工作。
（二）摘要
摘要是对论文内容的简短而全面的概括，能够让读者迅速总览论文的内容。并且，与题目一样，摘要也是各种数据库中常见的检索对象。APA（1984）告诫所有作者：“一旦刊登在期刊上，你的摘要就将作为印刷版或电子版的摘要总集的一部分开始其活跃而长久的生涯”，因此一个好的摘要是整篇论文中最重要的组成部分。摘要既要具有高度的信息浓缩性，又要具有可读性，还要组织良好，篇幅简洁且独立成篇。一篇好的摘要应该具备以下特点。（1）准确性。摘要应能准确反映论文的目的和内容，不应包含论文中没有出现的信息。（2）独立性。摘要应自成一体，独立成篇，对所有的缩写，省略语和特殊术语作出说明。（3）简练而具体。摘要中的每个句子都要能最大限度地提供信息，并尽可能地简洁。APA格式规定的摘要长度不能超过120个单词；中国心理学会规定的中文期刊的摘要则一般不超过300个汉字，而且英文摘要应是中文摘要的转译，需要简洁，准确地将文意译出。摘要应以最重要的信息开头，可以是目的或主题，也可以是结果和结论。摘要中只需包含4个或5个最重要的观点，结果或含意。
一篇实验报告的摘要应说明：要研究的问题，如果可能的话用一句话来表达；被试，详细说明相关特性，如数量，类型，年龄，性别，种类等；实验方法，包括仪器，数据收集程序，完整的测验名称，使用的任何药剂的剂量和方法；结果，包括统计显著性水平；结论，含意或应用。而报告的主体应该是对摘要的扩展（这就是为什么大部分摘要都要放在最后写的原因）。
（三）引言
引言往往包括提出问题，说明研究背景，阐明研究目的和理论基础这三部分内容。
1．提出问题
在正文的开始部分用一段文字提出所要研究的具体问题，并描述研究策略。在开始着手写引言时，需要考虑：所要研究问题的重要性如何？假设和实验设计与该问题之间具有怎样的关系？该研究有何理论意义？与同领域内先前研究有何关系？所要检验的理论问题是什么？如何解决？好的引言会用一段或两段文字来回答这些问题，通过总结相关论点和数据，清楚地告诉读者做了什么以及为什么这么做。
2．说明背景
对以往的相关文献进行讨论，但并不是毫无遗漏地进行历史性回顾。要假定读者对该领域具有一定了解，不需要向他们作完整而冗长的说明。也就是说，在对先前的研究工作进行学术性回顾时，应只引用和参考与具体问题相关的研究工作，而不要引用和参考无关或只具有一般性意义的研究工作。需要总结先前研究，但应避免无关紧要的细节描述，要强调相关的发现，相关的方法论问题和主要的结论。在介绍别人的研究时，要始终让读者觉得你正在建立自己的研究题目。同时，还应公平地对待尚有争议的问题。不管个人的观点如何，在陈述一个争议性问题时，应避免敌意和带有个人偏向的陈述。
3．阐明目的和理论基础
和说明了背景情况后，接下来就要说明具体的研究。在引言的最后一段，要定义变量并对研究的假设作一个正式的说明，这些有助于增加论文的清晰度。在写引言的结束部分时，要记住以下问题：我打算操纵什么变量？期望得到什么结果以及为什么我期望这样的结果？“为什么我期望它们”这个问题背后的逻辑应该是明确的，并且还要清楚地说明每个假设的理论基础。至此，应该使读者认为你的研究正在填补一个重要的空白。
（四）方法
方法部分要详细描述研究是如何进行的，说明你对变量的处理过程。这部分一定要写得清楚，完整，尽量告诉读者他们需要知道的每件事。这样的描述可以使读者对你的方法的适当性以及你的结果的可靠性和有效性（即信度和效度）进行评价，也可以使感兴趣的研究者能够重复这个研究。通常方法部分被分成三个带标题的层次，这些层次包括被试，仪器（或材料）及程序。
1．被试
就心理学的理论和实践而言，对研究被试作恰当的说明非常重要，特别是评估研究结果（在不同的组间作比较），概括研究发现，比较重复研究，文献综述和分析二手数据时更是如此。对样本应作充分的描述，并且样本应具有代表性（如果不具代表性，应说明原因）。结论和解释都不应超出样本所能代表的总体的范围。当被试是人时，应报告抽样和分组程序，被试的性别和年龄，被试的总数目以及分派到每个具体实验条件下的具体数目。如果由于某种原因部分被试没有完成实验，中途退出或被淘汰，必须加以说明并解释他们没有继续实验的原因。对于动物被试，应报告它们的种类，变化或其他具体证明资料，数量，性征，重量和生理状况等重要信息，以便他人能够成功地重复该研究。
2．仪器
