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本科毕业论文数据分析方法

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本科毕业论文数据分析方法

论文数据处理方法

论文数据处理方法,相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧,当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了,那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗?接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点:

1、表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外,表格要加上必要的说明。通常情况下,实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的.标记符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。

4、标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表,列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时,要注意根据实验数据的特点,选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

(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,再把选用的材料插进去,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。

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。

数据可以找找,非得要弄问卷调查吗

毕业论文中的数据分析方法

毕业论文数据分析的做法如下:

首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外,大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流,尽可能多的了解更多关于研究方法的知识,以供自己选择。除此之外,大家还需要大量查找文献资料,见多识广有大量输入之后才能有所输出,本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分,很多同学朋友都会遇到各种各样的问题,比如,不知道去哪里找数据,找到的数据可靠性无法保障,需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下,推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是,国泰安和万方等这些网站是需要收费的,上去看了一下,价格不是很亲民。

给大家分享一下,如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布,推荐大家可以上某宝,因为某宝上电子版数据往往都很全面,而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后,一定要按照自己的习惯整理保存好,避免后期使用数据时出现差错。

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。

数据分析方法:将数据按一定规律用列表方式表达出来,是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚,简单明了,有利于发现相关量之间的相关关系。

此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等:根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

数据分析目的:

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。

例如设计人员在开始一个新的设计以前,要通过广泛的设计调查,分析所得数据以判定设计方向,因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。

1、定量分析法

在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。

2、定性分析法

定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。

扩展资料:

定量分析法的具体方法:

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。

2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。

3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。

4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

参考资料来源:百度百科-定量分析法

创建论文数据分析计划提示:

1、系统化

学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法,思考哪些方面是重要的,而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值,信息的数量不会帮助论文写作,质量更加重要。

2、结构

组织论文分析。对于学生和读者来说,一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂,都应该将其分成几部分,并按顺序排列,使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。

3、词汇

论文中不应该有自己不理解的任何词汇,因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语,或者在写作过程中学到的术语,应该在创建论文分析时进行解释。

4、因果关系

在收集数据并将材料系统化后,学生应该退后一步,考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分,这应该不会太复杂。

5、重要性

从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局,就无法制定好的论文数据分析计划,这就是整篇论文的意义所在。

6、简化

最后,论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰,过程要简化。

毕业论文常用数据分析方法

毕业论文采用的研究方法有哪些

毕业论文采用的研究方法有哪些,在写论文的时候需要用到研究方法,研究的方法有很多种,不同的研究方法使用的方式也是不一样的,以下就是我为大家整理的一些关于毕业论文采用的研究方法有哪些的资料,大家一起来看看吧!

1、调查法

调查法是现在用户在撰写论文过程中使用最多的研究方法,调查法主要是通过用户系统化的搜集有关研究课题的现在状况或者历史状况进行综合分析得到研究成果的方式。

2、观察法

观察法,顾名思义就是用户借助自己的感官和一些其它的辅助工具对研究对象进行直接的观察,记录数据内容,以此来获得研究论文课题的方式,很多大型的科研机构等都是采用这种方法进行课题研究。

3、实验法

实验法相信只有接触过化学课程的用户都是可以理解的,实验法主要是通过控制实验对象的各方面要素来明确研究对象间的关系,这是现在很多用来发现研究对象间关系的方法之一。

4、文献法

文献法主要是通过不断的搜集该课题相关的'文献资料,进行系统全面的分析,以此来得到研究数据的方法,但是用户一定要知道挑选的论文文献资料一定要全面,这样才能全面的分析研究成果。

1、归纳方法与演绎方法 :归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。

门捷列夫使用归纳法,在人们认识大量个别元素的基础上,概括出了化学元素周期律。后来他又从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质,使用的就是演绎法。

2、分析方法与综合方法 :分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分,把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。

分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分,而且更重要的是透过现象,抓住本质,通过偶然性把握必然性。

3、因果分析法 :就是分析现象之间的因果关系,认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果,而不是似是而非的因果关系。

要注意结果与原因的逆关系,一方面包括“用原因来证明结果”,同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物,一般都一身二任,既是原因,又是结果,而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此,在研究过程中,对所分析的问题必须寻根究底。

论文数据处理方法

论文数据处理方法,相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧,当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了,那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗?接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点:

1、表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外,表格要加上必要的说明。通常情况下,实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的.标记符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。

4、标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表,列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时,要注意根据实验数据的特点,选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

毕业论文中,其中有一部分价值论文的研究方法,那么写毕业论文有哪些研究方法?1.外部观察法对研究的事物进行直接性的观察,按照被研究事物的属性,性质,特点进行描述,获得被观察事物的第一手资料,在观察的过程中,能够不断的扩大人们对研究事物的感性认知,启发思维。2.定性分析法主要是对研究对象进行本质的分析,运用演绎、归纳的手法,抽象和概括的方式对研究对象进行深度的剖析,进入事物的里层,理解内部的规律和本质。3.文献研究法通过文献大量的查阅资料,全面深刻的了解外部对此研究的深入内容,与自我研究进行比对,有助于多角度的理解研究的事物和研究进展,对研究事物形成整体性的轮廓感知,以便后期的深入研究。4.跨学科研究法一部分的理论内容,往往会涉及到多个学科的知识,在科学的发展规律中,科学成为了一个高度分化又高度综合的集合,其学科之间的联系紧密,在方法,内容及其概念等方面有朝一致化发展的趋势,借助不同学科的理论知识,对研究事物进行交叉性的研究,能够获得详细且具体的内容成果。以上是写毕业论文有哪些研究方法的回答,希望能给各位同学带来帮助。

