数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
你在excel中点 工具 ，里面的加载宏，勾上分析工具库，加载好后，工具里面会有一个数据分析，里面就有回归分析的，希望对你有帮助
事先分好组，之后就可以进行t检验或F检验；回归分析的话只要明确因变量和自变量即可。
用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：1、图表法：选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。2、函数法若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，则线性公式的截距b=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)斜率k=SLOPE(B1:B100,A1:A100)相关系数R=CORREL(A1:A100,B1:B100)或=CORREL(B1:B100,A1:A100)上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
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。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
有些大学生把论文查重当作毕业路上的拦路虎，这种想法是不对的，尽管论文查重结果很重要，但是，完全可以没有进行必要太过紧张。那么论文查重技巧有哪些呢？
1、找准查重软件
论文查重的方法是需要熟能生巧的，因为整个检测过程非常重要，如果能选择不靠谱的软件，很有可能自己的论文会被对方窃取，浪费时间和精力，所以查重软件的找准是关键。这个时候同学们可以参考学校指定的软件，或选择网上有名的查重软件，大多数高校都会认可papertime等查重软件的检测结果。
2、注意论文格式
论文查重过程也很简单，只需注册一个账号，按照相关提示付费，然后将论文直接上传到系统中，通过算法设置来检测重复率,论文查重的格式很重要。大部分的系统都会选择默认可以使用word格式，如果是用pdf格式，那么就会导致产生影响很大的误差，在这种情况下就需要提前将pdf格式改为word格式。
论文查重技巧就为大家介绍这里了，如果仅仅只需要检测1~2次，那么一定用免费的机会就非常的划算，可是有的大学毕业生是需要经过多次性的检测，在查重过程中要讲究技巧，不要太盲目。
快到一年一度的毕业季了，很多大四学生已经开始准备毕业论文了。毕业论文对每个大学生来说都是一件非常重要的事情。只有完成毕业论文，顺利通过学校论文查重答辩，才能顺利拿到学位证书，顺利毕业。那么本科论文如何查重？ 在了解本科论文如何查重之前，我们先来了解一下本科阶段对学生论文查重率的要求。目前国内大部分高校对本科论文查重率的要求一般不超过30％，学生查重率低于30％的允许学生答辩，否则学生需要不断修改论文，直到论文查重率达到规定要求。如果学生不在规定时间内参加并完成论文答辩，学生可以在第二年与下一年级的学生重新答辩。 本科论文查重主要通过专业查重系统进行，提高毕业生论文质量。在提交给学校进行重复率检测之前，建议学生在撰写论文时检测重复，以便多次修改，以确保论文的重复率在学校要求的标准之内。而且使用论文查重系统的方法也很简单。学生只需进入相应的论文查重系统，注册或登录相应的账号，按照页面提示上传论文，耐心等待检测结果。 但必须注意的是，自检时必须选择专业的查重系统，因为只有这样才能得到准确、有参考的检测结果。目前，网上查重系统平台数量众多，质量难以保证。这里建议您使用Paperfree查重系统，不仅可以获得高度参考的查重结果，还可以确保论文的安全不会被他人窃取
对于首次接触毕业论文查重的同学来说，论文是如何查重的还是挺迷茫的，也不知道该如何下手。所以就会有很多毕业生都会问道到底毕业论文的查重是如何查重的？下面papertime论文查重小编就给大家介绍一下：
一般来说毕业论文查重就是将你的毕业论文提交到学校要求的查重检测系统里，然后系统就会将你的论文与系统本身所收录的数据进行比对，检测完会有一份检测报告，有和系统数据库内相似或重复的部分就会被标记出来，红色表示严重重复，橙色表示相似部分，绿色表示没有检测到重复是合格的。每个学校对于论文的重复率要求都有所不同，一般的要求本科论文重复率不超过30％就能合格，但有的学校也许要求会更严格，比如不超过20％才行。有的学校对论文中的章节段落也会有要求，这个学校都会有相应的公告需要同学们多多留意下。目前大多数的高校使用的都是知网查重系统，那么知网检测系统是对毕业论文是如何查重的呢？
1、知网检测完的检测报告中会有3种颜色的字体来标注你的论文。一种是黄色，表示这部分是相似的。一种是红色，表示这部分是抄袭的。还有一种就是绿色，表示没有检测到抄袭或相似的地方是合格的。
2、一般知网在检测时是只检测文字部分的，对于图片、word域代码等会自动忽略不参与检测。
3、知网对于论文里的表格是会检测的。如果你的毕业论文中有大量的数据表，并且这些部分是你抄袭的，那么最好是以图片的形式插入。
4、参考文献的引用也是会算在重复率中的，知网给检测系统设置有5％的阀值，不超过就行，最好在引用时可以用自己的话术变换下。
5、知网检测是以连续相似的13个字符作为抄袭判断的依据。
6、知网有着其独有的大学生论文联合比对库，往届学长的论文都会被收录。并且拥有互联网资源，所以网络上大部分内容你想偷懒抄袭，是没有机会的。
相对来说知网对于外文文献的收录较少，我们在撰写时可以查找一些然后进行翻译。还有就是我们在查重一次修改后，不要以为就能合格了。由于检测系统里增添有互联网资源，由于互联网比对数据是在不断地变化，所以很有可能第一次检测时没有被标记的地方，第二次再检测时可能就会被标记出来。所以我们在修改时最好是修改完隔断时间多检测几次，直到修改的重复率达到学校要求为止。
相信对于那些即将毕业的学生来说，写毕业论文是非常复杂的。有些人没经历过，觉得写论文不难，但对于经历过的人来说，写论文不容易。从选择一个主题到最终确定，要经过多次修改和调整。 首先，学校会在毕业前给学生留写毕业论文的时间。写毕业论文一般至少需要一周的时间，有的同学为了写一篇优秀的硕士论文会准备一年。写论文的时候要不断学习新的知识，这些内容要加到论文里。不要以为这是自己写的原创内容。只有进行论文查重后，才能知道论文的原创性，保证论文没有抄袭。 第二，不定期更新查重软件数据库。如果论文查重系统数据库间隔超过3个月，论文查重的结果将会改变。因此，在向学校提交论文时，不应以初稿查重结果为准，而应以最终论文查重结果为准。本科论文查重次数平均在5-10次左右，很少有学生论文低于5次的，因为有些论文查重网站的收费很高，重复查重学生也负担不起，所以还是要选择性价比高的论文查重网站。论文查重怎么查重？ 论文查重的次数并不代表无法完成论文写作，在专业论文查重软件的帮助下，只要根据论文查重报告对论文内容进行修改和调整，相信论文可以很快完成，参加校答辩，建议大家在写作的时候尽量保持原创，不要直接复制粘贴网络上搜索出来的内容，直接复制粘贴重复的几率是非常高的。
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。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
看回归系数，r2等
SPSS回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术，想知道自变项X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的是线性回归SPSS: Analyze- Regression- Linear弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图：如图，Sig. P<.05,有显著性， 表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关R Square 自变数能够解释依变数的变异量，此处.763表示共同解释76.3%的变异量，论文报告中要报告调整后的R平方，即Adjusted R Square
回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。