该部分简短描述实验中所使用的仪器或材料以及它们在实验中的功用。标准实验设备，如家具，秒表或屏幕，通常不需要进行详细描述。应对特殊设备的型号，供应商的名字和地点作一定的说明。复杂设备可能需要使用图纸或照片加以说明，其细节则可在附录中进行详细描述。
3．程序
该部分说明研究过程中的每个步骤，包括对被试的指导语，分组情况，具体实验操作，以及对实验设计中的随机化，抵消平衡和其他控制特点的描述。除非指导语是非同寻常的或者其本身是实验操作的构成部分，才需要逐字写出，否则只需对指导语作简要解释即可。在此部分中，通常先讲述实验设计，然后介绍指导语（如果被试是人），此外还要让读者了解实验的各个阶段。
概括而言，方法部分应该足够详细地告诉读者你做了什么以及怎样做的，以便读者能够重复你所进行的研究。
（五）结果
对数据的收集过程及所使用的统计或数据分析处理进行总结，这是结果部分的任务。在该部分中，你要向读者说明主要的结果或发现，尽量详细报告数据以验证结论。要报告所有相关的结果，包括那些与假设相矛盾的结果。除非是个案设计或单样本研究，一般不需要报告单个被试的数据或原始数据。而且，在这一部分讨论结果的潜在意义是不恰当的。
另外，应选择能够清楚而又经济地说明数据的报告形式。表格通常能提供精确的数值，如果组织得好的话，还能够使复杂的数据和分析一目了然（如方差分析表）。插图能够吸引读者的目光，更好地解释复杂的关系和整体的比较。但插图没有表格精确，有时容易产生误导。例如，弗罗斯特，卡茨和本廷（Frost，Katz & Bentin，1987）做了比较词汇确定和命名的实验，结果显示了人们对高频英语单词和非词的反应时。如果以不同的单位来对其研究结果作图的话，我们会得到以下的结果，如图32所示。乍一看，这两个图很不同，前者似乎显示词汇确定和命名没有差异，而后者则差异显著。实际上两个图在视觉上的差别是由于不同的单位造成的，前者使用的是秒，而后者使用的是毫秒。很明显，以秒为单位作图就会产生误导。可见，作图的方式可能突出或掩盖实验的结果。
问题一：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。 问题二：实验论文怎么写 请示例一篇 20分 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）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-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 问题三：论文怎么写，实验报告怎么写？ XX学院毕业实习报告 关于南方旧居民习俗的的实习报告专 业 姓 名 学 号 指导教师 成 绩- 摘要正文一、实习目的二、实习时间三、实习地点四、实习单位五、实习相关内容致谢参考文献 问题四：实验报告的实验结果讨论怎么写 一般就是写你对实验结果的分析或者认识，启发什么的，还有你试验过程中遇到的问题，怎么解决以及实验注意事项。
目录部分1：任务1、写下任务要求。2、如果还不3、弄明白这篇论文是给出原因论证结果，还是给出结果分析原因。部分2：阅读资料和调查研究1、如果有必读资料，就先阅读这些资料。2、根据论文话题的情况做好调查研究。部分3：确定什么是因什么是果1、选择好你想要写的起因和结果有哪些。2、仔细分析你准备证明的起因和结果。3、给你的文章写一个主题。部分4：列提纲1、将你的论文组织成五个自然段。2、在提纲中列出事实论据。部分5：第一稿1、写论文的引言部分。2、开始写起因部分的段落。3、开始写关于结果的段落部分。4、用至少一段来阐述因果关系的重要性，说明文章主题的重点所在。5、最后用一段来总结陈述。写分析因果关系的论文（Cause and Effect Essay）时，作者需要审视某一特定情况或事件，然后证明其中存在因果关系。你需要非常仔细地审视，并通过调查研究和搜集证据，还要进行充分的思考。想要了解更多的写因果关系议论文的方法，请继续阅读本篇教程。部分1：任务1、写下任务要求。有的任务要求很简单，仅仅是“写一篇因果关系的论文”。而大多数作业则要求你具体围绕一个话题来写，例如历史、社会、政治的某个方面。2、如果还不清楚，先弄明白以下这些信息：文章篇幅。要明确地知道你究竟需要写一篇长论文还是短论文。根据篇幅不同，三页的文章和15页的文章中的细节和话题也会有很大差异，因为如果文章比较长，你要仔细探讨的话题的范围也会更大。资料来源的数量。