请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
毕业论文数据可以从中央和地方政府网站上找统计数据，也可以在专业的期刊上进行查找。
1、考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。
2、查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。
3、做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。
4、实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础。
写毕业论文的注意事项：
1、写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。
2、写毕业论文是为了培养学生巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
3、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
4、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
我认为应该寻找相关的方面，从相关的方面可以很好的进行研究。
你想写什么样的论文呀,关于哪方面的,论点你肯定是要自己有的,论据可以在网上搜集的,可以看一下,维普期刊,万方数据,在迅雷资源下载里也会搜索到论文的. 我还想知道你到底是想随便写论文呢,还是要知道一篇论文的论点,论据是什么呢?你要是随便写一篇论文的话,我给你传一篇以前我写的, 论文的论点就是指本文的议论中心,也就是作者的观点所在 论点一般位于 1.文章标题点明中心论点； 2.文章开头提出中心论点； 3.文章结尾归纳出中心论点； 4.文章中间用某个承上启下的句子提出中心论点. 5.文章没有直接提出中心论点,但始终围绕……展开论述. 论据是指来验证论点的,来为论点提供事实或理论根据的.使一般文章有理可据,有事实验证支撑.可以举例子,引名言等. 写论文首先要围绕论点来收集论据.
毕业论文资料收集和整理的方法
紧张而又充实的大学生活即将结束，大学毕业前都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式，那要怎么写好毕业论文呢？下面是我整理的毕业论文资料收集和整理的方法，欢迎大家分享。
毕业论文资料收集和整理的方法
一、毕业论文资料搜集的范围
撰写毕业论文必须详尽地占有资料，一篇五千字左右的论文写成，可能要搜集到几万、甚至几十万字的资料，积累资料的方法 。资料是毕业论文写作的基础，没有资料，“巧妇难为无米之炊”，研究无从着手，观点无法成立，论文不可能形成。所以，详尽地占有资料是毕业论文写作之前的另一项极重要的工作。毕业论文写作之前，至少应当占有如下五个方面的材料：
第一，第一手资料。第一手资料包括与论题直接有关的文字材料、数字材料(包括图表)，譬如：统计材料、典型案例、经验总结等等，还包括自己在亲自实践中取得的感性材料。这是论文中提出论点、主张的基本依据。没有这些资料，撰写的毕业论文就只能成为毫无实际价值的空谈。对第一手资料要注意及早收集，同时要注意其真实性、典型性、新颖性和准确性。
第二，他人的研究成果。这是指国内外对有关该课题学术研究的最新动态。撰写毕业论文不是凭空进行的，而是在他人研究成果的基础上进行的，因此，对于他人已经解决了的问题就可以不必再花力气重复进行研究，人们可以以此作为出发点，并可以从中得到有益的启发、借鉴和指导。对于他人未解决的，或解决不圆满的问题，则可以在他人研究的基础上再继续研究和探索。切忌只顾埋头写，不管他人研究，否则，撰写的毕业论文的理性认识会远远低于前人已达到的水平。
第三，边缘学科的材料。当今时代是信息时代，人类的知识体系·呈现出大分化大融合的状态，传统学科的鸿沟分界逐渐被打破了，出现了令人眼花缭乱的分支学科及边缘学科。努力掌握边缘学科的材料，对于所要进行的学科研究，课题研究大有好处。它可以使我们研究的视野更开阔，分析的方法更多样。譬如研究经济学的有关课题，就必须用上管理学、社会学1jl、理学、人口学等学科的知识。大量研究工作的实践表明，不懂一些边缘学科知识，不掌握一些边缘学科的材料，知识面和思路狭窄是很难撰写出高质量的论文的。
第四，名人的有关论述，有关政策文献等。名人的论述极具权威性，对准确有力地阐述论点大有益处。至于党的有关方针、政策既体现了社会主义现代化的实践经验，又能反映出现实工作中面临的多种问题，因此，研究一切现实问题都必须占有和清楚这方面的材料，否则会出现与党的方针、政策不一致的言论，使论文出现很大的缺陷。
第五，背景材料。搜集和研究背景材料，这有助于开阔思路，全面研究、提高论文的质量。例如，要研究马克思的商品经济理论，不能只研究他的著作，还应该大力搜集他当时所处的社会、政治、经济等背景材料，从而取得深入的研究成果。
二、资料搜集和分类的'方法搜集资料的方法很多，常用的主要有以下方法：
第一，做卡片。使用卡片搜集资料，易于分类、易于保存、易于查找，并且可分可合，可随时另行组合。卡片可以自己做，也可以到文化用品商店去购买。一个问题通常写在一张卡片上，内容太多时也可以写在几张卡片上，当然，在搜集资料的过程中，要不要做卡片，可根据各人习惯，不必有死板规定。
第二，做笔记。做笔记这是任何一个毕业论文撰写者都必要的，好记性不如烂笔头，阅读书报杂志时，搞调查研究时，要随身带笔和纸，随时记下所需资料的内容，或有关的感想体会，理论观点等。在做笔记时，最好空出纸面面积的三分之一，以供写对有关摘录内容的理解、评价和体会。
第三，剪贴报刊。将有用的资料从报纸、刊物上剪下来，或用复印机复印下来，再进行剪贴。把应剪贴的资料分类贴在笔记本、活页纸或卡片上，这种方法的优点是可以节省沙写的时间。无论是用卡片收集资料，还是摘录资料，还是剪贴资料，都必须注明出处。如果是著作，则要注明作者、书名、出版单位、发行年月；如果是报纸，则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日；如果是杂志，则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等，以便附录在毕业论文的后面。对收集来的资料不要随手一放，置之不理，要认真阅读，仔细加以分类，进行研究，论文写作《积累资料的方法 2》。
