医学论文spss操作教程

医学论文spss操作教程

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首先直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】，也可以在这里直接打开数据源，点击确定，也可以直接在菜单栏中选择【文件-打开】，这里有几种数据源打开方式，根据自己所现有的数据存储方式进行打开。

然后点击【数据】，然后在文件类型中选择【sav】即SPSS格式文件，选择一份SPSS文件，然后点击打开，直接利用菜单栏的各种所需要的功能进行统计分析，最后统计分析完点击【文件-另存为/保存】把统计好的数据保持下来即可。

工具/原料：电脑、SPSS，spss入门教程如下：

1、对于第一次使用SPSS的用户，系统会弹出使用向导，用户可以在其中选择所需要的操作，如果不希望该向导再出现，直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】，也可以在这里直接打开数据源，点击确定。

2、也可以直接在菜单栏中选择【文件-打开】，这里有几种数据源打开方式，根据自己所现有的数据存储方式进行打开。

3、这里最常见的是点击【数据】，然后在文件类型中选择【sav】即SPSS格式文件。

4、然后选择一份SPSS文件，然后点击打开。

5、然后直接利用菜单栏的各种所需要的功能进行统计分析。

6、最后统计分析完点击【文件-另存为/保存】把统计好的数据保持下来即可。

我们事务所有专业的培训

Spss的基本方法使用步骤

由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。

因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合

设置的地方：

描述—— kmo

抽取 —— 主成分，碎石图

旋转——最大方差法

得分——保存为变量

选项——大小为变量、删除最小系数，特征值为

kmo > ——看是否有效，对原始数据的检验。

在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值

公因子方差——提取程度（损失的数据，如果损失低于40%即满意）

解释总方差：可以分成几类，然后提取主成分因子，累积方差贡献率，累积特征值大于等于85%（放宽70%）.(损失率低于15%)

碎石图：类似于解释总方差，特征值大于1的就是主成分，对解释方差的解释和完善

成分矩阵——一般不考虑，不够充分，只是中间步骤

旋转后成分矩阵——成分1，成分2中大于的归为一类，载荷大于设置的值才会把得分显示在视图。

步骤：

分析→度量→可靠性分析→统计量→描述性（如果项已删除则进行度量）→继续（模型α）→确定

分析：可靠性统计量：以上有效

可删除的分析：如果删除后信度变大，则可以考虑把这个因素删除

平均数：反应数量的中点

中位数：全体样本的中点

步骤：

均值：描述性统计分析→描述→导入变量→确定

中位数：比较均值→均值→导入变量→选项→导入中位数即可→确定

步骤：

分析→回归→线性→因变量→自变量→

统计量：估计→模型拟合度→共线性诊断→DW

绘制：Y：ZRESID, X:ZPRED; 直方图，正态概率图

保存：不操作

选项： 默认

→确定

模型汇总表

DW统计量代表自相关

DW = 2不存在为伪回归

DW < 2 正自相关

DW > 2 负相关

多重响应，多重响应数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。因此对多选题最常见的分析方法是使用SPSS中的“多重响应”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析 作用1：进行简单的频数分析：可以直观明了的比较一道多选题的各个选项被选比例。 作用2：进行交叉分析：可以通过设置分层变量来进行某个选项控制下的分析。

spss医学论文教程

你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，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,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。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。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。

结果变量为有序分类资料的列联表可采用秩和检验、ridit分析或有序logistic回归分析处理。ridit分析使用spss须辅助手工计算。秩和检验可轻易解决整体上组间是否有差异，若有差别须进一步两两比较，方法较为复杂：正规方法通过spss编程进行检验；也可按卡方分割方式或直接进行秩和检验两两比较（一般须调整检验水准）；进行秩变换使用方差分析。该组数据部分证型样本太少，采用秩和检验和直接两两比较（例数太少可以不用调整检验水准）（请参考马斌荣主编的《spss for windows ver 在医学统计中的应用》一书相应章节）。建议增加样本含量或适当合并证型或合并疗效标准再进行检验。若样本量足够大可拟合spss中ordinal过程。

