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变量视图里，任选一横栏，名称栏可设为“是否独生”或其他，然后设置值栏，输入情况可如下：
值：1
标签：独生子女
点击“添加”按钮
值：2
标签：非独生子女
点击“添加”按钮
情况如图，再点击“确定”
输入数据时，独生子女在“是否独生”栏输入1，非独生子女在“是否独生”栏输入2；
在数据视图内，点击：分析——分类——判别分析，分组变量选择是“是否独生”（由以上的名称栏的设定决定），然后点击“定义范围”，最小值设置为1，最大值设为2，剩下的你应该就会操作了吧~
嘿嘿~正好今天老师刚讲到判别分析问题~
本科论文数据不可以自己编。
论文数据为你的论点提供理论依据。自编论文数据，属于学术造假，在答辩环节遇到内行的导师，一眼就能够发现数据问题，除非你对于实验数据中的每一个参数都比较熟悉，了解每一个参数的意义，因参数变化，能够及时回应造成不同结果的原因。
如果对数据自己瞎编乱造，到时候答辩能不能通过都会有问题的，你瞎编乱造就以为老师看不出来吗？而且这个是对自己非常不负责任的行为，如果答辩通不过就会影响到毕业，会影响到后续考研找工作等等一系列的问题。
现在竞争都这么激烈了，内卷成什么样子了？别说是一个本科生就是硕士生，博士生也竞争很难的，伟大的博士，都去街道了，本科生要是在论文答辩通不过拿不到毕业证，接下来能干什么呢？简直是寸步难行，除非是家里有矿可以直接回家继承家业。
同样对于本科生的毕业论文也不建议抄袭剽窃。有的作者觉得自己很聪明，可以把中文翻译成英文或者把英文翻译成中文，以为这样就可以通过查重了，其实这是不可能的，知网是有中英文互译的检测系统的。
这么做根本通不过查重，有的作者更鸡贼，他把别人的论文用自己的话说了一遍，以为这样就没问题了，实际上这一样属于抄袭，剽窃只要达到了一定的程度就算如果是比例小一点还好说比例大的这个就麻烦了。
本科论文数据分析方法：
1、描述统计。描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
2、相关分析。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
3、方差分析。通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
4、假设检验。参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
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单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
变量视图里，任选一横栏，名称栏可设为“是否独生”或其他，然后设置值栏，输入情况可如下：
值：1
标签：独生子女
点击“添加”按钮
值：2
标签：非独生子女
点击“添加”按钮
情况如图，再点击“确定”
输入数据时，独生子女在“是否独生”栏输入1，非独生子女在“是否独生”栏输入2；
在数据视图内，点击：分析——分类——判别分析，分组变量选择是“是否独生”（由以上的名称栏的设定决定），然后点击“定义范围”，最小值设置为1，最大值设为2，剩下的你应该就会操作了吧~
嘿嘿~正好今天老师刚讲到判别分析问题~
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
方差分析在论文中的呈现需要以下几个步骤：
1、描述方差分析的研究设计：
在论文中首先需要描述方差分析的研究设计，包括样本容量、实验或调查的设计、不同处理组的数量和处理方式等。
2、描述数据分析方法：
描述使用的方差分析方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验等。
3、描述结果：
在论文中需要描述方差分析的结果，包括各组的均值、方差、标准差、显著性水平等。同时，需要呈现方差分析的效应大小，例如η²（Eta Squared）等。
4、描述结论：
在呈现方差分析的结果后，需要根据结果得出结论。例如，如果发现不同处理组之间存在显著差异，则需要说明不同因素对结果的影响，并解释原因。
5、描述限制：
在论文中还需要描述方差分析的限制和局限性，例如样本规模过小、实验设计的不确定性等，这些局限性可能会影响到结果的准确性。
方差分析介绍：
方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异性。它通过比较组间的方差和组内的方差，来确定不同组之间的差异是否显著，并找出影响差异的因素。方差分析通常用于分析实验数据或调查数据，比较不同因素对于实验或调查结果的影响。
方差分析的基本思想是将总体方差分解为组内方差和组间方差。组内方差表示组内个体之间的差异程度，组间方差表示不同组之间的差异程度。如果组间方差显著大于组内方差，可以得出结论，不同组之间存在显著差异，这些差异可能由于不同因素的影响而产生。
在方差分析中，常用的方法包括单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析。单因素方差分析用于比较一个因素对于不同组之间的差异的影响程度，双因素方差分析用于两个因素对于不同组之间的差异的影响程度，协方差分析则可以用于考虑其他变量对于组间差异的影响。
写论文常用的数据分析方法如下：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴
（数据挖掘）上有很多文献是处理数据的，你去找些资料参考下
老师没教过耶。