利用回归分析，假设检验一类的，属于实证分析的论文，特别是美国的学术研究比较喜欢做这类的研究 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。毕业论文写作技巧 第一条，先要围绕着论题去占有和选择材料。 也就是说，当你的论题已经确定以后，第一，围绕着立论去占有材料，多多益善的去看。有的论题是来自老师已经拟订好的题目。有相当一部分学生是自己确立论题的，先积累材料，再有论点。一旦立论确立了以后，再回过头来去占有材料。在占有材料方面跟我《基础写作》里讲的有相通的地方。第一要占有材料，占有研究对象的真实的材料。比如你要研究某个作家，某个阶段的几部作品，就将这几部作品拿来进行深入细致的研读，进一步来确定自己的论点。如果你的论文是报告类的，不是纯理论性的，用实验报告、调查报告、总结的形式来写论文的，那么你的调查材料、实验材料也要占有。 第二，要对研究对象的外延材料占有。 比如你要研究的是作家作品的话，那么你就要对作家写作的背景材料，包括政治经济背景、文艺思潮背景等。还有作家谈自己创作的材料，还有他人已经研究过的材料等。有了这些材料，你就可以做到知人论世，可以使自己在研究当中尽量公允，不带偏见。所以，充分占有材料，也就使你的论据更充分。这样你将来的论证就会更加深广。 第三，在有材料的基础上要选择材料。 决不能只要有材料就统统拉进来。这是你们写论文常出现的问题。比如让你写一万字，你可能写到五六万字。象刚才那个学生一样，写出六万字，太丰富了。把握不住自己的时候，可以让老师来帮助你，告诉你哪些能用，哪些不能用。多占有材料总比没有材料写不出来要好，因为删总是好删的。在材料多的情况下，你就选更好的材料。 2 、选择论文的类型。 第二项准备工作就是选择论文的类型。毕业论文的类型一是学术性论文，二是报告性论文。应用性比较少的科目来说比较容易做成学术型论文，比如对作家、作品的研究，对诗派的研究。应用性比较强的学科，比如教学领域、新闻领域、治疗科学和实验等，论文一般写成调查性的或总结性的，我将它概括为报告型论文。 杂志上发表的3000来字的论文，一般就是报告型的论文。报告型的论文主要是总结经验。不管是总结也好，报告也好，总之，最后是要总结出规律性的东西来。比如说，《新教材综合性学习的教学体会》有这样几条规律：综合性学习能够激发学生积极参与和主动学习；综合性学习能够激发学生的创造意识，培养学生的创造能力；综合性学习以课外学习为主，能加强课内外的结合，强化能力的培养；综合性学习能强化学生对语文学习的体验和认识，使学生的情感态度和价值取向朝着健康的方向发展。他的这几个体会是努力地从理论上探讨，说明它的意义。 大多数学生的论文都是学术型的，学术型的论文主要是对某一个专业领域的问题，经过充分的研究以后，用文字符号进行表达。这一类论文的基本要求是论者以自己所学的知识，对本专业的理论问题或实际问题进行探讨和研究。学术型的论文还可以细分为两种，一是论述性的论文，一是综述性的论文。所谓论述性的论文，最大的特点是以议论为主，有极强的理论色彩。它又可以分为立论型和驳论型。立论型就是正面树立自己的观点，驳论型就是批驳别人的观点。综述性的论文，在我们的大型报纸上和一些杂志很多。比如，2003年已经过了半年了，我们就可以对过去的半年时间里的小说进行综述。如果是综述文学创作，就要对各种文体进行综述，如果进行小说综述，就要对半年来杂志报纸上发表的小说进行描述。这是一种综述型的，往往采用一种夹叙夹议的方式。两者比较而言，综述型的论文只要你的资料可以找到而且你有一定的概括能力，这种论文的撰写要比论述型的论文容易些。因为论述型的论文完全是议论型的，要求逻辑思维要好一些。另外，论证的深度还是有一定的讲究的。这还是本科生，那么研究生就更不用说了。论文类型的选择，主要是看论文的对象怎么样。如果是宏观的，我们就用综述性的面上的描述；如果是微观的，涉及到某一个具体的作家作品或某一个问题，我们就选择论述性的。如果我们自己学的专业应用性很强，比如说教学、新闻、农业、林业，建议大家写成报告型的论文，写成调查报告也行，写成总结性的报告也行，都可以。这一类文章，可以看看报刊杂志。如果是应用性比较强的学科，建议大家写成报告性论文，包括调查报告、总结和实验报告。有些实验报告就可以成为论文。这是第二条。 3 、要拟订论文的写作提纲。 准备工作的第三条是一定要拟订论文的写作提纲。如果没有完整的写作提纲的话，逻辑思维就会出现偏差。这不同于散文创作。散文创作只是一个百字文或千字文，打个腹稿差不多就可以了。三千字的学年论文都要求打提纲，更不用说上万字的毕业论文了。