SPSS软件及教程百度网盘免费下载

链接：

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医学，机器学习等方向。

选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。

可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。

一、 确定分析目标

确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？

一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。

缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。

参考资料：分析思路总结-SPSSAU

二、 判断数据类型

有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。

所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。

定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。

三、选择分析方法

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。

结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。

参考资料：分析方法选择-SPSSAU

最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。

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用logistics回归分析吧，但是你的这个数据有点看不太懂。。。你可以用SPSS做一个数据库，添加各种变量，如关系、经济状况、文化程度、照顾时间等，50个人也不算多，重新输入一遍。再用logistics回归分析去做一下单因素分析，看看焦虑程度与单因素有无相关性，有相关性再放到多因素分析。如果P<，再看OR是>1，还是<1。

医学论文实操教程

医学SCI论文的正确写作步骤 一、 收集整理资料 资料要真实，资料的获取一定是作者亲自调查或进行实验所取得的第一手材料。而绝非虚构、伪造或“想当然”。论文中所有数据都要忠实于事实材料，必须经过反复验证，要有据可查，不能主观臆断、弄虚作假。所有数据都必须选择恰当的统计方法进行统计处理。计数资料用绝对数，率，百分比，OR值，标准误，可信限等，统计用条图，圆图，线图，分析用χ2检验；等级数据可用秩和，Ridit分析，统计用条图，圆图，分析用秩和检验，Ridit分析；计量数据用均数，中位数，标准差，标准误，百分位数，参考值，统计用直方图，分析用t检验，方差分析，相关与回归分析等；反应时间用年复发率，年生存率，中位生存时间等，统计用生存率曲线，生存率阶梯图，危险率图等，分析用专门的统计方法，即生存分析(survival analysis)。 二、 编写提纲 编写提纲是把医学论文结构、构思固定下来，它是完善构思，使构思条理化，周密化的一种有效的方法，当然你也可以打好腹稿。编写提纲的好处是你能确定你研究成果总的轮廓、逻辑顺序，可以让你清晰明了你所研究课题，不会造成论文混乱，甚或重复。文章结构应该清晰明了，对于大的主题，应该按各期刊要求加以划分小标题来层层说明。如果没有小标题，读者读起来很吃力，显的杂乱无章，这样的文章读者是不喜欢的。 三、 撰写成稿 初稿应一气呵成，而不要不时的回头去看前面写的是否满意。初学写论文的读者很容易不停的去往上看，是否字写错了，段落是否连贯等等。记住，这只是初稿，以后还要修改的，不时的回头看，会影响自己的思路。初稿完成后，仔细的从头读到尾。看有没有错别字，语法是否有问题。论文写好后还应反复修改，将可有可无的字、句，不必要的数据，甚至图表删除。注意有无文字与表或图的内容重复。最重要的就是是否说清楚了你研究的问题，拿起你写下的主题，看看是否跑题了。对于段落，要注意段落的构成是否单一，完整，段与段之间的衔接是否连贯，紧凑；对于句子，每个句子是否正确的表达了文章内容；对于用词看是否贴切，是否符合习惯用语；修改文章一定要看看文章是否合乎逻辑，合乎多数读者的阅读习惯。参考：查尔斯沃思论文语言润色贴士

多去看下别人的文章 学习下

医学论文写作步骤及技巧

医学论文是科技论文的一个分支学科，是报道自然科学研究和技术开发创新性工作成果的论说文章，是阐述原始研究结果并公开发表的书面报告。医学论文格式由以下6部分组成：论文题目;作者署名、工作单位和邮编;摘要(目的、方法、结果、结论);关健词;正文(资料与方法、结果、结论)参考文献。

一、写作步骤

准备工作：搜索和积累资料，包括文献资料摘录，实验室的观察数据，各种记录，调查研究所得的各种结果等。所搜集的资料越多、越丰富，观察的问题就越全面，对分析、研究的问题 就越有利。

命题：

①确定研究方向：由于学科种类繁多，内容广泛，只有集中研究院某一学科领域中的某一方面的问题，才能选出合适的题目;

