本科毕业论文实证分析不会

本科论文最简单的实证方法如下：

1、进行案例的调查、分析。

2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。

3、用大样本的数据来证明一种理论。

4、进行历史分析或者比较分析。

5、研究结论及政策含义。

6、论文写作中其他应注意的问题。

本科毕业实证论文模型都有哪些？

第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。

第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。

第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。

第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。

第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。

不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。

以下是简单的数据清理方法和步骤：

来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。

通常在写作论文时，实证分析一般是必不可少的，那么实证分析又该如何写比较好呢？实证分析目的是，为了让论文中所提出的观点或证明某一理论做支撑，其中包括有两种分析方法，一种是统计分析，另一种是回归分析。对于某些理论性的观点，需要举例一些论证来证明它。如果论证的结果与事实不符合，那可能会有这几个原因：（1）如果事实与理论不符，理论并不能解释这一现象；（2）理论本身就错误的，只要反例可以否定一个理论（被事实篡改），没有任何反例理论被认为是暂时可以接受的假设；（3）该理论的所在背景与目前社会的实际情况有所差异，我们应该分析不一致的地方，然后进行理论改进，或者提出相对应的政策建议来改变现实。相对比理论分析，实证分析则应该成为论文写作和选题的重点。由于理论创新的难度，实证分析能够并且能够反映论文写作过程中的工作量，从而使论文更容易被采纳。毕业论文（尤其是学士和硕士论文）应以实证分析为基础，包括：1、案例的调查与分析可以包括：具有一定创新意义的案例分析，如果案例可以否定某一理论，或解释该理论不适用于某一领域，则进行具有现实意义的社会调查。2、发现一个有利的论据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论，属于实证分析的创新。3、使用大样本数据验证理论或新方法来验证理论或观点，尽管其他人使用了相同的数据，但我们自己使用的数据更多，这样可以显得更有说服力，具有一定的创新价值。4、进行历史分析或比较分析的，尽量比别人收集更多的信息，或寻找新的证据，可以提出新的想法，或有第一手资料，这样的实证分析往往会成为新颖点，毕竟一篇论文的重点就是创新。