毕业论文是每个大学生必须完成的重要任务之一，而毕业论文的结果与分析则是其中最为关键的一部分。在写毕业论文结果与分析时，我们需要对研究对象进行深入的探究和分析，以便得出准确、有说服力的结论。下面就让我来分享一些关于如何写好毕业论文结果与分析的经验吧。
首先，我们需要明确研究对象和研究问题。在确定研究对象和问题之后，我们就可以开始收集相关的文献资料，并进行深入的研究。在这个过程中，我们需要仔细阅读已有的研究成果，了解前人的研究成果和不足之处，以便在自己的研究中有所突破。
其次，我们需要进行实证研究。实证研究是毕业论文结果与分析的核心部分，通过实证研究可以验证我们的假设是否成立，从而得出准确的结论。在进行实证研究时，我们需要设计合理的实验方案，收集足够的数据样本，并进行统计分析。同时，我们还需要对数据进行可靠性检验，以确保数据的准确性和可信度。
第三，我们需要进行结果与分析。在进行结果与分析时，我们需要将实证研究的结果进行归纳总结，并进行相应的数据分析。在这个过程中，我们需要使用适当的统计方法和工具，如t检验、方差分析等，以便对数据进行科学的分析和解释。同时，我们还需要对结果进行讨论和解释，以便读者能够理解我们的研究结论。
最后，我们需要撰写毕业论文结果与分析部分。在撰写毕业论文结果与分析部分时，我们需要遵循学术规范和写作要求，注意语言表达的准确性和清晰度。同时，我们还需要注意结构的合理性和逻辑性，以便读者能够清晰地理解我们的研究成果和结论。
总之，写好毕业论文结果与分析需要我们具备扎实的理论基础、严谨的研究方法和良好的写作能力。只有通过不断的学习和实践，才能够写出高质量的毕业论文结果与分
我建议你去:"天圆地方"建筑论坛看一看,那里会有的
没有可能，放心好了，现在的很多学术论文数据都造假，更何况你一个小小的毕业论文。从数据分析的角度来说，一般也不太能看出来有问题，除非要你提供原始数据。另外，从毕业论文答辩的角度来说，你的论文里面得出什么样的结论 导师都不会关心的，答辩过程会重点关注你的论文研究思路 以及采用的研究方法，至于结论是什么样的，都没关系。因为导师也清楚，不管得出什么样的结论来，其实都不一定是正确的，因为就算你与参考的前人的结论不一致，也不能证明你的就是错的，前人的就是正确的。记得我当初答辩时，导师就很质疑我的结论为什么跟前人的结论一样。那才是值得怀疑的，因为数据获取的背景人群都是不同的，不可能完全获得跟前人一致的结论。
两个数的平方差公式为：f(a，b)=a²-b²=(a+b)(a-b)
若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2] 方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。平方差公式：a^2-b^2=(a+b)(a-b)祝学习进步！如果本题有什么不明白可以追问，如果满意记得采纳如果有其他问题请另发或点击向我求助，答题不易，请谅解，谢谢。
平方差公式的几何意义介绍如下：
公式表示两个数的和与这两个数的差的积等于这两个数的平方差。平方差：a²-b²=(a+b)(a-b)。
拓展介绍：
1、方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。在概率论和数理统计中，方差（Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着重要意义。其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。
2、平方差公式（difference of two squares）是数学公式的一种，它属于乘法公式、因式分解及恒等式，被普遍使用。平方差指一个平方数或正方形，减去另一个平方数或正方形得来的乘法公式：a²-b²=(a+b)(a-b)。
3、标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近）。
标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，公式如图。
a²+2ab+b²=(a+b)²a²-2ab+b²=(a-b)²x²+1/x²-2=(x-1/x)²a²-2a+1=(a-1)²a+2√(ab)+b=(√a+√b)²
拓展延伸：
平方差公式，是数学公式的一种，它属于乘法公式、因式分解及恒等式，被普遍使用。平方差指一个平方数或正方形，减去另一个平方数或正方形得来的乘法公式：a²-b²=(a+b)(a-b)。
总方差解释率大于80%合适 因子分析目的在于信息浓缩，比如30个分析项提取成4个因子。每个因子都有方差解释率，方差解释率代表该因子对于30个分析项的信息提取程度，比如为，则表示该因子提取出30个题项的信息量。总方差解释率是指4个因子总共提取的信息量，比如为，代表4个因子提取出总共30个分析项的信息量，该指标越高越好，一般大于即可
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
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方差分析在论文中的呈现需要以下几个步骤：
