1.对整个模型进行检验：似然比检验（likelihood ratio test)，统计量为G2.对单个回归系数进行检验：Wald Χ2(chi square，不是埃克斯二)，统计量Wald Χ2服从卡方分布。具体参考相关书籍
相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度，只检验的变量间关系的强度，但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验，通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关，这说明二者有关联，但究竟是能力影响收入，还是反过来，相关分析是不检验这个的。回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量，就可以视为是对该变量的效应有所控制，所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的，得到的变量关系要比相关分析更为准确。
你这个就是线性回归第一个表 表示模型的整体拟合度，只要看调整的R²即可，这个调整的R²的范围在0-1之间，越接近1，表示模型的拟合效果越好，越接近0，拟合效果越差。你的只有，即13%左右，说明你的自变量只能解释因变量13%左右的变化，拟合效果有点差。第二个表 表示模型是否显著，这个表跟第一个表是两个概念，模型是否显著与模型拟合效果没什么关系，从你的第二表可以看出，模型效果显著，即模型有效，因此在一般情况下，你可以使用这个回归，但是在实际很多研究中，你这个模型有限，但是拟合效果很差，说明要么是自变量的选择有问题，要么是模型选择有问题。当然如果你只是个论文或者作业什么的，只要模型显著就好，要求高的话，可以尝试下看非线性的模型拟合下看效果如何。第三个表 是自变量的回归系数表，标准化和非标准化的回归系数都可以。但是你这个回归系数中，只有一个常数项。没有其他自变量。常数项是没有什么意义的，可以忽略，但是你的自变量没有了。也就是这个回归模型没有什么实际意义
1、答辩能否通过，最关键的还是看你的论文质量。如果你的导师是对你的论文很负责的进行了指导和评估，认为你的论文已经达到参加答辩的水准，那么你就成功了一半。然而现实中我知道很多导师由于忙于其他的科研或者教学工作，再加上每年每个导师都要带好几个本科生，所以很难真正的对自己指导的本科生论文投入很大精力。负责任的导师会在本来就很忙的时间表里挤出一点，给同学们看看论文，但也很难做到事无巨细的去发现问题。不负责的导师可能根本不在乎学生写的怎么样。因为说白了，学生的答辩能不能通过，然后最终是顺利按时毕业还是被延毕，对导师自己来说根本没有影响。但是一旦延毕，对学生自己的影响就非常大了，尤其是那些已经找好工作甚至是考上公务员事业编的同学，如果不能按时拿到学位证和毕业证，那么之前的努力就都化为泡影了。
2、即便是在你导师相对负责，给你大致看过了论文认为差不多，允许你去参加答辩的情况下，依然不能保证你的论文事实上是没问题的。答辩的时候，至少三到四位评审老师，会在那几分钟的时间里集中看你的论文。要知道，事实上作为答辩评审，那时候看论文就是给你挑毛病。而与你导师一个人给你看论文比起来，三四位通常拥有不同学术背景和经验的老师集中挑毛病，那效率绝对是杠杠的。你论文的大问题小毛病，会立刻被挑出来。如果存在你导师都没发现的致命性大问题，比如说你的研究方法用的不对，或者你提出的假设，得出的结论根本就是没有依据或者错误的，那你的论文就有极大可能被毙。
3、在论文本身如果质量就不够好，而你的答辩陈述又表现很差，上台以后结结巴巴完全不知道自己在说什么，PPT做的也一塌糊涂，然后老师提问的时候完全一问三不知，甚至找不到老师提问的问题对应自己论文的哪一部分。这就涉及到最基本的态度问题了，也是作为答辩评审最痛恨的一种情况，论文不好，又不认真对待答辩，这样的同学如果放过那真的就是对那些认真努力同学最大的不公平了。尤其是今年由于某些大家都知道的原因，教育部对于高校毕业论文和答辩的要求进一步提高，很多高校甚至都有不过名额。在这样的背景下，刚才提到的那些同学，即便参加答辩也有很大可能不予通过。
以上就是关于论文答辩不通过的原因的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎大家及时关注本平台!