把一个个提纲罗列出来，罗列出来以后看一下，总论点是什么，分论点是什么，围绕着总论点有几个分论点，分论点列出来了以后，一定要注意以纲带目，以目服纲这样的一个关系。把这个关系弄清楚了以后，它们之间是并列的关系还是主从关系、递进关系、因果关系，逻辑关系一定要搞清楚。这样你才能从提纲中感受到你的研究能力到底是怎么样。导师在辅导的时候，并不是要求你赶快把一篇稿子拿出来，而首先要求的是你跟老师交谈一下论题。当老师确定你的论题的大小和难易都比较合适的时候，就同意你去写提纲。所以第二次跟老师交换意见的时候，是跟老师交换一下对提纲的意见。当老师发现你的提纲根本不清楚，他就要负责把你的思路理清楚；最后确定下来你可以去写了，你就可以动手去写了。写的过程中，有可能你觉得要推翻原来的提纲重新写，如果出现这样的情况，一定要跟老师沟通一下，让老师给你看是否需要重新写提纲。不要做很多无用功，等到你的论文写完了以后再跟老师沟通，老师把你的论文枪毙，就等于你做了无用功。一定要把提纲拟好跟老师交流。你的论文提纲的总论点和分论点之间的关系一定要清楚。你的每一个分论点需要采用哪些论据，都要在提纲里告诉老师。每一个分论点后要注明你的论证方法，或是比喻的方法，或是摆事实的方法，或是其他的什么方法。在《阅读鉴赏评论》中为了在论文提纲方面给大家以借鉴，我举出了王魁今先生的一篇关于对外汉语教学的论文的提纲。他的写作提纲，不妨你们借鉴一下。我引用了其中的一段，讲提纲的怎么拟制，在书的232 页。你们可以看一下他的提纲是怎么拟制的。通过这个提纲的拟制，你们写论文的时候就可以借鉴……少走一点弯路，你的提纲、材料等出来以后，就可以进行论文写作了。 4 、开始写论文的时候，要注意标题拟制。 第五个大问题的第三个小问题就是开始写论文的时候，要注意标题拟制。论文的标题拟制，一般是两个标题，如果是一个标题不太容易驾驭。一个标题往往是比较宏观一些。当然也可以用正标题来表示论题的观点，副标题表示研究的对象。但有的时候，一个标题就把你的论题就拉出来了。比如说《论司法活动的群众监督》，就把范围限制了。所以说，如果是一个标题一般就比较宏观。再比如说，《经济增长的差异与农业产品优势比较》，这是一个标题。还有一种是完整式标题。完整式标题是一个主标题，配一个副标题。一般来说，正标题是揭示论文的中心论点，副标题是表明你论述的范围和对象。比如说，《经济振兴的宣言书——论改革者》，中心论点和研究对象的范围就交代出来了。又比如，《向往光明，追求真善美——丰子恺哲学散文浅论》，论文的中心论点和研究对象也交代清楚，是完整标题。还有《叙事在模式与效果之间——论《老残游记》的叙事艺术》，观点摆到提纲里去出现。拟制标题要注意这么几点，一要贴切，二要醒目，三要简洁，四要新颖，这是论文题目的几个要求。题目拟制好了以后，论文还要注意要写摘要，把整个论文的主要内容说一下。在论文的扉页上，先是题目，题目下面是摘要（也叫论文提要）。论文提要要写哪些内容呢？主要交代清楚选题的背景、理由，论文的观点和价值，简明扼要的揭示出来，便于读者（主要是导师、评委、编辑等）即使不阅读全文就可以获得最重要的信息。一般字数不超过全文的5%. 在摘要下面要有关键词。关键词把论文的主要观点用3 到5 个词提取出来。比如《经济增长差异与农业产品优势比较》的关键词就是经济增长、农产品比较优势、相关的分析、连动机制。第四个小问题要讲一下引言。引言把论文研究的理由、背景、价值等阐释出来。最后就写正文。写完论文后再修改，修改后请导师看。导师认可了以后论文就可以定稿了。一般的学生写两稿就差不多了，差的学生写上四五稿的也有。 （这是清华论文写作的讲座，看完后有用请赞，收集整理有手打不容易，谢谢！）
可以采用线性回归的方法，具体步骤是:将血压值作为因变量，食品中的其他主要成分作为自变量做线性回归，看回归方程中哪一自变量的系数较大，就说明此变量对因变量的影响较大，即相关性较大。
1.相关性分析相关分析是指变量之间存在着非严格的依存关系。也就是说，当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的，但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变化规律。如果变量之间存在一种相关关系，可能的情形有以下三种：（1）变量之间存在因果关系；（2）变量之间存在着相互依存的关系，这时就很难确定孰因孰果；（3）变量之间存在虚假的依存关系，这时候的变量间仅仅是从数字上来看有关系。比如某人将某地区一段时间内的植物生长速度与市场上水果的销售数量做相关性分析，发现他们之间是负相关，也即是市场上的水果销售数量越多，植物的生长速度越慢。