SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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讨论函数的一致连续性意义：所谓一致连续，就是要求当函数的自变量的改变很小时，其函数值的改变也很小，从而要求函数的导数值不能太大——当然只要有界即可。
函数f（x）在［a，b］上一致连续的充分必要条件是在［a，b］上连续。
函数f（x）在［a，b）上一致连续的充分必要条件是f（x）在（a，b）上连续且f（b-）存在。
意义
从上述定义中可以看出，当函数在区间I上一致连续时，无论在区间I上的任何部分，只要自变量的两个数值接近到一定程度，总可以使相应的函数值达到预先指定的接近程度。
某一函数f在区间I上有定义，如果对于任意的ε>0，总有δ>0 ，使得在区间I上的任意两点x'和x"，当满足|x'-x"|<δ时，|f(x')-f(x")|<ε恒成立，则该函数在区间I上一致连续。对于在闭区间上的连续函数，其在该区间上必一致连续。一致连续的函数必定是连续函数。
由函数的连续性定义到一致连续性定义的理解思路（因为 数学语言 很严谨，但却不丰富，故不少朋友对这两个定义理解起来都比较吃力，其实这两个定义有很大的差别，现在以我的理解，用比较饱满的言语，来叙述一下连续性定义到一致连续性定义的理解思路以及二者的区别。其实将本文耐心读完后，你就知道这两个定义想讲什么了。） 一、由函数的连续性定义到一致连续性定义的理解思路： 函数连续性的定义是 ：对于任意小的ε>0，和在区间I上所有的点x而言，存在δ>0，同时对于任意属于N（x,δ）的y而言，如果都存在|f(y)-f(x)|<ε的话，那么说明对于I上任意的点x而言极限都是存在的，从而点点都连续，故函数在I上连续。 某牛逼的数学家看到这个定义后，他画了一个函数图，比如说F=1/x这个函数图，显然这个函数F是连续的，也适用于函数连续性的定义。于是某牛逼开始根据这个图和连续的定义来胡思乱想了。。。。。。 这个牛逼的人，琢磨的是F在 第一象限 即x>0时的图像，他将连续的定义用于这个图中：他在图上取了任意的三个点，根据连续的定义，他先假设这三个点在Y轴上都对应同一个已经被确定下来的ε，这时他观察X轴发现，图上三个点也都可以找到与之对应的δ，但也惊奇的发现，三个点对应的δ区间却不一样。。。 （他开始回忆什么是δ区间？对于函数中一个固定的点而言，一个固定的ε肯定对应着许多δ，这些δ可以组成一个最大的区间，叫δ区间。即一个固定的点，一个确定的ε，对应一个确定的δ区间，而且只有当ε改变时，这个δ区间才会改变，从而也说明对于一个固定的点而言，δ区间的改变只受ε改变的影响。） 但他在三个点上看到的却不是这么一回事，从三个点的角度看，即使固定下来一个ε，δ区间也会随着三个点位置的不同而发生变化，所以他得出了一个结论——基于三个点，进而对于函数的全局上来说，δ区间除了受ε影响外，还会受到点位置的不同的影响。 基于连续性的定义，从一个点的角度看，δ区间的改变只受ε改变的影响；从全局看呢，δ区间还受点位置的影响。这时他在琢磨了：在连续性定义中，δ区间受到两个因素的影响，在这个定义下，δ区间受到的影响因素太多了，以后碰到事情不好分析，他希望创造出一个新的连续定义来规避其中点位变化的因素，在这个新的连续性定义下，让δ只受ε的影响。这该如何规避呢？ 他发现，此前X1 X2 X3 三个点对应着三个不同的δ区间δ1，δ2，δ3，其中区间δ3最小，于是他选了其中最小的一个区间δ3，他将区间δ3放在X1，X2这两个点上试了一下他发现，如果X1、X2不用此前的δ1，δ2区间，而只用最小的这个δ3区间，其实函数也是连续的。进而他想，对于一个连续函数，在确定一个ε后，在区间I上那么多点X中，肯定也存在一个最小的δ区间，使得函数连续。