你这个就是线性回归第一个表 表示模型的整体拟合度，只要看调整的R²即可，这个调整的R²的范围在0-1之间，越接近1，表示模型的拟合效果越好，越接近0，拟合效果越差。你的只有，即13%左右，说明你的自变量只能解释因变量13%左右的变化，拟合效果有点差。第二个表 表示模型是否显著，这个表跟第一个表是两个概念，模型是否显著与模型拟合效果没什么关系，从你的第二表可以看出，模型效果显著，即模型有效，因此在一般情况下，你可以使用这个回归，但是在实际很多研究中，你这个模型有限，但是拟合效果很差，说明要么是自变量的选择有问题，要么是模型选择有问题。当然如果你只是个论文或者作业什么的，只要模型显著就好，要求高的话，可以尝试下看非线性的模型拟合下看效果如何。第三个表 是自变量的回归系数表，标准化和非标准化的回归系数都可以。但是你这个回归系数中，只有一个常数项。没有其他自变量。常数项是没有什么意义的，可以忽略，但是你的自变量没有了。也就是这个回归模型没有什么实际意义
论文答辩的七大问题及解决方法
论文答辩是一种有组织、有准备、有计划、有鉴定的比较正规的审查论文的重要形式。为了搞好毕业论文答辩，在举行答辩会前，校方、答辩委员会、答辩者（撰写毕业论文的作者）三方都要作好充分的准备。以下是我整理的论文答辩的七大问题及解决方法，欢迎阅读。
问题：毕业设计整体比较差。PPT上出现很多错别字，论文没有按照模板排版。问学生中用到了什么数据库，他居然回答说HTML。
建议：态度一定要诚恳，知之为知之不知为不知。回答问题一定要面对着评委，一定要自信，一定要听请问题再回答。
某高校软件学院在这个周末举行了本科生毕业论文答辩，作为答辩评审老师之一全程参与了这个过程。心情的走势越发的觉得和最近股票市场的走势一样，跌宕起伏，变化莫测，让人捉摸不透。
第一天早上“开盘”高开，心里正高兴着，就和其他老师交流，问今年的毕业生毕业论文的水平提高了不少。没有想到盘中出现重大利空，一路狂跌，简直惨不忍睹。下午开盘后，出现短暂的回调，但改变不了下跌的趋势。
第二天相对于第一天也算是高开，而且总体趋势不错，虽然盘中也出现震荡，但总体情况相比昨天会好很多。
据我从其他组了解的情况来看，总体水平还是去年那个熊样，不过是我比较幸运罢了，第二天我那组的学生算是学院里比较优秀的，学习的态度比较端正，对毕业论文还算重视，我想这是第二天能够高开高走的重要原因。
两天的答辩中总共有41名学生参加，比较突出的就3名学生，而这三名学生平时学习算是比较认真的，两个都保研，另外一个和国内的知名企业签了工作。其中有17名左右的同学，毕业论文马马虎虎算过得去，至少他们还是比较认真的，虽然做得不是很好，所做得工作不是很多，但至少能够将自己所做的工作讲清楚。剩下的学生的表现，只能用惨不忍睹来形容。不仅态度不认真，自己做的工作少，甚至直接从其他地方copy过来，连一些基本的概念都搞不懂。
现举几个实例来说明：一个去年答辩没有通过的学生，今年再来参加答辩，不仅论文的字数、格式不符合要求，而且PPT上所讲的内容和论文的居然不一致。问他这一年做什么了，论文怎么还是这么差，他回答说着一年都忙于找工作了，没有时间弄论文。问他工作找到没有，他居然说还没有找到？还有很多做系统的学生，问一些最简单的问题，都回来不上来；这充分说明他的论文根本不是他自己做的；比如做网站的，问他用到了什么技术来实现，他居然都答不上来。还有更搞笑的，问他文中用到了什么数据库，他居然回答说HTML。
造成毕业设计整体比较差的原因，我个人不想追究。但学生自己和部分学生导师确实都存在的问题。学生不重视，这是主要的一个原因，先不说论文的工作是不是你做的，你的论文格式和PPT这些基本没技术含量的东西，你总得认真对待吧。PPT上的所讲的内同和你论文的不一样，PPT上出现很多错别字、论文没有按照模板排版等等这些低级问题，只要你认真对待总能避免。部分导师也有原因，对学生不负责任，学生的毕业论文还有答辩的PPT，导师看都没有看（学生把导师姓名写错的情况，更绝的把自己的学号都写错了），以致造成很多苦笑不得的状况。
很多人都觉得学生不重视论文，都是忙于找工作，以致没有时间做毕业设计和写论文。但在这两天中，我发现一个现象，那些找到工作的和考研的学生的论文情况比那些没有找到工作的学生好的多。如果你因为找工作，而且找到工作了，论文情况稍微差点，还是可以理解的，但是你既不去找工作，又不重视论文，总是抱着侥幸的心里，希望评委们放你一马的心里，这种情形个人觉得是不可原谅。虽然学校最终不能通过答辩的人几乎没有，但至少得让你二答吧。
当然作为学生，尽管你论文状况不好，但你要是有以下的情形，恭喜你，你获得了免死金牌。
第一，考上研究生；
第二，找到工作的；
第三，领导的学生；
第四，教授的学生。
所以当你既不是以上四类人，毕业论文又做得奇差，不让你二答还让谁二答呢？
现在谈谈他们毕业答辩存在的问题以及建议：
一、PPT存在的问题。字体的大小不统一，背景太过鲜艳，连内容都看不清，段落的首行缩进都不统一，内容都不认真检查，出现了一些低级错误，比如存在错别字，或者将概念混淆。
二、将自己不懂的概念写在PPT。一问就被问倒了。
三、态度不够真诚，不懂装懂。问一个基本的问题，就露出破绽。
四、论文的内容以及实验结果都是从网上复制过来的，还带着网络的印记。
五、选的题目与自己的专业无关，而且也做不好，说不清楚。
六、报告的内容，不是自己所做的，都是一些基本的概念，自己做的内容很少提及。
七、提交的论文都没有认真看，存在很多错别字，还有很多抄袭的印记。
建议：
一、答辩之前应该将PPT拷入机器，并且看是否能够正常播放。
我的小组存在个别学生在答辩的过程中PPT打不开，还有更极品的就是，答辩开始一分钟后，发现所用的PPT不是自己要使用的那份。
二、态度一定要诚恳，知之为知之不知为不知。
评委老师都知道自己学院学生的水平，只要诚实老师一般都不会太为难你。
三、一定要自信。
有些男生上去报告，那声音小的可怜。后来一个评委导师打趣说，你的声音和你的论文中的图片一样，是故意让我看不清。
四、对老师要有礼貌。
有些学生在上面报告连最基本的礼仪都不懂，给人印象非常不好。
五、答辩之前一定要认真检查PPT以及论文。
六、回答问题一定要面对着评委。
不然给人的感觉是你不尊重评委。
七、一定要听清问题再回答。
有些学生胡扯了半天，都没有回答到点子上，到底是自己不懂呢，还是没有听清问题就开始胡扯。
扩展： 物流管理专业答辩的问题及回答
1.为什么选择这个课题(或题目)，研究、写作它有什么学术价值或现实意义。 (必知)研究这个课题的意义和目的是什么?