这就是典型的伪相关分析。因此，在做相关性分析之间，我们必要联系实务、科学理论等方面来分析，不能简单的从数字上来探讨变量间的相关性关系。脱离了现实中实际情况的数据分析，都是伪分析！2.相关分析种类划分方式笔者认为主要有两种：函数关系和统计关系。统计关系：企业竞争力=F(企业规模、利润增长、营收增长、议价能力……)；而统计关系按照相关性的形态来说，可以分为线性和非线性。直接上图，一目了然：而对于其中的线性与非线性的关系，见下图所示：3.相关分析的解释（1）含义：简单相关分析：就是直接计算两变量之间的相关程度；偏相关分析：排除了某个因素后，两变量之间的相关程度；距离相关分析：通过两变量之间的距离来评估其相似性，在现实中很少用到。上图：（2）度量简单的相关分析，主要有三种相关系数：pearson系数、spearman相关系数、kendall系数。在统计上，我们最常用的是pearson系数，其计算公式为：相关系数的取值范围：[-1,1]。大于0，表示正相关；小于0，表示负相关；等于0，表示不相关。总之，数值越接近0，表示变量之间的相关性越弱。4.相关分析探索：图形探讨、统计显著性（1）图形探讨：折线图和散点图折线图对于数据不复杂的两变量之间的相关关系，可以直接先画一个简单的折线图看一下，一目了然。如下图：很明显能够看出来，x1与x2之间的相关性关系很弱。散点图还是上一组数据，可以得出如下散点图：从图中可以明显的看出，该组数据的点与趋势线基本没在一条线上或在这条线的附近，说明相关性弱；另选一组数据来画散点图和折线图，变量之间的相关性关系就非常明显了：散点图折线图（2）统计显著性检验步骤：①提出原假设：两变量之间无显著线性关系；②构造一个t统计量：变量x与y服从正态分布时，该t统计量服从自由度（n-2）的t分布；③计算统计量t，并查询t分布对应的概率p值；
做论文，你可以在知网上或者其他专业学术网站上找到硕博论文进行参考，上面的内容都比较详细。一般来说，题目是两者相关的研究论文，就做人口学变量的频率分析、人口学变量对两个变量的影响（也就是t检验或者f检验）、还有两个变量相关分析，如果显著相关，
牛2定律教学目标 知识目标 （1）通过演示实验认识加速度与质量和和合外力的定量关系； （2）会用准确的文字叙述牛顿第二定律并掌握其数学表达式； （3）通过加速度与质量和和合外力的定量关系，深刻理解力是产生加速度的原因这一规律； （4）认识加速度方向与合外力方向间的矢量关系，认识加速度与和外力间的瞬时对应关系； （5） 能初步运用运动学和牛顿第二定律的知识解决有关动力学问题． 能力目标 通过演示实验及数据处理，培养学生观察、分析、归纳总结的能力；通过实际问题的处理，培养良好的书面表达能力． 情感目标 培养认真的科学态度，严谨、有序的思维习惯． 教学建议 教材分析 1、通过演示实验，利用控制变量的方法研究力、质量和加速度三者间的关系：在质量不变的前题下，讨论力和加速度的关系；在力不变的前题下，讨论质量和加速度的关系． 2、利用实验结论总结出牛顿第二定律：规定了合适的力的单位后，牛顿第二定律的表达式从比例式变为等式． 3、进一步讨论牛顿第二定律的确切含义：公式中的 表示的是物体所受的合外力，而不是其中某一个或某几个力；公式中的 和 均为矢量，且二者方向始终相同，所以牛顿第二定律具有矢量性；物体在某时刻的加速度由合外力决定，加速度将随着合外力的变化而变化，这就是牛顿第二定律的瞬时性． 教法建议 1、要确保做好演示实验，在实验中要注意交代清楚两件事：只有在砝码质量远远小于小车质量的前题下，小车所受的拉力才近似地认为等于砝码的重力（根据学生的实际情况决定是否证明）；实验中使用了替代法，即通过比较小车的位移来反映小车加速度的大小． 2、通过典型例题让学生理解牛顿第二定律的确切含义． 3、让学生利用学过的重力加速度和牛顿第二定律，让学生重新认识出中所给公式 ． 教学设计示例 教学重点：牛顿第二定律 教学难点：对牛顿第二定律的理解 示例： 一、加速度、力和质量的关系 介绍研究方法（控制变量法）：先研究在质量不变的前题下，讨论力和加速度的关系；再研究在力不变的前题下，讨论质量和加速度的关系．介绍实验装置及实验条件的保证：在砝码质量远远小于小车质量的条件下，小车所受的拉力才近似地认为等于砝码的重力．介绍数据处理方法（替代法）：根据公式 可知，在相同时间内，物体产生加速度之比等于位移之比． 以上内容可根据学生情况，让学生充分参与讨论．本节书涉及到的演示实验也可利用气垫导轨和计算机，变为定量实验． 1、加速度和力的关系 做演示实验并得出结论：小车质量 相同时，小车产生的加速度 与作用在小车上的力 成正比，即 ，且 方向与 方向相同． 