主要的分类方法有以下两种：
第一种，主题分类法。按照一定的观点把资料编成组，这“一定的观点”，可以是综合而成的观点，也可以是自己拟定的观点。例如，为研究培育建筑劳动力市场的前提条件，作者拟定了自己的四个观点：一是市场经济体制的确定为建筑劳动力市场的产生创造了客观环境；二是建筑产品市场的形成对建筑劳动力市场的培育提出了现实的要求；三是城乡体制改革的深化为劳动力市场的形成提供了可靠的保证；四是建筑劳动力市场的建立是建筑行业用工特殊性的内在要求，并按这四个观点对资料加以分类，这样可以加深对资料的认识，进一步使认识条理化、系统化。
第二种，项目分类法。即按照一定的属性，把收集的资料分项归类。
三、对搜集到资料的整理对搜集到的资料如何进行整理呢?
资料的整理过程实质上是资料的辨析过程，这里有几方面的工作是不可缺少的。
一是辨析资料的适用性。选择资料的依据，只能是作者所要阐明的中心论点。什么资料可用，什么资料不能用，都要根据这个中心论点决定。毕业论文的中心论点一经确定之后，它就是统帅一切的东西，资料必须服从于中心论点的统帅。不能把一些不能充分说明问题的资料搬来作牵强附会的解释，也不能将所有资料统统塞进文章里，搞得文章臃肿庞杂，中心反而不突出，扩大了篇幅。比如《“城市更新”与园林绿化关系的几个问题》一文，作者搜集了大量的有关园林绿化的资料，却没有搜集城市建设与园林绿化关系的资料，这些不适用的资料塞入论文之中，导致论文中心被冲淡，降低了论文质量。
二是辨析资料的全面性。如果材料不全面，缺少了某一方面的材料，论文的论述也往往不圆满、不全面，会出现偏颇、漏洞，或由于证据不足难以自圆其说。以《浅论厂长负责制与职工民主管理》一文为例，由于作者只搜集了两者互相依赖，互相促进的资料，没有搜集两者存在矛盾的资料，结果文章只做了一半，如何处理好两者矛盾这一重要方面被疏漏了，大大影响了论文的质量。
三是辨析资料的真实性。资料真实与否直接关系着论文的成败。只有从真实可靠的资料中才能引出科学的结论，在这方面要注意：其一，要尊重客观实际，避免先入为主的思想，选择资料不能夹杂个人的好恶与偏见，不能歪曲资料本来的客观性；其二，选择资料要有根有据，采用的第一手资料要有来历，选取的第二手资料一定要与原始文献认真核对，以求得最大的准确性；其三，对资料来源要加以辨别，弄清原作者的政治态度、生活背景、写作意图，并加以客观的分析评价，社会科学方面的资料更应该注意这一点。
四是辨析资料是否新颖。所谓新颖的资料包括两方面的含义：一方面是指前所未有，近期才出现的新事物、新思想、新发现、新方向。比如《股份合作制经济几议》一文的作者，选取了当时中国大地上新出现的农村股份合作制经济中的新动向进行研究。另一方面是指某种事物虽早已存在，但人们尚未发现其价值，这同样是新颖的资料。比如《试论人口与经济的循环》一文中，人口与经济的关系早已存在，它们之间存在着良性循环和恶性循环，这也是客观事实，这两种循环会带来两种根本不同的后果，而这以前人们几乎没有认识。现在以两种循环的资料来揭示两种循环的后果，从而阐明控制人口的重要性，不失为一种新颖的资料。所以，所谓新颖，不仅仅对资料产生的时间有所要求(不能太陈旧)，更重要的是要从普遍常见的资料中发掘别人尚未利用的东西。五是辨析资料的典型性。所谓资料的典型性就是指这种材料对于它所证实的理性认识来说具有充分的代表性。恩格斯的《论权威》，选择了纺纱厂、铁路、航海三个例子作为论据。第一个论据阐述得最详细，第二个论据比较概括，第三个论据只是轻轻一笔。他没有用更多的阐述，就把问题说明了：“一方面是一定的权威，不管它是怎样造成的，另一方面是一定的服从，这两者，不管社会组织怎样，在产品的生产和流通赖以进行的物质条件下，都是我们所必须的。”材料不多，却具有无可辩驳的逻辑力量。产生这样的效果，一个重要原因，在于材料选得十分精悍典型。
毕业论文资料整理方法与技巧：
广泛地搜集、阅读
论文提出的问题要集中， 材料的收集却要尽可能地广泛。一般说来，至少要做好以下三方面的知识、材料准备。
1)能够反映研究对象本身各种具体特征的专题材料
充分熟悉对象，是正确认识对象的必不可少的前提。除了直接了解对象本身的各种具体特征(通过有关作家的全部作品，有关问题的各种知识，……)，还要把握一切能够影响研究对象的生成和发展变化的社会、历史条件或精神、物质因素。只有尽可能全面地掌握这些材料。进行研究时才能充分体现马克思主义的“活的灵魂”———对于具体情况作具体分析。
2)作为明确方向和思想指导的理论准备
所谓科学研究，就是通过正确、严密的分析、概括和抽象工作， 从具体的事物和现象中找出本质性和规律性的东西来。这项工作，本身就要有正确的理论(专业理论和作为世界观和方法论起作用的哲学思想)所指导。科学实践和发展的历史还告诉我们，进行一项研究工作，不仅需求充分的专业理论、知识，最好还能力求广泛通晓其它有关学科的理论和知识。通过不同学科的`理论和方法的相互渗透，相互启发(例如， 用系统的方法分析艺术形象的美学特征和社会功能;把模糊数学的方法引入修辞学研究中去)， 往往可以更好地带来新的发现;新的突破。
3)别人对于这一问题已经发表过的意见
这方面的材料要尽量搜集。别人已经解决的问题，自然不必再花力气去作重复劳动; 充分吸收别人已有的经验，或是了解别人所遇疑难的焦点所在，对不同观点仔细进行比较研究，既可以少走弯路，也便于发现问题，就象兵法上所说的那样，只有“知己知彼”，才能“百战不殆”。
认真地整理、辨析
要使材料发挥作用，还需运用科学的观点和方法，下一番辨析、整理的工夫，去粗取精，去伪存真，使材料系统化，条理化，真能有助于分析、解决问题。整理材料的形式大致有以下几种：
1)制成文献、资料的目录索引。可以利用有关的现成材料(图书馆、资料室的目录卡片和报刊索引等)，根据自己的选题加以编写。
2)剪报、札记、文摘卡。这一类资料的搜集整理工作，必须力求眉目清楚。一要详细注明每则资料的作者、篇名、出处、发表日期，二要有细致合理的分类。