因为是抽签决定题目的。
选题目的和意义：
目的：我国物流产业兴起于上世纪 90年代，起步虽晚，但发展势头强劲，中国物流与采购联合会、中国物流信息中心最新统计数据显示，2022年一季度中国社会物流总额为万亿元人民币(下同)，按可比价格计算，同比增长，比上年同期增加近19%。初步预计2010全年社会物流总额有望突破百万亿元大关。现代物流越来越受到重视，成为“第三利润泉”，而现代物流的增值服务作为物流的发展趋势和核心竞争力，也应该得到广泛的重视与发展。随着物流市场的发展趋向成熟,超越单一的物流服务,转向为客户提供增值服务,以提升企业的知名度和核心竞争力已经成为物流增值服务企业实现自身价值的新思路。
意义：本论文题目的研究是为了根据现代物流增值服务的现状，探讨发展现代物流增值服务的必要性、途径和方向等。
学术价值：物流的增值服务是物流行业成熟的标志，是未来物流服务发展的方向，结合自身的专业知识，研究和探索现代物流增值服务，有利于知识和现实情况的结合，通过理性的思维，利用科学的数据和逻辑，从物流行业长期发展的角度论述其发展途径和方向。
2.说明这个课题的历史和现状，即前人做过哪些研究，取得哪些成果，有哪些问题没有解决，自己有什么新的看法，提出并解决了哪些问题。(必知)
相关课题，有通过对省市的物流公司所提供服务的类别和如何开展增值服务，通过物流基本服务于增值服务的比较，甚至基于回归模型物流企业开展增值服务的对策分析，结论都是物流的增值服务还仅仅在起步阶段，物流业对其必要性的认识不足，如果物流企业要开展增值服务,要投入巨大人力、物力、财力时,才能得到增值服务收益。
在中国特色主义社会之下，怎样利用政府政策的支持，如何投入最小的人力物力财力得到最小的增值服务收益，怎么因地制宜地企划不同物流公司的增值服务的发展途径 等等。
我认为国家对物流行业的支持和投放主要集中在国企，民营的物流企业难以在国家政策上得到优惠。我国物流行业的进入门槛相对而言较低,企业“小、散、乱”的局面未得到根本改变,还陷在价格战的恶性循环中不能自拔。在现代物价上升，物流成本随之不断提高的现状之下，我国大多数物流企业还处于直接压缩物流基础作业成本的阶段,未能进行物流服务的创新并从物流增值服务中寻求利润。
我认为虽然物流的增值服务是未来物流行业的发展趋势，但是不同的物流企业有不同的情况 应该量力而为，不求大而全 ，选择小而专，定位自己最擅长的领域，如运输、仓储、配送等作为重点发展的核心业务，这样既能在弱肉强食的竞争中生存，也可以形成自身的品牌特色。
3.文章的'基本观点和立论的基本依据。(必知)
基本观点：现代物流的增值服务是物流服务发展的风向标，物流企业应当就自身的现状选择定位适合的发展增值服务的途径，以迎合市场的需求。
基本依据：首先是增值服务的市场需求：(从中国仓储协会组织第三次全国范围内的物流状况调查得知，在物流需求市场期望的物流服务内容中，其中工业企业需要市内配送服务有29%，需要物流信息查询、条码采集、物流系统设计及代为报关各为7%，在商业企业中，需要物流系统设计为20%，需要代结贷款、物流信息查询、市内配送服务各占7%，需要条码采集为13%。这一组数据足以说明我国的物流市场对物流的增值服务有着巨大需求，物流增值服务是可供企业挖掘的一个巨大利润源泉。)
所以，发展现代物流的增值服务这一课题是很有必要性及现实意义的。
4.本文提出的见解的可行性。
我觉得论文提出的观点只是理论，实际工作经验不足仍使得这篇文章存在与实际联系不够紧密的问题。而且因为有论文幅度的限制所以见解更不够全面，企业应该根据自身的优势和市场的需求，因地制宜地发展有自己特色的物流增值服务。
5.定稿交出后，自己重读审查新发现的缺陷。
框架的逻辑性不够强，在文章的开头没有引用学者的有关相关话题的评论，行文不够通畅，某些方面讨论不够深入，论据不充分。
6.写作毕业论文的体会。
写论文不是一个人的事，需要尊重老师的意见，和老师不断探讨交流论文的结构框架和内容等，需要站在前人的肩膀上，不断完善发展，加深自身对相关课题的了解和研究，认识到自己在大学四年学到的知识需要和实际相结合，才能运用到现实生活中去，认识到自己实践能力的
7.本文的优缺点。
优点：结构基本符合逻辑，主题突出，抓住重点，行文通畅，以归纳总结法论证现代物流增值服务的问题、解决策略及其发展方向。
缺点：框架的逻辑性不够强，在文章的开头没有引用学者的有关相关话题的评论，某些方面讨论不够深入，论据不充分，由于论文篇幅的限制，难以对相关课题进行深入的探讨。
首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。 PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
论文文献研究方法部分怎么写
论文文献研究方法部分怎么写，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，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。
1、调查法
调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。
2、观察法
观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。
3、文献研究法
以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。
论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。
论文写作中的研究方法与研究步骤
一、研究的循环思维方式
二、研究的路径
三、研究的分析方法
四、研究过程的设计与步骤
五、对传统研究思维模式的再思考
在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。
世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：
Facts —Theory—Speculation
事实——理论——猜想
上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。
上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。