那么如果把这个最小的δ区间构建到新的定义中，取代原来的那些大小不一变化的δ区间，结果会如何，会不会达成规避点位影响的目标呢？ 于是他弄了一个新的连续定义，起名一致连续定义，同时他给最小的这个δ区间取了个新名字，叫δ（ε），该定义是： 如果函数是一致连续的，那么对于任意小的一个ε>0，对于在区间I上所有的点x而言，就对应着许多不同的δ区间，同时也会存在一个最小的δ区间，记为δ（ε）>0，然后，对于任意属于N（x,δ（δ））的y而言，也将存在|f(y)-f(x)|<ε。 某牛逼回想了一下发现，在这个新的连续概念中，虽然事实上ε不变，δ区间还是会随着点位置的不同而发生变化，但好在δ（ε）是变化的δ区间中被确定的最小的一个，所以在新概念中，δ（ε）不随点位的变化而变，只随ε的变化而变，从这个意义上，他规避了点位的影响。 函数的连续性 一致连续性的异同 一：δ的概念不一样： 函数连续性的定义是 ：对于任意小的一个ε>0，和在区间I上所有的点x而言，存在δ>0，同时对于任意属于N（x,δ）的y而言，如果都存在|f(y)-f(x)|<ε的话，那么说明对于I上任意的点x而言极限都是存在的，从而点点都连续，故函数在I上连续。 （这里每个点对应的δ都可能会不同） 一致是： 对于任意小的一个ε>0，对于在区间I上所有的点x而言，就对应着许多不同的δ区间，同时也会存在一个最小的δ区间，记为δ（ε）>0，然后，对于任意属于N（x,δ（δ））的y而言，存在|f(y)-f(x)|<ε。 （这里的δ都是固定的最小的一个） 二：规避X的影响因素 连续的δ受X影响，一致的δ（ε）因为是被固定下来了，δ虽然受X影响，δ（ε）只受ε影响。 三：适用的连续图像不同 如对于1/x的图像，看 第一象限 ， 函数连续性定义是适用的，但一致连续就不适用。因为在一致的概念中，需要首先找到一个最小的δ区间即δ（ε），把δ（ε）定下来后，使得整个区间I都适用，但在该图像 第一象限 中，X趋于0时，δ区间是不断变小的，在整个I上你都无法确定哪一个是最小的δ，即无法确定下来δ（ε），先天条件就不足，当然不适用一致性。换句话说，即使你选了一个点位，你认为该点的区间是最小的δ（ε），当你将这个δ（ε），向X趋于无穷大套用时，当然都连续，但当你将这个δ（ε），向X趋于0的方向套用时，你始终会碰到一个点，使得|f(y)-f(x)|》=ε。 四：一致性是指X变化一致（这点我觉得最关键，是逆向思维） 从一致性的定义中可以看出来，如果函数一致连续的，那么当所有的点在X上同时变化一个相等的范围δ（ε）时，其所有点对应函数值Y的变化最大范围，就是那个最小的δ区间即δ（ε）映射的范围，也就是说，对于一致连续函数，如果固定的一个δ（ε），当所有的点都同时变化时，函数值Y的变化有上限范围ε。 但是在连续的定义中就看不出以上类似结论，只能说，当所有的点其函数值同时变动一个相等的范围ε时，其在X上变动的范围对应着不同的δ。 综上，一致连续的定义更严格，条件更细致，也让我们看到了连续的一些新的特质。
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，
thchnology wise 和 trust more 呈非常显著的负相关；good skills 和 trust more 呈非常显著的正相关；thchnology wise 和 stay longer 呈非常显著的正相关；imaginable 和 stay longer 呈非常显著的正相关；charming 和 stay longer 呈非常显著的正相关；impressive uniform 和 stay longer 呈非常显著的正相关；good skills 和 stay longer 呈非常显著的正相关；different experience 和 stay longer 呈非常显著的正相关；service facility 和 stay longer 呈非常显著的正相关；influence you a lot 和 stay longer 呈非常显著的正相关；其余的相关则是不显著的。 这里告诉你的是数据分析得出来的结果，至于你怎么理解和解释，就要看你自己的本事了，因为这才是一片论文最主要的部分，反映的是你对自己研究的理解程度。不过，很显然trust more 和 stay longer并不是同一回事。
