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问题一：在做回归分析之前为什么要做相关性检验。明明作了相关性检验之后不管结果如何都要全做回归分析的啊。 相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。 如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析 如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系 同时 唬关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性 问题二：相关性分析后为什么还要进行回归分析 相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度，只检验的变量间关系的强度，但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验，通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关，这说明二者有关联，但究竟是能力影响收入，还是反过来，相关分析是不检验这个的。 回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量，就可以视为是对该变量的效应有所控制，所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的，得到的变量关系要比相关分析更为准确。 问题三：相关性分析要分年做吗 不一定，很多软件，spss做简单 统计专业研究生工作室为您服务 问题四：相关性分析要分年做吗？ 不需要分年做，直接做就可以了。相关分析最少不能少于两个数据，当然数据越多越好。 问题五：SPSS做pearson相关性分析，必须是两个变量相互影响吗 不是说必须相互影响，因为在做pearson相关之间，你是不知道这两个变量之间是否存在一定的什么相关的。 但是做pearson相关对于变量分布有个要求 是必须要符合正态分布，同时变量类型必须是数值型数据类型 问题六：Excel如何进行相关性检验？ 主要要做以下几个事情： 1、安装OFFICE时，要选择完全安装，这样Excel的分析库才会装进去 2、在Excel中，选择菜单“工具－加载宏”把“分析工具库”加载进去 3、选择菜单“工具－数据分析”，然后选择相应的分析功能执行。比如“相关系统”可以以一个相关矩阵的方式，显示两两之间的相关系统，“方差分析”中可以显示相关的X方检验参数。 问题七：做相关分析的时候，不知道应该选什么相关系数，请问应该怎么选择？ 相关分析是对两个对等的经济数列，用数学方法测定一个反映它们之间变动的联系程度和联系方向的抽象化数值，即相关系数。相关分析要求两个变量都必须是随机的。 如，销售收入与销售利润可以作为一对相关分析的变量。考察两个变量之间的关系，如果是同方向且同步，即正比例关系；如果仅为同方向但幅度（系数）有差异，即正相关；如果收入增长但利润下降，即反相关或负相关。 再如，劳动生产率和工资增长速度，这也可以称为一对相关性分析指标。劳动生产率的增长应该与工资增长呈正相关或正比例，而如果是负相关，就有问题了，不是吃光分光就是人才流失。 总之，只要具有关联性的两个变量，都可以做为相关系数。相关性分析应依据分析目的选择系数（分析对象），同时相关分析是几组数据，单一的一组数据是无法测量其趋势的（相关与否和相关程度）。 问题八：本科论文的数据分析怎么做？相关性分析，假设检验，回归分析需要那些数据？ 20分 (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 *** 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。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，例如智力和学习成绩是否相关。（南心网SPSS心理学统计）
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
亲，您好，希望我的回答能帮到您：相关性分析是一种常用的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的相关程度。相关性分析的前提是变量之间具有一定的关系或联系，可以通过统计方法来检验变量之间的相关性。在进行相关性分析时，需要明确研究的变量及其测量方式，并通过相关系数等指标来衡量变量之间的相关程度。此外，还需要对数据进行前提假设检验，以确保所得结果的可靠性和有效性。如果相关性分析是在学术论文中进行的一项研究方法，那么需要在论文中明确表述相关性分析的前提条件和假设检验方法，并详细描述所用的相关系数和数据分析工具。这样可以让读者更清晰地了解该项研究方法的原理和可靠性，同时也可以增加研究的可信度和可重复性。
相关性分析不通过可以不放，但毕业论文最好要放，对相关性分析不显著结果需要进行合理解释。一般期刊论文不放的，因为篇幅有限。但是作为一个规范，会做这个检验，只是不在论文里面贴出来。一般实证论文中，相关性分析主要用途在于检查回归模型中自变量是否具有严重的多重共线性。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
论文可行性分析建议从以下几个方面谈：
一、首先就是提出论题焦点。
二、说明历史材料证明该论题有哪些关点被证明。
三、提出你自己同意或是新的证点，并举证。
四、还可能存在的问题所在，和你证点相驳的有哪些。
五、将你提出的论点与相驳的所对比以证明你的有理。
以上为可行性分析的几点，再然后就是格式排版和资料的引用。简单而言：现有论文收入了哪些观点，自己的论文方向如何，最后如何论证它。
基本要求
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。
毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。
撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
发表论文和学位论文相关性怎么写如下：