②创新性：是医学论文的宗旨。提出新的见解、新的观点，作出新的结论。总之要有自己的独到高见;

③要重视命题的必要性和可能性，防止盲目性;④标题是论文的题目：通常是研究的课题，起到画龙点睛的作用;⑤标题必须名副其实：充分体现文章的内容，使题目和内容一致，鲜明醒目，简短新颖，使人一目了然，易读易记。

拟提纲

提纲是论文写作的设计图，是全文骨架，起到疏通思路，安排材料，形成结构的作用。

①把初步酝酿形成的思路、观点和想法用文字记录下来，依据提纲行文，随灵感、思路的深入会有新的想法、新的发现，使原来的设想得以修改、补充;

②拟提纲一定要项目齐全，初步构出文章的大体轮廓;③医学论文序论部分的主要内容是不什么要研究这个题目，解释研究和探讨这一题目的现实意义。

初稿：

①在基本观点已经明确，参考或引用文献资料业已准备妥当时，可按提纲的顺序分段进行;

②初稿一定要定得扎实、圆满，令自己感到十分满意。

初稿修改及定稿

起草初稿很重要，但修改初稿同样也重要。

①修改是对初稿的内容不断加深认识，对表达形式不断选择的过程;

②修改的原则是发现什么问题修改什么问题;

③修改时常需要作者把初稿反复阅读几遍，每读一遍就有一次新的感受，就能发现一些不足，然后进行修改加工;

④修改时着重考虑内容、格式、序号、外文字母、表格、插图及参考文献的序号是否符合要求，以及有无错别字。

二、写作技巧

标题(title)标题要求：

1.阐述具体、用语简洁：一般不超过20个字。

2.文题相称、确切鲜明：标题体现内容，内容说明标题。

3.重点突出、主题明确：突出论文主题，高度概括，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题(破折号、括号或加序码)。

作者署名(author)

1.作者署名的意义

(1)明确论文责任：文责自负

(2)获得应有的荣誉：载入科技发展的史册

(3)文献检索的需要：著者检索

(4)明确著作权：人身权和财产权

2.作者署名的原则

署名的个人作者，只限于选定研究课题和制定研究方案，直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献，以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)

3.作者署名的要求

(1)分为集体署名和个人署名。

(2)第一作者应是论文课题的创意者、设计者、执行者，是论文的执笔者。

(3)多人合写时，主在前，次在后;多单位合写时，用脚注标明。

(4)作者人数不易过多，一般不超过6人。

(5)指导、协作、审阅者可列入致谢中。

摘要(abstract)

1.摘要内容和格式

一般格式：

(1)目的(objective)：说明论文要解决的问题及其起源、由来。

(2)方法(methods)：说明研究时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。

(3)结果(results)：说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。

(4)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。

其它格式

(1)目的(objective, purpose, aim, background)：论文要解决的问题及其起源、由来、研究背景。

(2)设计(design)：论文基本研究设计。

(3)地点(setting)：研究地点、单位、等级。

(4)对象(subjects, patients)：论文研究的时间、研究的主要方法。

(5)处理(intervention)：论文的临床治疗和其它处理方法。

(6)检测(measures)：论文为评定结果而进行的主要测试项目。

(7)结果(results)：说明研究内容中主要结果和数据。

(8)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。

2.摘要的写作要求

(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。

(2)格式规范化。

(3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。

(4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。

(5)内容基本一致的英文摘要。

关键词(key words)

关键词是表达科技文献的要素特征，是具有实际意义的词或词组。

主题词是规范化的关键词，关键词是具有灵活性和广泛性的自由语言。现阶段关键词和主题词都作为检索语言使用。由于关键词是自然语言，同义词、近义词、多意词未统一，造成检索误差，多采用从医学主题词表(MeSH)中选择。

1.关键词格式

3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。

2.选择关键词的方法

(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。

(2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。

(3)查阅医学主题词表确认。

引言(introduction)