嗯，可以的，这些做SEM模型，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
量性研究是指先规定收集资料的方法，通过数字资料来研究现象的因果关系。
量性研究在确定课题后要对研究形成假设方法：量性研究在确定课题后要对研究形成假设和科研设计，并规定收集资料的方法。意义是应用普遍，具有一定的客观性和代表性。量性研究一般只能解释所提出的研究问题变量之间的因果关系，验证理论或进一步发展某理论或模式。
研究对象的选择方法：
1、抽样方法。量性研究强调随机抽样，质性研究通常采用目的抽样、理论抽样等方法，研究对象往往被称为“参与者”。目的抽样是指研究者根据自己对研究对象特征的判断，有目的地选取某些研究对象进行研究。
2、样本量的确定。量性研究通常在研究设计时即确定好样本量，并且可用公式进行估算。在质性研究中，研究者在研究开始前通常无法明确具体的样本量，也无法用公式来估算。这种状态称为信息饱和。在质性研究中，当信息饱和现象出现时，即可停止资料的收集。
以上内容参考：百度百科-量性研究
都可以，看您擅长那个方面虽然您打算做量化研究，但在前期打基础时最好看一些比较经典的关于质性研究的论文，这样在前期时你可以将质性研究和量化研究进行对比，总结出相同点和相似点，这样更有利于您开展后续的量化研究。定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。定性研究的主要方法包括：与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯（）将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。
量性研究是考察和研究事物的量，用数学的工具对事物进行数量的分析。
量性研究建立在实证论的基础上，强调客观、严密和控制。认为现实是绝对的，只有一个由仔细测量决定的现实；所有个人行为都是客观的、可测量的；强调用正确的测量工具去测量行为，应避免个人价值观、感受或观点对测量过程的影响。
而质性研究建立在诠释主义的基础上，认为理解一个过程的最佳途径是去经历和体验这一过程。
质性研究的方法论以整体观为指导，认为任何现实都不是唯一的，每个人的现实观都不同，并随时间推移而有改变；由于每个人对事物的感受和认识不同，因此同一事物可以存在不同的意义；对事物的认识只有在特定的情形中才有意义。
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量性研究的资料收集与资料分析是两个独立的过程，通常在资料收集完成后，运用统计学分析方法对数字资料进行定量分析。而质性研究的资料分析与资料收集常同步进行，是一个不断回圈的连续过程。
资料分析以语言文字为基础，研究者需运用自己的归纳和推理能力，对资料进行分类、综合和诠释。资料分析过程大致包括下列基本步骤。
1、将资料转录为文字 将录音或观察资料整理为文字。
2、反覆阅读文字资料 研究者反覆阅读整理好的文字资料、反覆听取录音、回忆当时的情形，找出其中有意义的陈述，进行反思、分析，寻找其间的关联。
3、进行编码 对有意义的句子或段落进行命名。在进行编码时，一般先反覆阅读前3份访谈资料，建立编码纲要和编码原则。然后以此为依据，反覆阅读其馀的资料，适当进行比较和修改。