1、利用网络搜集相关资料作为参考；
2、利用图书馆馆藏资源查阅论文相关书籍；
3、借助不同体裁的语料，归纳出结论；
4、使用分析、综合等方法，科学地整理所获得的资料；
5、论文指导老师的指导与帮助；
6、个人的努力、坚持与付出。
论文分类：
学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。
学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。
硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。
学位论文的撰写应本着严谨求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所引用的顺序列于文未。参考文献的著录均应符合国家有关标准(遵照GB7714一87《文后参考文献著录格式》执行)。
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。
毕业论文是每个大学生必须完成的重要任务之一，而毕业论文的结果与分析则是其中最为关键的一部分。在写毕业论文结果与分析时，我们需要对研究对象进行深入的探究和分析，以便得出准确、有说服力的结论。下面就让我来分享一些关于如何写好毕业论文结果与分析的经验吧。
首先，我们需要明确研究对象和研究问题。在确定研究对象和问题之后，我们就可以开始收集相关的文献资料，并进行深入的研究。在这个过程中，我们需要仔细阅读已有的研究成果，了解前人的研究成果和不足之处，以便在自己的研究中有所突破。
其次，我们需要进行实证研究。实证研究是毕业论文结果与分析的核心部分，通过实证研究可以验证我们的假设是否成立，从而得出准确的结论。在进行实证研究时，我们需要设计合理的实验方案，收集足够的数据样本，并进行统计分析。同时，我们还需要对数据进行可靠性检验，以确保数据的准确性和可信度。
第三，我们需要进行结果与分析。在进行结果与分析时，我们需要将实证研究的结果进行归纳总结，并进行相应的数据分析。在这个过程中，我们需要使用适当的统计方法和工具，如t检验、方差分析等，以便对数据进行科学的分析和解释。同时，我们还需要对结果进行讨论和解释，以便读者能够理解我们的研究结论。
最后，我们需要撰写毕业论文结果与分析部分。在撰写毕业论文结果与分析部分时，我们需要遵循学术规范和写作要求，注意语言表达的准确性和清晰度。同时，我们还需要注意结构的合理性和逻辑性，以便读者能够清晰地理解我们的研究成果和结论。
总之，写好毕业论文结果与分析需要我们具备扎实的理论基础、严谨的研究方法和良好的写作能力。只有通过不断的学习和实践，才能够写出高质量的毕业论文结果与分
判断两个或多个变量之间的统计学关联；
如果存在关联，进一步分析关联强度和方向
定类变量：
无序的：性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);
有序的：肥胖等级(重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)
1 相关分析
对定量变量两两之间的相关程度进行分析，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
类型：
Pearson相关系数（适用于定量数据，且数据满足正态分布）
Spearman相关系数（数据不满足正态分布时使用）
Kendall's tau -b相关系数（有序定类变量）
案例：研究人的身高和体重之间的关系
问题一：在做回归分析之前为什么要做相关性检验。明明作了相关性检验之后不管结果如何都要全做回归分析的啊。 相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。 如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析 如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系 同时 唬关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性 问题二：相关性分析后为什么还要进行回归分析 相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度，只检验的变量间关系的强度，但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验，通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关，这说明二者有关联，但究竟是能力影响收入，还是反过来，相关分析是不检验这个的。 回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量，就可以视为是对该变量的效应有所控制，所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的，得到的变量关系要比相关分析更为准确。 问题三：相关性分析要分年做吗 不一定，很多软件，spss做简单 统计专业研究生工作室为您服务 问题四：相关性分析要分年做吗？ 不需要分年做，直接做就可以了。相关分析最少不能少于两个数据，当然数据越多越好。 问题五：SPSS做pearson相关性分析，必须是两个变量相互影响吗 不是说必须相互影响，因为在做pearson相关之间，你是不知道这两个变量之间是否存在一定的什么相关的。 但是做pearson相关对于变量分布有个要求 是必须要符合正态分布，同时变量类型必须是数值型数据类型 问题六：Excel如何进行相关性检验？ 主要要做以下几个事情： 1、安装OFFICE时，要选择完全安装，这样Excel的分析库才会装进去 2、在Excel中，选择菜单“工具－加载宏”把“分析工具库”加载进去 3、选择菜单“工具－数据分析”，然后选择相应的分析功能执行。比如“相关系统”可以以一个相关矩阵的方式，显示两两之间的相关系统，“方差分析”中可以显示相关的X方检验参数。 问题七：做相关分析的时候，不知道应该选什么相关系数，请问应该怎么选择？ 相关分析是对两个对等的经济数列，用数学方法测定一个反映它们之间变动的联系程度和联系方向的抽象化数值，即相关系数。相关分析要求两个变量都必须是随机的。 