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数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
本科毕业论文数据自己不可以编。
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。
论文数据可以通过自己收集陆启判或者网站查找数据进行分析整理。收集数据注意事项如下：做好准备工作，为收集数据做好准备。对数据进行及时地记录、整理、统计、分析。关注异常，寻找原因。使用原始数据，保证真实性。
写论文读的文献：
1.与研究领域十分相关的文献。
2.与研究领域相关的文献。
3.与研究领域不相关的文献。
（1）与研究领域十分相关的文献：这类文献一定要认认真真地看，边看边做笔记和总结，越详细越好。做笔记是最笨也是最有用的方法，还需要定期复习笔记内容。
（2）与研究领域相关的文献：这类文献占了大多数，早改需要学会挖掘好的创新点和实验设计思路，这些是文献的精髓。
（3）与研究领域不相关的文献：这类文献只需要将文献的创新点和写作思路做大致总结即可。
编数据没有问题，但是数值结果里面有一些联系的，也不是你想编什么值就行的，编的不好，一下子就露馅了，最好找点数据来做
益派调查网可以免费发布调查问卷，可以免费使用样本。调查问卷包含的题型多种多样，开放题、矩阵题什么的都能做，基本满足论文中设计的数据调查及分析。
要做信度效度检验的
只要是正规的表格，然后准确性高的话就可以用作在论文上。
只要是正规的表格，然后准确性高的话就可以用作在论文上。
调查，分析 我， 。这，搞，定。
编数据没有问题，但是数值结果里面有一些联系的，也不是你想编什么值就行的，编的不好，一下子就露馅了，最好找点数据来做
数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。
一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
简介：
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
《成就动机测量表》(Th e Ashievement Motive scale，简称AMs)，由挪威Oslo大学心理学家T. Gjesme和于1970年编制，经叶仁敏和Hagtvet(1955)修订而成。两表的分半班信度为:=，效度为:=。按照成就动机有正向与负向的两种预期结果的理论，此量表包括两个有区别的分量表:一个是测定与获取成功有关的动机Ms，涉及正向评价情境、结果的期望，另一个是测定与防止失败相联系的动机M〔涉及负向评价情境、结果的期望。从内容看，Ms高的人向往成功，积极地追求成功，有自信心，希望发挥自己的潜能与才智，乐于并敢于冒险，勇于向困难挑战，不在乎外在表现及别人的赞扬，不怕失败;而Mf高的人则消极地对待成功，注意并回避可能的失败，对不确定的情境、事物，不稳定的状态很敏感，易于忧虑、不安，因而不重视发挥自己的潜能，不敢追求困难的任务。两个分量表各15个问题，共30个题目，采用4点量表计分。AMS由被试自己选填，根据题目内容回答自己的认识与态度，对问题的阐述按赞同的程度进行四个档次的选择(从“完全正确”到“完全不对”)。越同意量表题目内容，得分越高，动机水平Ms和Mf也分别越高。Ms大于Mf则总的追求成功的动机水平比较高，Ms小于Mf则追求成功的动机水平比较低，个体倾向于避免失败。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
青少年同一危机量表”,全部共28题,其中7个积极性层面共有15题;消极性层面的危机有13题。量表以第一人称方式叙述,全部采用5点式计分方式,即:认为所陈述题目“特别符合”计5分,“比较符合”计4分,“无法确定”计3分,“比较不符合”计2分,“特别不符合”计1分。计分时将量表所有积极层面的得分给与反转,即5分计为1分, 4分计为2分, 3分不变, 2分计为4分, 1分计为5。将每层面得分相加,各层面得分越高,表示其在此分量表的危机程度越高。量表总分是将处理后的各分量表分相加而来的,总体上得分愈高者表示其危机的程度愈高。
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。
我觉得你这个题目做相关容易点，因为很难做实验。 不能做实验的话只能用相关法了。但是相关法不能说明因果关系。 要做实验的话： 所谓的交互作用需要两个以上的自变量啊。 哪里来两个自变量？一个是父母教养方式，一般四个或三个水平。还有什么？ 大学生的心理安全感应该是因变量吧。 “大学生父母教养方式是否在心里安全感变量上有显著的交互作用”，那你用来观察的因变量是什么？ 你自己定得选题《父母教养方式对大学生心理安全感的影响》，已经很明确的说明了你想做一个自变量是父母教养方式对因变量心理安全感的影响。所以只是一个单因素实验。没有交互效应一说。心理安全感可以用量表的方式来测量。但是自变量控制是十分困难的。 硬要做，只能用被试间设计。 不可能随机分配被试，现在才开始教养的，所以真实验设计是不行的。 只能选择事后回溯设计什么的。 但是，发展心理学告诉我们，父母方式和孩子的安全感是相互影响的。不是很单纯的一个影响另一个的关系。 所以，实验我觉得是做不出来的。 所以，你才会找到很多做相关的。 所以我劝你做相关，或者换个题目，作比较能够控制的自变量。最后一个问题。。。你的导师呢？
同志啊！！！我也在做论文，我的毕业论文是《父母教养方式对高中生学习动机的影响》，我之前做相关，得出的结论是这两个量表不相关。我死了的心都有了。后来统计老师建议我做多元回归分析，你要做么？
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：