2、加速度和质量的关系 做演示实验并得出结论：在相同的力F的作用下，小车产生的加速度 与小车的质量 成正比，即 ． 二、牛顿第二运动定律（加速度定律） 1、实验结论：物体的加速度根作用力成正比，跟物体的质量成反比．加速度方向跟引起这个加速度的力的方向相同．即 ，或 ． 2、力的单位的规定：若规定：使质量为1kg的物体产生1m/s2加速度的力叫1N．则公式中的 ＝1．（这一点学生不易理解） 3、牛顿第二定律： 物体的加速度根作用力成正比，跟物体的质量成反比．加速度方向跟引起这个加速度的力的方向相同． 数学表达式为： ．或 4、对牛顿第二定律的理解： （1）公式中的 是指物体所受的合外力． 举例：物体在水平拉力作用下在水平面上加速运动，使物体产生加速度的合外力是物体 所受4个力的合力，即拉力和摩擦力的合力．（在桌面上推粉笔盒） （2）矢量性：公式中的 和 均为矢量，且二者方向始终相同．由此在处理问题时，由合外力的方向可以确定加速度方向；反之，由加速度方向可以找到合外力的方向． （3）瞬时性：物体在某时刻的加速度由合外力决定，加速度将随着合外力的变化而变化． 举例：静止物体启动时，速度为零，但合外力不为零，所以物体具有加速度． 汽车在平直马路上行驶，其加速度由牵引力和摩擦力的合力提供；当刹车时，牵引力突然消失，则汽车此时的加速度仅由摩擦力提供．可以看出前后两种情况合外力方向相反，对应车的加速度方向也相反． （4）力和运动关系小结： 物体所受的合外力决定物体产生的加速度： 当物体受到合外力的大小和方向保持不变、合外力的方向和初速度方向沿同一直线且方向相同——→物体做匀加速直线运动 当物体受到合外力的大小和方向保持不变、合外力的方向和初速度方向沿同一直线且方向相反——→物体做匀减速直线运动 以上小结教师要带着学生进行，同时可以让学生考虑是否还有其它情况，应满足什么条件
1.相关性分析相关分析是指变量之间存在着非严格的依存关系。也就是说，当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的，但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变化规律。如果变量之间存在一种相关关系，可能的情形有以下三种：（1）变量之间存在因果关系；（2）变量之间存在着相互依存的关系，这时就很难确定孰因孰果；（3）变量之间存在虚假的依存关系，这时候的变量间仅仅是从数字上来看有关系。比如某人将某地区一段时间内的植物生长速度与市场上水果的销售数量做相关性分析，发现他们之间是负相关，也即是市场上的水果销售数量越多，植物的生长速度越慢。这就是典型的伪相关分析。因此，在做相关性分析之间，我们必要联系实务、科学理论等方面来分析，不能简单的从数字上来探讨变量间的相关性关系。脱离了现实中实际情况的数据分析，都是伪分析！2.相关分析种类划分方式笔者认为主要有两种：函数关系和统计关系。统计关系：企业竞争力=F(企业规模、利润增长、营收增长、议价能力……)；而统计关系按照相关性的形态来说，可以分为线性和非线性。直接上图，一目了然：而对于其中的线性与非线性的关系，见下图所示：3.相关分析的解释（1）含义：简单相关分析：就是直接计算两变量之间的相关程度；偏相关分析：排除了某个因素后，两变量之间的相关程度；距离相关分析：通过两变量之间的距离来评估其相似性，在现实中很少用到。上图：（2）度量简单的相关分析，主要有三种相关系数：pearson系数、spearman相关系数、kendall系数。在统计上，我们最常用的是pearson系数，其计算公式为：相关系数的取值范围：[-1,1]。大于0，表示正相关；小于0，表示负相关；等于0，表示不相关。总之，数值越接近0，表示变量之间的相关性越弱。4.相关分析探索：图形探讨、统计显著性（1）图形探讨：折线图和散点图折线图对于数据不复杂的两变量之间的相关关系，可以直接先画一个简单的折线图看一下，一目了然。如下图：很明显能够看出来，x1与x2之间的相关性关系很弱。散点图还是上一组数据，可以得出如下散点图：从图中可以明显的看出，该组数据的点与趋势线基本没在一条线上或在这条线的附近，说明相关性弱；另选一组数据来画散点图和折线图，变量之间的相关性关系就非常明显了：散点图折线图（2）统计显著性检验步骤：①提出原假设：两变量之间无显著线性关系；②构造一个t统计量：变量x与y服从正态分布时，该t统计量服从自由度（n-2）的t分布；③计算统计量t，并查询t分布对应的概率p值；
判断两个或多个变量之间的统计学关联；
如果存在关联，进一步分析关联强度和方向
