如何分析毕业论文数据

数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。

如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。

怎样对论文进行分析

怎样对论文进行分析，有时候我们在写论文的时候，会被老师要求先去分析论文的，可是对于从来都没有分析过论文的学生来说，是一件难事的，我和大家一起来看看怎样对论文进行分析的相关资料。

01、 确定研究目标

确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。

研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。

这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。

还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！

数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。

当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。

SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。

SPSSAU-量表型问卷

SPSSAU-非量表型问卷

两个注意点：

① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。

②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。

比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。

第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。

第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。

02、 判断数据类型

有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。

判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明，这里不再重复。

03、 选择分析方法

在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。

对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。

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。

SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。

根据X和Y的'个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：

注：单变量意为分析只涉及一个分析项X（变量）。

注：分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。

每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。

确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。

总结

最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程：

选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析

同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。

1、什么是论文分析

我们在分析论文前，首先要了解分析的含义，分析是分解文学作品，独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时，主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力，在分析中必须要对某一些事情作出判断，然后得出结论，只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。

2、分析论文的要点

总结论文的主要内容，刚开始写论文分析时，我们要对论文中的要点进行一个总结，让大家能够理解论文的全部内容。摘要是作为论文大纲的概述，但不是主要的分析点，只是用来指导用户简要理解论文的内容。作者在论文中提出的主要论点以及论据，这才是分析的开始，我们需要通过分析作品来给出证据来证明论文内容，还应该找出缺陷。因为只有越有说服力的论文内容，这样才更加突出。论文查重系统怎么进行选择？

3、论文分析格式

最后我们需要了解，用户要提出适合他们的语气，必须确保了解用户群体。毕业论文主要的用户是导师，所以必须很正式。在上课时，我们可以分析一篇论文，需要向了解用户群体将有助于了解如何分析论文。在写论文之前，那么首先的一个步骤就是要阅读分析论文，应该多次阅读，然后积累我们的知识，如果对论文的理解不够的话，那么就无法对论文进行分析。所以做好论文前的准备工作也是非常重要的。

1、频数分析：

对一组数据的不同数值的频数，或者数据落入指定区域内的频数进行统计，了解其数据分布状况的方式。通过频数分析，能在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差，并以此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。

2、描述性统计：

对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，包括数据的集中趋势与离散趋势。

3、探索性分析：

正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本T检验，独立样本T检验等）。

统计描述一般指的是均数、标准差等