3)大事记、年谱或著译年表。通过这一类材料的编写，可以加强对于研究对象的总体印象，有助于在胸有全局的基础上深化对于某一专题、某一侧面的研究。
2 毕业论文内容写作的方法与技巧
论文的结构
论文的结构，并没有一成不变的模式，从一般的情况来看，大体上可以分作“引言”“正文”和“结论”三个部分。引言的作用，主要是说明选题的原因，概述前人已有的成果和尚存的疑难、争执，提出本文所要探讨、解决的问题;正文是分析、论证的过程;结论则是整个研究成果的总结性的表述。有的文章在引言之前，还有小标题目录和全文的内容摘要。
提纲的作用
论题拟定，材料大致齐备，动手写作论文之前，应仔细拟出论文提纲。提纲也有个反复修改补充的过程。这步工作做好了，论文已大致成竹在胸。一个成熟的提纲，有助于树立全局观念，从整体出发，去考察每一个局部，并考虑个部分之间应有的逻辑联系。各部分所占的篇幅应与其在全局中的地位和作用相称，避免不必要的重复。既要重点突出，又要照顾全面。
要有正确而多样的研究、分析方法
初学学术论文写作的人，往往容易犯归纳多而分析少的毛病。要么是就事论事的材料罗列，要么是轻易而简单化地得出结论，不善于通过有层次、有根据的分析、论证，充分显示其思想观点的说服力和深刻性。这里就需要注意研究方法或分析方法的改进、提高。一般说来，有以下几种：
1)哲学的方法
这是指如何根据唯物主义辨证法对于哲学基本范畴(现象和本质，存在和运动，原因和结果……)的理解，正确解决具体研究工作中的本体论和一般方法论的问题(比如，从认识对象的现象到认识对象的本质)。
2)历史的方法
这是强调尊重对象本身的历史具体性的方法。它要求研究工作者必须充分熟悉客观对象历史发展的实际进程，占有大量资料，从中寻找出客观对象的特点及其发展规律性。
3)逻辑的方法
这是要求我们必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑所揭示的关于人们思维的一般规律(概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象……)， 对客观事物的各种现象进行逻辑分析，寻求它们之间的规律性联系，并用理论的形态加以体现。
4)假说的方法
所谓假说，并不是随意的幻想和碰运气的猜测，而是以一定的经验事实材料为基础， 以一定的科学理论为依据，借助于研究者的活跃联想或直觉感受，提出的一种富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。它们虽然还不能称为科学的结论，但却常常是新思想、新理论的萌芽。
科研成果的正确获得，往往是和上述各种方法的另国而紧密地结合使用分不开的。
引用材料的方式
材料是文章的血肉。但是，援引不当，交代不清，也会影响文章的质量。引用材料的方式有这么几种：
1)完整引用。照录原文一句或一段话，不能任意删削或添加别的内容。前后要加引号。如果引文单独成一段，每行均比其它文字往后空两格。
2)概括引用。用作者自己的语言将引文的原意转述出来。前后无须加引号，也不用其它格式或符号加以突出。
3)分析引用。将引文的内容拆散、打碎，和论文作者自己的阐述分析文字自然地糅合在一起。这样可以避免由于单独的引文太多而使文章显得累赘或影响风格的统一。
首先排除论据法就是在正能量的基础上，找到所有事实论据和理论论据。还有就是通过精选材料产生论点。
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
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。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
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。
怎样对论文进行分析
怎样对论文进行分析，有时候我们在写论文的时候，会被老师要求先去分析论文的，可是对于从来都没有分析过论文的学生来说，是一件难事的，我和大家一起来看看怎样对论文进行分析的相关资料。
01、 确定研究目标
确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。
研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。
这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。
还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！
数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。
当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。
SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。
SPSSAU-量表型问卷
SPSSAU-非量表型问卷
两个注意点：
① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。
②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。
比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。
第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。
第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。
02、 判断数据类型
有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。
判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明，这里不再重复。