1、描述方差分析的研究设计：
在论文中首先需要描述方差分析的研究设计，包括样本容量、实验或调查的设计、不同处理组的数量和处理方式等。
2、描述数据分析方法：
描述使用的方差分析方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验等。
3、描述结果：
在论文中需要描述方差分析的结果，包括各组的均值、方差、标准差、显著性水平等。同时，需要呈现方差分析的效应大小，例如η²（Eta Squared）等。
4、描述结论：
在呈现方差分析的结果后，需要根据结果得出结论。例如，如果发现不同处理组之间存在显著差异，则需要说明不同因素对结果的影响，并解释原因。
5、描述限制：
在论文中还需要描述方差分析的限制和局限性，例如样本规模过小、实验设计的不确定性等，这些局限性可能会影响到结果的准确性。
方差分析介绍：
方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异性。它通过比较组间的方差和组内的方差，来确定不同组之间的差异是否显著，并找出影响差异的因素。方差分析通常用于分析实验数据或调查数据，比较不同因素对于实验或调查结果的影响。
方差分析的基本思想是将总体方差分解为组内方差和组间方差。组内方差表示组内个体之间的差异程度，组间方差表示不同组之间的差异程度。如果组间方差显著大于组内方差，可以得出结论，不同组之间存在显著差异，这些差异可能由于不同因素的影响而产生。
在方差分析中，常用的方法包括单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析。单因素方差分析用于比较一个因素对于不同组之间的差异的影响程度，双因素方差分析用于两个因素对于不同组之间的差异的影响程度，协方差分析则可以用于考虑其他变量对于组间差异的影响。
单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。
单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。
SPSSAU结果如下：
从上表可知，利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。
方差不齐怎么办？
方差不齐时可使用‘非参数检验’，同时还可使用welch 方差，或者Brown-Forsythe方差，非参数检验是避开方差齐问题；而welch方差或Brown-Forsythe方差是直面方差齐，即使在方差不齐时也保证结果比较稳健，welch方差和Brown-Forsythe方差仅在计算公式上不一致，目的均是让方差不齐时结果也稳健，选择其中一种即可。
用excel求方差:插入---函数---统计-----VAR或VARP VAR分母N减了1，估算样本方差。 VARP分母N，计算样本总体的方差 由于样本受到限制，一般n不大，一般用估算样本方差。 当大面积的如学生成绩统计，上千万，VAR、VARP都可以，只有数学意义上的区别！ 统计的精意就在于用部分推测总体！现实世界的“总体方差”往往是无法知道的，实际中用的“估算样本方差” （ 当然我们可以求“标准差”---再平方 ----同样有函数公式的） 有关函授的参考： VAR(number1,number2,...) Number1,number2,... 为对应于与总体样本的 1 到 30 个参数。 说明 函数 VAR 假设其参数是样本总体中的样本。如果数据为样本总体，则应使用函数 VARP 来计算方差。 省略逻辑值（TRUE 或 FALSE）和文本。如果逻辑值和文本值不能省略，请使用 VARA 工作表函数。 VARP 参阅 计算样本总体的方差。 语法 VARP(number1,number2,...) Number1,number2,... 为对应于样本总体的 1 到 30 个参数。 省略逻辑值（TRUE 和 FALSE）和文本。如果不能省略逻辑值和文本，请使用 VARPA 工作表函数。 说明 函数 VARP 假设其参数为样本总体。如果数据只是代表样本总体里的部分样本，请使用函数 VAR 计算方差。 其余看帮助！
背景：正交实验方差分析，研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法，是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。1、算法1)单一水平正交表：Ln(mk)，n=k*(m-1)+1，即观察数=因素*(水平-1)+12)混合水平正交表：Ln(m1k1m2k2..miki)，n=k1*(m1-1)+k2*(m2-1)+…+ki*(mi-1)+12、极差分析kKi SUMIF(Xi,"=mi",Yi)ki Ki/rR MAX(ki)-MIN(ki)3、方差分析、分析步骤1)因素水平表2)正交实验设计与结果分析表3)方差分析表5、分析方法1)极差分析：主次顺序2)直观分析：最优方案3)方差分析：显著性判断(P Fα)6、显著性标准二、实例：三因素三水平正交实验分析，L9(34)【观察数n=k*(m-1)+1=4*(3-1)+1=9】