4、提炼类别和主题 分析编码之间的关系，将相关的编码归为一个类别。随著分析的深入，各类别、研究对象、行为、事件之间的相互关系逐渐出现，这时可根据编码和类别进一步提炼出主题。
5、确认资料的准确性 在完成资料分析后，研究者通常会将形成的最终资料返回给研究对象，以请他们确认资料的准确性。
参考资料来源：百度百科-定量研究
一、性质不同 1、质性研究是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下，采用多种资料收集方法（访谈、观察、实物分析），对研究现象进行深入的整体性探究，从原始资料中形成结论和理论，通过与研究对象互动，对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。 2、量性研究是指先规定收集资料的方法，通过数字资料来研究现象的因果关系。 二、研究的目的不同 1、质性研究的目的在于描述和理解，是用系统的、互动的、主观的方法来描述生活经验，并赋予一定的意义。强调对研究对象有重要意义的观点和事实，而不是对研究者有重要意义的结果。质性研究着重探索现象的深度、丰富性和复杂性，有助于护理理论的发展以及发现新知识。 2、量性研究的目的是预测和控制。这种方法主要用来描述变量，检测变量间的关系，决定变量间的因果关系，可用于验证理论。 三、结果呈现方式不同 1、质性研究以叙述性的文字报告结果，将提炼的各个类别或主题内容描述出来。注重从参与者的自身感受出发来描述，常引用研究对象的原话，以支持类别或主题的内容。 2、量性研究的结果以数字资料为主，强调统计分析的正确性、数据的准确性和客观性。
摘要：由于会计信息占了整个经济信息量的百分之七十以上，因而会计信息质量的好坏决定了经济信息的质量，进而影响经济工作决策的质量，因此， 有必要对会计信息的质量特征作进一步的探讨。本文从国际会计准则对会计信息质量要求的四个方面（可理解性、相关性、可靠性、可比性），深入阐述了当前会计信息应有的质量特征。关键词：会计信息 质量特征 再思考 会计信息是人们在经济活动中运用会计理论和方法，通过会计实践获得的反映会计主体价值运动状况的经济信息。一个企业的财务状况及其经营成果主要通过会计信息来反映。因而在现代经济生活中，会计信息是企业财务决策的语言,也成为国际通用的商业语言，它构成了整个社会经济有效运行的重要基础。而社会经济的平稳有效运行要求会计信息能够与它所反映的客观事实相符。会计信息在经济生活中的地位十分重要，依法整顿和规范会计秩序，提高会计信息质量，是一项迫切、繁重而又长期的任务。近几年来出现了很多财务欺诈案，如安然、世通等。这让我们从根本上认识到会计信息质量的重要性以及由于会计信息质量的低劣而带来的潜在的巨大风险。下面从国际会计准则对会计信息质量要求的四个方面，即可理解性、相关性、可靠性、可比性，再进一步充分认识当前会计信息质量特征问题。对“可靠性”的再思考会计信息可靠性是指确保信息能免于错误和偏差，并能忠实反映它意欲反映的现象或状况的质量。会计信息如果不可靠，不仅无助于决策，而且还可能导致错误的决策，所以，可靠性也是会计信息的一个主要质量特征。信息要有用必须具有可靠性。可靠性包括真实反映、实质重于形式、中立性、审慎、完整性。如上面“表一”所示，在调查中表明，认为可靠性差的占了50%；在一项对上市公司的信息质量调查中，调查结果显示：88%的被调查者认为多数上市公司存在信息失真现象。既然信息都没有了可靠性，那么信息本身对决策也就没有了价值。因此会计信息的可靠性对信息使用者的决策是非常重要的。在会计信息的处理上，人员把握的尺度不一样，即使是经验丰富的会计人员也可能对同一项交易事项有不同的处理方式和处理结果，这种情况会导致会计信息行为性失真，这是客观而不可避免的；会计人员的水平程度有差异，对会计制度和会计准则理解程度不一样；会计制度和会计准则的制定者对会计处理原则规定的太死，这样就不可能注重信息处理的合理性。