1.引言的基本内容

(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的`

(2)研究此项工作的历史背景

(3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态

(4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义

(5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法

2.引言的写作要求

(1)简明扼要，重点突出：一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10。

(2)实事求是、客观评价：不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。

(3)少用套话：水平如何，自有共论。

(4)勿与摘要相同，避免与正文重复：不涉及结果或结论。

(5)一般不写“引言”字样标题。

材料与方法

材料与方法主要是说明研究所用的材料、方法和研究的基本过程，它回答“怎样做”的问题，起承上启下的作用。材料是表现研究主题的实物依据，方法是指完成研究主题的手段。材料与方法是科技论文的基础，是判断论文科学性、先进性的主要依据。它可以使读者了解研究的可靠性，也为别人重复此项研究提供资料。

材料与方法的标题因研究的类型不同而略有差别，调查研究常改为“对象与方法”，临床试验则用“病例与方法”。不同类型研究的材料与方法的写作也不完全一样。

实验研究要交待实验条件和实验方法。

①实验条件包括实验动物的来源、种系、性别、年龄、体重、健康状况、选择标准、分组方法、麻醉与手术方法、标本制备过程以及实验环境和饲养条件等。

②实验方法包括所用仪器设备及规格、试剂、操作方法。

③试剂如系常规试剂，则说明名称、生产厂家、规格、批号即可;如系新试剂，还要写出分子式和结构式;若需配制，则应交待配方和制备方法。

④操作方法如属前人用过的，众所周知的，只要交待名称即可;如系较新的方法，则应说明出处并提供参考文献;对某方法进行了改进，则要交待修改的根据和内容;对创新的方法，要注意不要将新方法的介绍和运用该方法研究的新问题混在一篇论文中，若论文系报道新方法，则应详细的介绍试剂的配置和操作的具体步骤，以便他人学习和推广。

临床研究的对象是病人，应说明来自住院或门诊，同时必须将病例数、性别、年龄、职业、病因、病程、病理诊断依据、分组标准、疾病的诊断分型标准、病情和疗效判断依据、观察方法及指标等情况作简要说明。

上述内容可根据研究的具体情况加以选择说明，并突出重点。

①对研究新诊断方法的论文，要注意交代受试对象是否包括了各类不同患者(病情轻重、有无合并症、诊疗经过等)，受试对象及对照者的来源(如不同级别的医院某病患病率及就诊率可能不同)，正常值如何规定，该诊断方法如何具体进行等等。

②研究疾病临床经过及预后的论文，要注意说明病人是在病程的哪一阶段接受治疗，病人的转诊情况，是否制定了观察疾病结果的客观标准。

③病因学研究论文则要交代所用研究设计方法(如临床随机试验、队列研究等)，是否做剂量-效应观察。

④对临床疗效观察研究来说，主要说明病例选择标准，病例的一般资料(如年龄、性别、病情轻重等)，分组原则与样本分配方法(配对、配伍或完全随机)，疗效观察指标和疗效标准。

⑤治疗方法如系手术，应注明手术名称、术式、麻醉方法等;如系药物治疗则应注明药物的名称(一般用学名而不用商品名)、来源(包括批号)、剂量、施加途径与手段、疗程，中草药还应注明产地与制剂方法。

结果(results)

结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。全文的结论由此得出，讨论由此引发，判断推理和建议由此导出。

1.结果的内容

(1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。

(2)图表：用于显示规律性和对比性。

(3)照片：能形象客观地表达研究结果。

(4)文字：对数据、图表、照片加以说明。

2.结果的写作要求

(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。

(2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。

(3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。

(4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。

讨论(discussion)

讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。

讨论的内容

(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。

(2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。

(3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。

(4)作用机制或变化规律的探讨。

(5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。临床医学论文写作方法

医学论文spss使用教程

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你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，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,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。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。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。

用logistics回归分析吧，但是你的这个数据有点看不太懂。。。你可以用SPSS做一个数据库，添加各种变量，如关系、经济状况、文化程度、照顾时间等，50个人也不算多，重新输入一遍。再用logistics回归分析去做一下单因素分析，看看焦虑程度与单因素有无相关性，有相关性再放到多因素分析。如果P<，再看OR是>1，还是<1。

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