定类变量：
无序的：性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);
有序的：肥胖等级(重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)
1 相关分析
对定量变量两两之间的相关程度进行分析，例如人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系
类型：
Pearson相关系数（适用于定量数据，且数据满足正态分布）
Spearman相关系数（数据不满足正态分布时使用）
Kendall's tau -b相关系数（有序定类变量）
案例：研究人的身高和体重之间的关系
5.2 基本描述分析基本描述分析是数据分析的基础，通常对数值型变量进行描述分析，涉及数据的集中趋势和离散程度。描述集中趋势的描述性统计量一般有均值、中位数和众数；描述离散程度的描述性统计量一般有方差、标准差和极差。5.2.1 计算基本描述统计量在流中添加“Statistics”节点，打开设置面板。在“检查”中用户可以选择要进行统计的变量如下；然后在“统计量”中可以选择可统计的描述性统计量有哪些；在“相关”中可以设置与哪些变量进行简单相关分析（即求得Pearson简单相关系数）。Clementine数据基本分析（一）在“相关设置”中可以设置相关分析的一些参数如下。Clementine数据基本分析（一）下图为得到的相关分析及其它描述性统计分析的结果：Clementine数据基本分析（一）还可以生成符合要求的Filter。在Generate工具中，可以根据需要设置一定的相关性条件，然后生成Filter，这个功能很重要。5.2.2 绘制散点图除了进行描述性统计分析外，还可以生成散点图查看数据间的要关性，添加节点“Plot”并打开设置面板。“X字段”中选择X轴变量；“Y字段”中选择Y轴变量。Overlay为交叠字段，你可以在Color、Size或Shape中选择Overlay字段即流失字段，从而在散点图中实现相应效果。“面板”表示可以绘制多个不同散点图反映Overlay变量；“动画”表示以动画方式显示多张散点图。交叠字段类型选项：无：表示不拟合回归直线；平滑器（Smoother）：表示采用LOESS（Locally weighted iterative robust least squares regression)方法，拟合样本数据的回归线并显示；函数（Function）：表示自德输入一个回归议程，回归线也显示。Clementine数据基本分析（一）结果如下：Clementine数据基本分析（一）5.4 两分类变量相关性的研究两分类变量的相关性研究在实践中有广泛应用。做DataMining，对数据的类型应该极为敏感，几乎任何的统计分析或者数据挖掘，都要涉及这样一个问题：是分类型变量还是数值型变量。同理，前面我们使用相关和回归两个思维来对数值型变量的相关性进行了探讨，其中涉及到许多描述性统计量，既有描述数据集中趋势的，也有描述数据离散程度的。也涉及到散点图等图形。下面，我们将涉足分类变量。分类变量中最有名的分析，莫过于列联分析，但我们一开始并不介绍它。一般分析分为图形分析和数值分析，不止于两分类变量5.4.1两分类变量相关性的图形分析一、条形图将“Distribution”节点添加到流上。Distribution提供了两种输入字段的途径。“选定字段”选中，我们可以自定义哪些分类型字段可以进入；“所有标志”选中，则前面“Type”节点中的所有分类型字段都会进入分析。这里我们自定义“套餐类型”为我们的描述字段，然后在交叠字段中设置为“流失”。一般情况下，目标变量恒为交叠字段。”按“比例尺”表示将把频数最多的取值对应的条设置为最长，然后其它的条都会按比例设置，这样能更加清晰地看到不同取值的频数的差异；“按颜色标准化”，选中表示所有的条形都会被设置为相同长度，然后不同颜色比例表示目标变量取值不同时的情况，但“按颜色标准化”后，我们就不能比较不同取值下频数的差异了。Clementine数据基本分析（一）Clementine数据基本分析（一）二、Web图Web图的力量在沈浩老师挖挖双色球案例中得到充分的体现。Web图为我们提供了两种分类比较模型，一是计算两两分类变量间的相关性，一是计算多个分类变量对一个分类变量的相关性。将“Web”节点添加到流上，打开设置面板。网络：选中表示系统将计算两两分类变量间的相关性，在下面会让用户自定义进行两两分析的字段；导向网络：选中表示系统将计算多个分类变量对一个分类变量的相关性，选中后会让用户自定义分析变量和目标变量；仅显示真值标志：选中表示仅显示“流失”取值为“Yes”的网络，我们往往不进行这样的选择；得到如下的结果图。