本科生毕业论文数据分析

不可以 最好五年以上,数据越多越能进行未来数据预测 更好的进行财务分析,更且具有代表性

确实比较难,主要由3个原因:①模型即理论的问题,也就是说,模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题,比如你要测量“品牌忠诚”(只是举一个简单的例子),真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果,测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括:原始量表为英文量表时,翻译出现了问题,所以严谨的文献中要求用back-translation的方法;量表中遗漏了关键的要素,导致测量的充分性(measurementadequacy)不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题,数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如,针对谁调研,明确告知调研目的,匿名性保证,清晰的问卷填写说明,设置陷阱题,尽可能采用线下问卷调研,给予被调适当的激励,尽可能随机地发放问卷,等等。

如果本科专业是文科性专业,本科毕业论文可以只对收集到的数据进行描述性分析。文科专业对毕业论文的数据分析要求不高,一般只要有调查问卷和调查结果分析就可以可,所以可以只对收集到的数据进行描述性分析。但理工科专业对数据的分析非常重视,需要详细描述数据的来源,及数据模型分析,不能只对收集到的数据进行描述性分析。

本科毕业论文数据分析问卷

毕业论文问卷调查制作方法:

1、设计问卷。首先你要知道自己研究的主体,比如你研究的主体是某小学的英语课堂学习情况,那么你最低需要设计两份问卷,问卷一针对老师,问卷二针对学生。同时你也可以采用对比分析法或者访谈法,在收集其他方面的数据跟资料。

2、问卷设计一般本科10-15道题,一份问卷,硕士一般15-25道题一份问卷,题不要多,不要重复提问,可以细分。

题目设计多为单选题,多选题尽力少一点,不然论文分析不好写,此外,还需要注意分数档位的设计,像是1-10分,这样其实你统计完了就是十个表格,而且相差不大,最好可以是不满意,一般,满意,非常满意。

3、问卷设计完成后发放收集数据。第一种就是打印出来,去你需要调研的地方发放,一般本科生在这个方面难度比较大,除非是平时就有这方面经验的同学,因为这个需要时间,而且很多人不愿意给陌生人填写问卷,因此收集起来比较困难。

第二种采用网上问卷统计方式,比如:问卷星,调查派等,在网上发放,然后回收,上面会显示调查结果。回头你把彩色表格改成三线格,可以直接用于论文中。也可以找其他好用的问卷软件。

4、当你的问卷回收率高于75%,那么你这个问卷就可以作为毕业论文的问卷分析使用了,如果低于75%则不能,一般学校要求回收率不低于90%。也就是十个人中,最低有九个给你填写了问卷。

5、应用于论文中,在统计数据与分析环节、问题凸显现状环节、常规类分析环节(比如根据这个问卷调查的结果你发现了哪些影响因素很重要等)、结果分析类环节(比如根据这个问卷调查的结果,你能给出什么建议)。

尽量多一点。问卷设计一般本科10-15道题,一份问卷,硕士一般15-25道题一份问卷,题不要多,不要重复提问,可以细分。题目设计多为单选题,多选题尽力少一点,不然论文分析不好写。当你的问卷回收率高于75%,那么你这个问卷就可以作为毕业论文的问卷分析使用了,如果低于75%则不能,一般学校要求回收率不低于90%。也就是十个人中,最低有九个给你填写了问卷。数据分析软件常用spss比较好用,你也可以用复杂一点的其他数据分析软件,根据你的论文情况以及导师情况去做就可以了。

一、学习背景

本科学了四年文科专业,除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西,知网上找了几篇相关文献,以为数据分析很简单,于是跟导师定了题开始着手做。

二、问卷编制+数据分析类论文框架

(一)低阶版:非专业,要求低,不需要用spss,调研规模200+即可。

如果时间相对紧张,不想在毕业论文上花过多时间,建议采用低阶版即可,字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文,大多数都是硕博论文,看看文献综述即可,不要用他们的数据分析框架,这是高阶版需要考虑的。

引言,研究背景写完,就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述,记得加上一些国外的研究,引用一些外文文献。接下来,简单地说一下自己如何编制的问卷,如何发放的问卷(线上/线下),回收问卷的情况。然后写样本情况,可以列一个大表格,内容包括哪类人有多少个,占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析,用例如“A越...,B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式,找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。

(二)高阶版:比较专业,要求高,不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型),需要用spss statistics 和 amos。

采用高阶版不仅对人有要求,对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据,也没有把握帮你填问卷的人是认真的,还是谨慎尝试为好,免得前面都做得很好,最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星,让小伙伴、家长等帮扩,这个样本量可能不会很大,而且如果题目比较多,不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。

以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享,希望对小伙伴们有所帮助,想要了解更多毕业论文相关内容,欢迎大家及时在本平台进行查看哦!

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