当然我们不排除许多公司管理当局为了特定的利益存心的扭曲会计信息的真实性，欺投资者，值得我们注意的是，在中国现阶段，市场诚信意识还没有建立起来，在失去诚信不用付出巨大成本的情况下，人为主观的扭曲报表信息的现象是不可能消除的。朱元午在《会计信息质量：相关性和可靠性的两难选择——兼论我国现行财务报告的改进》中选择了一条折中的道路，得出结论：在可靠性得到基本保证的前提下尽可能的提高相关性，进而实现会计信息的有用性，可能是一种比较好的选择。相关性和可靠性都是提高会计信息质量的关键，它们与会计信息质量存在正相关的关系。广大的会计信息使用者拥有评判权利，他们的标准就是是否有用。在现阶段的中国，相关性和可靠性必须都要在很大程度上得到加强。随着最近全球资本市场爆发的会计诚信危机，学术界和实务界对会计信息质量提出了新的要求，即透明度要求。会计信息透明度这一信息质量特征概念不仅涵盖了可靠性和相关性，还进一步要求公司披露更多的信息，以恰当的方式披露恰当的信息，可以说会计信息透明度是衡量信息质量的全面概念，其中包括会计准则的制定和执行、会计信息质量标准、信息的披露和监管等。会计信息的基本特征能否实现以及这些特征的执行效果是否有效率，其实就是看它是否有用，有用的关键取决于信息使用者。这种关系将会计信息制造者和会计信息使用者用一根无形的线连接起来，形成一个搏弈的整体。1、注释[1] 潘琰，辛清泉.解读企业信息需求.中国论文下载中心，2005年1月2、主要参考文献：[1]葛家澎．会计信息-会计热点问题．北京：中国财政经济出版社，2001年1月．22～23；[2]吴联生．当代会计前沿问题研究．北京：北京大学出版社，2005年5月．148～150；[3]张丽红．论我国会计信息质量特征体系的构建．财会月刊，2006年第１期：9页；[4]崔晓钟．会计信息相关性与可靠性比较研究．金融经济，2006年第2期：18页；[5]孙铁强．会计重要性原则的理论和实务探析．会计之友（下），2006年第1期：12页；[6] 孙永芹．关于如何提高会计信息质量的若干问题的探讨．中国管理信息化
去幸福校园论文网 我写论文就是在那找的 挺不错的 给你找篇参考一下吧[目录]一、关于会计信息的相关性二、会计信息的可靠性三、会计信息相关性和可靠性的辨证关系四、关于相关性与可靠性的现实思考参考文献[原文]一、关于会计信息的相关性（一）相关性的涵义相关性是指财务报告所提供的会计信息与投资者、债权人和其他部门或人员所做的投资、信贷和类似的决策有关。相关性包括预测价值、反馈价值和及时性三个基本质量标志。根据国际会计准则委员会(lASC)和美国财务会计准则委员会(FASB)的定义，相关性包括以下几点涵义：①信息与使用者的决策相关联，并具有影响使用者经济决策的能力。②信息对决策所起的作用，是指将相关的信息输入预测过程，从而增强决策者预测的能力，证实或纠正过去的评价。③信息对决策有用，必须要在信息失去其决策作用前及时地提供给决策者，否则相关的信息也变成为不相关。（二）会计信息的需求与相关性的关系相关性最初是指一般相关性，也就是将财务状况、经营成果、现金流量等信息，作为与所有信息使用者决策相关的信息，向他们提供通用的财务报告。现行的财务报告已经达到了一般相关性的要求，基本能够满..........
会计相关性与可靠性的协调论文好写吗写财务会计相关性与可靠性协调论文可以说是一种挑战，因为它要求作者综合分析研究财务会计相关性和可靠性之间的相互关系，并建立起一个合理的理论框架，使用合理的定义和模型来推导出各种结论。在写作过程中，我们首先要熟悉财务会计的相关理论，然后根据具体的情况分析相关性和可靠性的关系，采用合理的定义和模型来推导出各种结论，在理论和实证分析中把握关键点，最后结合框架和研究结果，提出具有指导意义的结论和建议。