在结果图中，系统在标尺上有默认的两个边界，如图中为44和250，则表示Web图中最细线表示有频数44个，最粗线表示含频数250个。得到的Web图取值呈上下结构，其中下面的“Yes”和“No”是流失的两个取值，而上面的四个点是套餐类型的四个取值。其中，线条粗细程度代表着相关性程度。Clementine数据基本分析（一）Clementine数据基本分析（一）5.4.2两分类变量相关性的数值分析一、计算两分类变量的列联表以上我们通过两种图——Web图和条形图——对两分类变量的相关性进行了图形分析，除此之外，我们还可以对其进行数值分析。数值分析指的就是列联分析及相应的卡方分析。这里，我们使用的两分类变量仍然来自于电信客户数据的两个字段：套餐类型与客户是否流失。将Output卡中的“Matrix”节点添加到流中，打开设置面板。Matrix为我们提供了几种选择字段的方式。Slected：选中表示自定义列联表的行变量和列变量。我们在Rows中选择“套餐类型”，在Columns中选择“流失”。All Flags：选中表示将对所有Flag型变量进行列联表分析，生成多个列联表。Include Missing Values：选中表示即使取值为缺失值，也被列入相关的频数内。列联表分析的是多个分类变量间的相关性，统计的就自然是频数了。如果想把含缺失值的样本剔除出去，也可以通过Data Audit节点进行相关操作。Cell Contents：Table-tabulations表示列联表各单元格（Cell）中统计的是样本的频数，一般的列联表都是进行频数统计；Function表示列联表各单元格为指定变量的分类描述统计量，应该地Field中指定相关变量，描述统计量也可以自定义选择。打开Appearance面板，我们简要介绍一下其中的功能设置。Highlight top：表示频数最高的若干项数据以红字显示，具体的数额可以在后面设置；Highlight bottom：表示频数最低的若干项数据以显示，具体的数额可以在后面设置；Cross-tabulation cell contents:Counts：表示显示观测频数；Excepted Values：表示显示期望频数；Residuals：表示显示残差；Percentage Of row:表示计算行百分比；Percentage of column：表示计算列百分比；Percentage Of Total：表示计算总百分比。注意这三个百分比的不同表示及不同意义。Clementine数据基本分析（一）Clementine数据基本分析（一）二、行列变量的相关性分析通过对以上数据的分析，我们知道套餐类型与客户流失具有关联性，那么，这种关联性是此数据的偶然结果呢，还是总体即有这种关联性呢？从统计学上讲，这种分类变量间的关联性，是由于样本抽取过程中的随机误差导致的呢，还是系统本身固有的属性呢？为此，我们需要对此关联性做检验，这就涉及到我们要提到的卡方检验。卡方检验是统计学中经典假设检验的组成部分，由统计学之父卡尔·皮尔逊发明，被称为20世纪最有革命性的十大发明之一。卡方检验分四步：1、提出零假设：这里的零假设是行变量与列变量独立。2、选择和计算检验统计量，即Pearson卡方统计量，其数学公式这里不再提起。有关卡方检验的问题，我们会在后面的统计部分详细展开，我们在这里需要提一下，卡方公式中涉及到列联表的行数和列数，频数的观测值和期望值。那么，什么是期望频数（Expected Count）呢？期望频数指的是行列变量互相不相关的情况下的频数的均匀分布。求期望频数的方法非常简单，我们也将在后面有关统计学的部分中详细提到，此处略去不计。卡方统计量的大小与两个因素有关。一题名联表的单元格子数；二是观测频数与期望频数间的总差值。当列联表确定的时候，列联表的格子数亦确定，此时卡方统计量只与预测频数与期望频数间的总差值有关。当预测频数与期望频数总差值越大时，卡方统计量越大，表明行列变量的相关性越强；当预测频数与期望频数总差值越小时，卡方统计量越小，表明行列变量的相关性越弱。那么，如果进一步描述此卡方统计量的意义呢？卡方统计量近似服从卡方分布，故我们决定用一定的自由度和一定的显著性水平来框定卡方统计量的阈值。第三步，确定显著性水平和临界值显著性水平一般取0.05或0.01；卡方统计量服从（行数-1）*（列数-1）个自由度的卡方分布。因此，在行列数目和显著性水平确定的情况下，卡方临界值是可唯一确定的。第四步，结论和决策这一部分理解起来有些艰难，但对统计学的学生来说相当简单，即可以计算出相应卡方统计量的概率，如果小于显著性水平则拒绝原假设；反之，则不能拒绝原假设。这是非常常用的一种方法，即通过概率的方法。当然你也可以通过临界值的方法来做，即由行列数和显著性水平确定唯一的临界值，然后由软件计算出卡方统计量，比较二者。如果卡方统计量大于临界值，则行列变量有相关性；否则没有相关性。