另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。
我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。
研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。
实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。
我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。
针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。
[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。
因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。
定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)
定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。
这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。
第五步、进行数据的处理和分析
数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。
数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。
值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。
第六步、得出结论，并完成论文
论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。
针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。
在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。
在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。
【注释】：
[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。
[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。
[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)
[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.
[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。
[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32
[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。
[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。
[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：
1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。
2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。
3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。
4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。
5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。
6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。
7.
结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释， 以提高回归分析的可靠性和可行性。
需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
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选题概念及意义选题是选择研究某一专业的某方面或是存在的某些问题，其本质是要明确研究目的和研究目标。选题要尊重五个原则即：需求原则、重点原则、创新原则、科学性原则和可行性原则。选题的意义在于探究一下这个选题有没有可以研究的价值，有没有理论支持和实践可行性。
就拿我研究生的第一篇论文《互联网背景下农村物流配送的问题及对策》来说。当初导师让我以“互联网+物流创新”为大方向来选题，由于是导师的项目论文，自然就满足了需求原则和科学性原则。在参考了大量的文献后，我发现大部分的论文都是在研究物流产业存在的问题以及与互联网如何结合，因此我决定把论文题目定为《基于互联网背景下物流业存在的问题及对策》，这一题目点出了“互联网”、“物流业”“问题与对策”，三个关键词，明确了论文的研究背景、研究对象，满足了重点原则，因为是借鉴了大量的参考文献，在此基础上的归纳总结与提升，所以也满足了可行性原则。可唯独创新原则没有满足，这一原则也是论文的闪光点。题目被驳回后，我又重新搜集文献，并百度了一些与物流业相关的时政新闻，发现农村物流在当时是鲜有学者涉及到的领域，见刊的论文不多，却是物流研究领域的一片新蓝海，再加上当时马云提出要向农村进军的口号，京东也要来抢占农村这片市场，于是我就将题目改为了《基于互联网背景下农村物流存在的问题及对策》，这就满足了创新原则。这个题目虽然满足了五大原则，但是题目显得有些冗长，“基于……下”这个修饰语虽然显得题目高大上，却是可有可无的成分，所以最后定稿的时候，将题目修改为《互联网背景下农村物流存在的问题及对策》。