03、 选择分析方法
在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。
对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。
根据X和Y的'个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：
注：单变量意为分析只涉及一个分析项X（变量）。
注：分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。
每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。
确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。
总结
最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程：
选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析
同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。
1、什么是论文分析
我们在分析论文前，首先要了解分析的含义，分析是分解文学作品，独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时，主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力，在分析中必须要对某一些事情作出判断，然后得出结论，只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。
2、分析论文的要点
总结论文的主要内容，刚开始写论文分析时，我们要对论文中的要点进行一个总结，让大家能够理解论文的全部内容。摘要是作为论文大纲的概述，但不是主要的分析点，只是用来指导用户简要理解论文的内容。作者在论文中提出的主要论点以及论据，这才是分析的开始，我们需要通过分析作品来给出证据来证明论文内容，还应该找出缺陷。因为只有越有说服力的论文内容，这样才更加突出。论文查重系统怎么进行选择？
3、论文分析格式
最后我们需要了解，用户要提出适合他们的语气，必须确保了解用户群体。毕业论文主要的用户是导师，所以必须很正式。在上课时，我们可以分析一篇论文，需要向了解用户群体将有助于了解如何分析论文。在写论文之前，那么首先的一个步骤就是要阅读分析论文，应该多次阅读，然后积累我们的知识，如果对论文的理解不够的话，那么就无法对论文进行分析。所以做好论文前的准备工作也是非常重要的。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
一、学习背景
本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。
二、问卷编制+数据分析类论文框架
(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。
如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。
引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越...，B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。
(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。
采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。
以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!
看你问卷上面有哪些类型题目选择统计方法
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
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。 另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧 若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。 特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x） 这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。 显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。 层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士） 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。 不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。 但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。 所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用） 条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著 条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用） 先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可） 自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。 公众号:alone5400