设置哑变量。 通常在回归分析时，如果是二分类变量可以直接当做连续性变量进行回归，而多分类时，则需要设置哑变量，即将每个类别转换成0,1的编码来表示，因此这里我们求相关系数时，也可以采用类似的设置哑变量，只不过是有几个类别就设置几个哑变量，这也相当于将多分类变量变成了多个0、1编码的二分类变量，然后再直接使用相关分析，选择所有的哑变量和连续性因变量进行普通的pearson相关，就可以得出每个分类与因变量的相关系数了。
1.提出研究问题——具体（在a对b有何作用这一问题中，明确a/b各是什么）、有趣（why should 为care？）、新颖（研究新现象、使用新方法、新数据集）、可行（通过查文献看他人是否有类似的研究或大致数据是否可得） 2.文献回顾 cnki/jstor/econlit....百度、google…… 3.建立理论模型 具体来说，回归分析一般只能说明变量之间的相关性，要对变量之间的因果关系作出判断常常需要依赖于经济理论。因此，即使无法提供完整的理论模型，也应该进行一定的理论分析。最理想的情形是，从理论模型中推导出计量模型，即待估计的回归方程。 4.收集数据 如果使用别人的数据，要注意其数据是如何定义、计算的（统计口径），是否与你的理论模型中的变量相对应。 5.使用适当的计量方法。 比如，被解释变量为二元变量，则可以使用probit或者logit；如果是非负整数，则可以使用泊松回归；如果是面板数据，则可以考虑固定效应、随机效应、时间效应、动态面板等；如果是时间序列，则应先判断是否含单位根（如果样本容量太小，比如小于20，则可以不进行单位根检验，因为单位根是大样本检验），再决定使用相应的计量方法。 对于一般的数据，通常先做OLS，看看结果，作为一个参照系。做完OLS后，可以画残差图（residual plot），大致看看扰动项是否符合经典嘉定，然后进行严格的检验。如果有所违背（比如，存在异方差、自相关），则作相应的处理。对于时间序列，还可以检验是否存在结构变动（邹检验）。另外，应该对数据的质量进行检验，判断是否存在多重共线性、极端值、弱工具变量等，并作相应的调整。 对于回归函数的具体形式，可以考虑线性、对数（如果解释变量只取正数且有指数增长趋势）、双对数、非线性（边际效应不是常数）等。 由于受数据可获得性的限制，遗漏变量几乎不可避免。因此，很有必要在实证论文中对此进行讨论。不外乎两种情况。第一，存在遗漏变量，但与解释变量不相关（需要说明为什么不相关），故可以不作处理。第二，存在遗漏变量，且与解释变量相关，则必须进行处理，处理方法包括增加控制变量、寻找代理变量、使用工具变量、使用面板数据等。 另一常见问题是内生解释变量。此时，一般需要找到有效的工具变量才能得到一致的估计。由于面板数据可以在一定程度上客服遗漏变量问题，故比横截面数据或时间序列更有说服力。因此，如果可以获得面板数据，则应尽力争取。 大多数的实证论文都希望说明x对y的因果作用。而从回归分析的相关关系得到因果关系，是一个很大的飞跃。引言——文献回顾——理论框架——计量模型——数据说明——计量方法——回归结果——结论
换一个变量写。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，该地址可以存储Script运行时可更改的程序信息。
你好，我是统计+SPSS高级认证，QQ（1967806762），也许可以和你有效交流
论文研究方法和手段
论文研究方法和手段，论文的研究方法有很多，只有掌握好论文的相关研究方法，才能更快的把论文写好。下面就让我为大家介绍一下关于论文研究方法和手段的相关信息吧，一起来看看。
1、调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
一、典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
二、研究步骤
1、确定调查课题
确定题目时要注意选题是否具有研究的必要性和可能性，同时要注意选题切忌太大，也要避免无意义的重复劳动。
2、制定调查计划
要明确调查课题、调查目的、调查对象、调查范围、调查手段、调查步骤、时间安排。
3、收集材料
收集材料时要尽可能保持材料的客观性，尽可能采取多种手段或途径。
