普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。
学术论文里面的图通常使用以下软件绘画：
1、Visio
Visio属于Microsoft Office系列软件。对于熟悉Office的用户，很容易使用。 Visio有多种绘图模版、工具，制作的图表范围十分广泛，可以绘制流程图、地图、企业标志等。Visio支持将档案保存为svg、dwg等通用矢量图格式，因此受到广泛欢迎。
2、Origin
Origin常被认为是数据处理软件，其实用它做模型图也是一个不错的选择。
3、Matplotlib
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
毕业论文的流程图是指用图表形式表示毕业论文的研究过程、方法和步骤，包括问题定义、文献综述、研究设计、数据采集和分析等环节。下面是画毕业论文流程图的步骤：
1.确定所需软件：可以使用Microsoft PowerPoint、Visio、MindManager等软件，推荐使用Microsoft Office Visio，它可以绘制基本流程图，不需要编程知识。
2.整理论文思路：了解论文的结构和主题，确定需要在流程图中展示哪些内容，使图表呈现有序，准确、简洁明了的框架。
1、用2007版excel软件打开文件后，输入几组具有线性关系的数据。
2、然后用鼠标选中这些数据，点击菜单栏中的“插入”选项。
3、然后在插入菜单中，选择一种散点图，如图所示。
4、然后右击图表中的散点，在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。
5、然后在出来的页面中，选择“线性”，勾选“显示公式”选项，关闭窗口。
6、完成以上设置后，即可用excel制作线性关系图图表。
注意事项：
把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表。在工业生产和科学研究中，经常遇到两个之间的关系问题： 一种是两个量之间是完全确定的函数关系；另一 种是两个量之间是不完全确定的对应关系。对于这种既相关又不完全确定的关系，就称为相关关系。
人们应用画相关图，求出相关系数的方法来确定两个量之间的相关关系，就称为相关分析。 而当确定了相关关系之后，再用 统计检验与估计的方法对相关系数进行判断并求出回归方程的作法，称为回归分析。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
＜strong＞论文的变量可以在题目中写明。＜/strong＞论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量。变量是一个研究中的主角和焦点。在一个研究中，研究者试图讲清一个故事，这个故事需要时以前的学者没讲过的，这个故事又需要是大家感兴趣和关注的，这个故事还需要是有理有据的。
譬如,S=vt(路程＝速度×时间) 当我们不知道这个公式的时候,可以用控制变量来推出来.我们先让v(速度)恒定不变,则t对于S的函当t越大,我们会发现路程越长.这证明时间t对S有影响,经检验,是正比关系.同理,让时间不变,改变速度,速度越大,路程越长.要是控制S不变,速度越大,时间越短.就像100米跑,S＝100恒定不变,控制运动员的跑速v,v越大,自然所用时间t就越小了.就是让一些变量暂时为定值,控制剩下一个变量,看对函数有什么作用效果.
单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。1、单一变量原则即控制唯一变量而排除其他因素的干扰从而验证唯一变量的作用。2、控制变量是指在实验中有多个变化量，每次实验是只改变其中一个变量，而保持其他的变量是不变的，比如说研究加速度与力和质量的关系，分两次实验，第一次保持力不变，研究加速度和质量的关系，第二次保持质量不变，研究加速度和力的关系，最后进行总结得出相应规律。
单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
不可以的。自变量和因变量，它们是相互对应的，一个因变量对应一个自变量，不可以自变量去对应多个因变量的。函数中一个自变量只能对应一个因变量，否则就不是函数了。