统计学毕业论文不一定要建模的，当时我也是请教的莫‘文网，非常多的专业老师，后来没时间还是帮忙搞定的论文从统计学的角度看留学生对于动宾式离合词的习得空间统计学及其在空间模式分析中的应用高校教务管理系统中的数据分析和模型研究初中学生语文偏误的统计学调查与研究地统计学和神经网络在遥感影像分类中的应用研究我国股票价值投资的统计学实证脑动静脉畸形临床表现及血管构筑学指标的统计学分析研究基于古今医案数据分析的黄疸病证治规律研究契丹居民DNA多态性研究与生物统计学分析
要。本科生的学识太浅，几乎不可能有好的文章，所以还是需要有数据来支撑的。毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
不一定 你可以写文献综述 比如你对哪个派别的心理学理论有兴趣 你自己可以考察一下它的渊源 可以评价评价 说说自己在这方面的想法等等 也可以做问卷调查论文 就是有数据分析的 说实话 有数据分析的最简单 呵呵 都是按照一个模式来的 只不过研究的方面或者角度不一样
写毕业论文需要依据一定的理论体系和研究方法进行研究和分析，以确保论文的学术价值和质量。以下是一些常见的理论依据：1. 学科基础理论：不同学科有不同的基础理论和概念体系，例如经济学中的供求理论、心理学中的认知理论等，需要根据论文的研究领域和主题选择相应的基础理论和概念。2. 理论模型：在论文的研究过程中，可能需要构建一定的理论模型或者框架，以便对研究对象进行深入分析和解释。3. 先行研究：在进行研究之前，需要对相关领域的先行研究进行归纳总结和分析，以便为自己的研究提供参考和依据。4. 统计分析方法：在论文的研究过程中，可能需要采用一定的统计分析方法，如回归分析、因子分析、聚类分析等，以便对数据进行处理和分析。5. 社会科学方法论：社会科学研究需要遵循一定的方法论和研究规范，例如控制变量法、案例研究法、文献综述法等。需要注意的是，选择合适的理论依据需要根据论文的研究领域、研究对象和研究问题进行判断和决定，并在导师的指导下进行操作和处理。同时，在使用理论依据时，还需要遵循学术规范和要求，正确引用文献和数据，并注重论文的创新性和研究价值。
mpacc毕业论文需要加实证，MPACC的毕业论文要求与学硕的要求不同，会计学硕一般要求要做实证，MPACC一般要求写案例。金融专硕论文不可以不做实证，金融专业论文都需要做实证分析。只有经过分析认证的论文才是真实的，才有可信度。
可以的可以根据兴趣进行选择，但是相对于理论的研究，很多本科的法律人，会选择实证论文。因为实证分析相对于理论的论文，会比较容易把握，不过存在数据收集难、数据分析难等问题小包公法律实证分析系统可以帮助法律人对实证文章所需要的研究维度进行数据收集、数据清洗、数据验证，从而能得出文章所需的数据图表。帮助完成实证分析论文
有的毕业论文是需要实证分析的，有的是不需要的，看选题了
拓展：毕业论文能否通过评审，不仅仅是看是否有实证分析，而是需要从论文的整体质量、内容、结构和价值等方面进行综合评估。理论部分和实证分析都是毕业论文的重要组成部分，两者之间没有必然的联系。
即使没有实证分析，只要论文结构严谨、论点清晰、思路条理清楚、表述正确、研究文献全面，同时又有新颖的视角和独特的见解，也是可以通过评审的。当然，在不同学科领域中，对实证分析的重视程度也有所不同，有些专业的毕业论文可能更加强调实证分析的重要性。总之，毕业论文的质量是多方面的，需要从多个角度进行综合评估，因此无法简单地以是否有实证分析来判断论文的优劣。
研究生毕业论文都有固定的格式，这个具体的格式模板都有规定，你可以问你们的导师，也可以问你的学长，自己有可能是参加评选组的教授或者老师。原因分析可以是写论文的缘起，也可以是你梳理论文中某些问题的原因剖析，所以这个具体问题你可以咨询你的导师，看看是不是，如非必要，还是写上为好。
不是必须的。分析方法有很多种，实证分析只是其中一种。
需求分析是你的毕业设计系统的基础，根基所在。在维基百科中关于需求分析这一词语的解释为，在系统工程及软件工程中，需求分析指的是在创建一个新的或改变一个现存的系统或产品时，确定新系统的目的、范围、定义和功能时所要做的所有工作。其中包括考虑来自不同利益相关者博主注，干系人的需求，确认是否冲突，在冲突的需求之间进行取舍，并针对软件需求及系统需求进行分析、记录、确认以及管理。
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。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
撰写统计分析，当然要对所有的数据先行进行统计对比。然后根据统计对比的结果来写出分析报告。报告要根据统计的结果来阐明事物发展的特点。包括优势和劣势！
如果不会写的话可以砸百度里面找一下的哈，或者是在那里都可以、反正挺多地方的。
看你问卷上面有哪些类型题目选择统计方法
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
应该要做效度分析。
你的思路反了，你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路，之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异，那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响，那就用回归分析