4、整理材料
将收集到的材料进行整理，以便后续总结归纳、形成结论。
5、总结研究
对整理完的材料进行分析、总结、归纳，得出一般性的结论。
三、特点
调查法相对其他研究方法来说较为耗时耗力，但也有其优势，即获得的一手资料信息真实具体，能够对研究对象有更加准确、清晰的.认识。
2、观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
一、典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
二、研究步骤
1、明确观察对象
在选择和确定研究问题的基础上确定观察者与观察对象。
2、制定观察计划
在观察计划中要规定明确的观察目的、重点、范围以及要搜集的材料。
3、做好观察准备
观察准备是否充分， 往往影响观察的成败。
4、做好记录
在观察过程中要时时记录，不放掉任何一个关键信息。
三、特点
观察法具有拓展人们的感性知识、启发思想等优点，但是由于其强调研究要在自然环境下进行，且不允许掺杂个人的偏见，确为实际操作带来了一定困难。
实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而
作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是
紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的
量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法
思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演
绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
系统科学方法
20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学
研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学
认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这
些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性
材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段
因此，我们称其为系统科学方法。
研究两个变量之间的相关关系及程度，要先构建线性回归模型（或是其他模型，看具体研究问题），一般写论文先对模型中变量进行相关性分析，然后，再对所建的模型回归分析。这得根据你的研究问题而定。建议学点统计学知识，这里面需要不少统计。
有关于论文的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些，论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式，下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容，一起来看看吧。
(1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
典型例子
采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出，美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”，发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。
1、定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
典型例子
企业管理中时常采用定量分析法，比如企业信用结果的得出，就是采用定量分析法，以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理的结果。
2、定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
典型例子
德尔菲法是最典型的定性分析法，该方法按照规定的程序，背靠背地征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论，是一种主观预测方法。