xuliduruixue
哪里的MM啊,这个原始数据还是你编吧,,没有数据我很难做的按照统计分析做数据是很有难度的啊,,我觉得数据还是你自己弄好好了,最好是真实的,比较好。估计比编花的时间还要少...对哦,数据弄好了,如果会用EXCEL的话自己弄,弄不好我帮你弄弄看.
yirendian10
如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据<通常学营销的人会这样做>)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信度和效度检验(此处KMO值是比较重要的),再做基本的描述性统计分析,然后是主成份提取(即因子分析),从多个变量中提取几大因子,结果主要看旋转成分矩阵,然后用几个因子跟因变量做回归,得出影响关系的回归方程。举个例子说,你的问卷中有30个题项(前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性),则对应30个变量X1,X2,......,X29,X30,录入这30个变量的数据,如果你收集了500份问卷,其中420份是有效问卷的话,则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验,描述性统计分析,因子分析,假设通过因子分析提取出4个主成份(因子),分别为F1,F2,F3,F4,这个时候对因子命名并将其生成新的变量,然后再将F1,F2,F3,F4和Y做回归分析,得到回归方程,通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS:你这里的因变量消费者态度需要量化,在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
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【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法,在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点,均是对具有相关关系的变量,从数据内在逻辑分析变量之间的联系,但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提,而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析,并比较两种之间的异同,结合生活中的例子,进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中,回归分析与相关分析是两种常用的统计方法,可以用来解决许多生产实践中的问题,虽然二者之间关系密切,但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说,两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析,可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定,同时另一个变量也有固定值与其相对应,这是一种一一对应的关系,也叫做函数关系。而当一个变量固定,同时与之相对应的变量值并不固定,但是却按照某种规律在一定范围内分布,这两者之间的关系即为相关关系。这里函数关系与相
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(一)确定论文提要,再加进材料,形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要,以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来,再把选用的材料插进去,就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后,要根据论文的内容考虑篇幅的长短,文章的各个部分,大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文,考虑序论用1页,本论用17页,结论用1—2页。本论部分再进行分配,如本论共有四项,可以第一项3—4页,第二项用4—5页,第三项3—4页,第四项6—7页。有这样的分配,便于资料的配备和安排,写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字,因为过短,问题很难讲透,而作为毕业论文也不宜过长,这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的,只提示论文的要点,如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单,但由于它是经过深思熟虑构成的,写作时能顺利进行。没有这种准备,边想边写很难顺利地写下去。
数据可以找找,非得要弄问卷调查吗
有影响。β指的是回归系数,在spss里同时有标准化的回归系数和非标准化的回归系数,如果是非标准化的,在spss报表里表示为unstandardizedB,如果是
如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信
和线性回归模型一样,关键还是看估计系数的显著性检验,即p-值。若显著(起码一个自变量以上),说明该自变量对因变量的影响程度即可。
硕士论文抽查不会要原始数据。 研究生论文如果是送外审的话,只要研究生论文的正文内容是不需要额外的原始数据的,所有的原始数据自己保留好就可以了,因为在外审的过程中