搞清楚是否有要求必须阅读的资料。如果没有，就问清楚要求引用多少参考资料。论文与课程的相关度和重要性，也就是论文的讨论范围。弄清楚范围是比较大，取决于你，还是比较小，取决于老师。3、弄明白这篇论文是给出原因论证结果，还是给出结果分析原因。通常而言，论文要求会给出明确的原因或结果，然后让你决定文中的因和果之间的关系。偶尔，也许论文要求会让你针对某一情况既找出起因，也找出结果，不过更多时候只会要求你证明起因和结果中的一项。部分2：阅读资料和调查研究1、如果有必读资料，就先阅读这些资料。最好作业一布置下来就读，这样你就有充分的时间多考虑几个话题了。2、根据论文话题的情况做好调查研究。去图书馆找和主体相关的参考书籍。查资料可以帮助你找到论证起来更有说服力的主题。部分3：确定什么是因什么是果1、选择好你想要写的起因和结果有哪些。查资料的时候一边查要一边记笔记，这样你在选择文中要用到的因和果的时候选择余地就更宽一些。2、仔细分析你准备证明的起因和结果。可以多查一些资料，找到有力证据支持你文中的理论。3、给你的文章写一个主题。这一主题应该明确陈述你打算在文中证明的关系。部分4：列提纲1、将你的论文组织成五个自然段。这五段包括：引言、起因陈述、结果陈述、分析因果关系，以及结论。正式开始写以后，你可以把你的文章分成更多段，不过这种结构的确非常适合帮助你展开讨论。2、在提纲中列出事实论据。将你找资料的时候找到的引文、相关日期时间、数据等资料列在提纲中。选择论据的时候，要以这些资料是否可以支持你要论述的起因、结果，或整个因果关系为准。部分5：第一稿1、写论文的引言部分。首先要给出这篇论文的写作背景，说明即将讨论的问题。在引言的最后部分加上论文的主题。2、开始写起因部分的段落。需要写几个重点，就写几段。每一段都要围绕一个特定的中心来写。在写原因部分的段落中说明要阐述的问题的情况，记得用合适的证据支持你要阐述的情况。这些段落的目的是让读者对该情况，以及这一情况的各个方面更加熟悉。同时，在这一部分你已经开始向读者陈述后文将要阐述的因果关系了。3、开始写关于结果的段落部分。此外，写下每一段你想要表达的重点，以此决定写几段合适。写的时候要一个接一个地探讨每一条结果。用越来越多的细节证据来说明具体哪一条原因导致了哪一个结果。提到结果的时候，先用一句简单的陈述来概括，然后再逐渐深入。用合适的例证来说明所探讨的结果。这个时候就应该建立起下一个部分将要讨论的因果之间的联系了。4、用至少一段来阐述因果关系的重要性，说明文章主题的重点所在。5、最后用一段来总结陈述。总结上文证明的部分，说明结论对当今世界或者读者的生活具有有哪些重要性。
1、立论
立论就是运用充分有力的证据从正面直接证明自己论点正确性的论证形式。立论有时是在破的基础上进行的，“先破后立”、“边破边立”即此意。
立论是议论重心，无论写什么样的议论文，都必须立论，驳斥别人的论点也是为了确立自己的论点。
2、驳论
通过揭露和驳斥错误的、反动的论点来确立自己的论点就是驳论。驳论的作用在于“破”，即通过辨别是非，驳斥错误的观点，同时树立正确的观点。
其他因果论证
运用因果论证，不能停在一因一果的层次上，而要善于多角度地分析原因和结果，比如要分析一果多因、一因多果，还要分析同因异果、异因同果以及互为因果。一般来说，在因果论证中要重视以下的因果分析：
1、分析主要原因和次要原因。有时某种结果是由多种原因引起的，这时就必须分析和抓住其中的主要原因，提示引起结果的最本质的最核心的因素来论证论点。
主要原因，有时指的是与论点关系最密切的原因，它可能会因不同的议论目的而发生转变。应当根据各种原因与论点之间的关系，着重分析主要原因来论证结果，对其他次要原因，应根据它们所起的作用以及与论点的关系，有所区别地对待，比较重要的次要原因作简要分析，不重要的原因，提示一下即可。这样，论证过程就能有主有次，有面有点，有详有略，既准确又精炼。
2、分析产生的原因。原因有时是多层的，有些现象看起来似乎是发生作用的原因，但在它们的背后，却还有产生它们的原因。对于多重原因的事物，如果只停留在其中的某个层面上，把它当成最终因素，论点就可能不深刻，也难以把问题说透，这样的因果论证，其说服力是有限的。
遇到这种情况，应当一层一层地追究下去，不可轻易罢休，要一直到提示出最终极的原因为止。一般来说，越是表层的原因，越是为大家所熟知的，其论证力也就越有限；越深层的原因，就越能说明问题的实质，就越有说服力。