如，销售收入与销售利润可以作为一对相关分析的变量。考察两个变量之间的关系，如果是同方向且同步，即正比例关系；如果仅为同方向但幅度（系数）有差异，即正相关；如果收入增长但利润下降，即反相关或负相关。 再如，劳动生产率和工资增长速度，这也可以称为一对相关性分析指标。劳动生产率的增长应该与工资增长呈正相关或正比例，而如果是负相关，就有问题了，不是吃光分光就是人才流失。 总之，只要具有关联性的两个变量，都可以做为相关系数。相关性分析应依据分析目的选择系数（分析对象），同时相关分析是几组数据，单一的一组数据是无法测量其趋势的（相关与否和相关程度）。 问题八：本科论文的数据分析怎么做？相关性分析，假设检验，回归分析需要那些数据？ 20分 (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 *** 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。
1、用2007版excel软件打开文件后，输入几组具有线性关系的数据。
2、然后用鼠标选中这些数据，点击菜单栏中的“插入”选项。
3、然后在插入菜单中，选择一种散点图，如图所示。
4、然后右击图表中的散点，在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。
5、然后在出来的页面中，选择“线性”，勾选“显示公式”选项，关闭窗口。
6、完成以上设置后，即可用excel制作线性关系图图表。
注意事项：
把两个变量之间的相关关系，用直角坐标系表示的图表。在工业生产和科学研究中，经常遇到两个之间的关系问题： 一种是两个量之间是完全确定的函数关系；另一 种是两个量之间是不完全确定的对应关系。对于这种既相关又不完全确定的关系，就称为相关关系。
人们应用画相关图，求出相关系数的方法来确定两个量之间的相关关系，就称为相关分析。 而当确定了相关关系之后，再用 统计检验与估计的方法对相关系数进行判断并求出回归方程的作法，称为回归分析。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
开始做数据分析：
在工具栏处，点击：
“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示，则开始进行变量的选择
如图，需要先确定要分析的变量，首先将两个变量放入“变量”框中。
此时，需要注意，要分析哪几个变量就只能选择那几个变量，而不能将所有的变量选入；
当然，如果分析的是多有的变量，也可以同时将所有的变量选入
然后，选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。
因为，这里的两个变量为连续性的变量，因此采用pearson 相关分析；
若为两个分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析
选择好变量之后，如果需要对数据进行一定的描述，或者查看，可以打开右上角的按钮，即选择“选项”，如下图所示
大部分分析需要对原始数据进行统计描述，即如果需要进行描述性分析，可以选择均值和标准差，如上图所示的.mean （均值）和 sd （标准差），分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述，并点击“确定按钮”
如果需要对数据进行模拟分析，则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析，打开后如下图所示。
其中样本数为需要模拟的总共的次数，可以自己定义；后面的种子数，是开始模拟随机数字的起始种子数，同样可以自行定义。其中的置信区间为CI， 即结果的可信区间
单击确定后，再output窗口中可以看到：结果如下所示。
结果给出两个分析，一个是描述性分析，为以下的第二个图，和pearson 相关分析结果为第一个图。
一般结果，应该先描述第二个图的表格含义，
其中mean表示均值，为两个连续性变量的均数；第二个值为Std. Deviation 表示标准差，即原始数据的标准差
第一个图为pearson correlations表格为相关系数表
其中pearson correlation 为相关系数
sig 为P 值（<为有显著性意义）
N 为样本量
1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。
2、这个时候来到一个新的窗口，设置检验对并选择威尔科克森。
3、下一步如果没问题，就直接进行确定。
4、这样一来会生成详细的数据结果，即可用spss做相关性分析了。
相关性分析spss步骤
操作路径【分析→相关→双变量】
将变量放置分析框内，勾选pearson以及双侧检验后点击确定。
结果：
SPSSAU相关分析
操作路径【通用方法→相关（pearson相关）】 ，将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】；
结果：
上表可以看出二者的相关系数约为，并且p值小于，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。
同时发现与SPSS的结果完全一致，但是SPSSAU操作起来更方便，结果更加丰富易懂。
SPSS相关性分析操作步骤，1、打开SPSS软件，在分析菜单中选择因素和相关性，也可在数据菜单中选择相关，2、点击相关性，在弹出的对话框中选择要进行研究的变量，点击确定按钮，3、点击完成按钮，可以多次再点完成来添加变量，4、点击右侧计算按钮，开始运算，5、点击OK按钮，得出运算结果，6、在实体输出窗口中，显示出结果，7、在另一个输出窗口中，可以查看更多细节，包括因子相关系数在分析等。相关性分析是统计分析的一种，它的主要作用是检验两个变量之间的关系，这些变量可以是两个数值型变量，也可以是一个数值型变量和一个分类型变量。通过对数据的计算，可以得出相关系数，从而判断两个变量之间是否存在正相关、负相关或者无相关关系。SPSS中，为了更方便快捷地进行相关性分析，它提供了丰富的功能。可以通过尝试不同的分析模型，如多重线性回归分析、逐步回归分析等，对多个变量之间的关系进行检验，从而得出有效结论。同时，SPSS中还有很多其它分析工具，如多元统计分析、集中趋势分析等，有助于更全面准确地识别和分析变量之间的关系。