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利用回归分析，假设检验一类的，属于实证分析的论文，特别是美国的学术研究比较喜欢做这类的研究 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。毕业论文写作技巧 第一条，先要围绕着论题去占有和选择材料。 也就是说，当你的论题已经确定以后，第一，围绕着立论去占有材料，多多益善的去看。有的论题是来自老师已经拟订好的题目。有相当一部分学生是自己确立论题的，先积累材料，再有论点。一旦立论确立了以后，再回过头来去占有材料。在占有材料方面跟我《基础写作》里讲的有相通的地方。第一要占有材料，占有研究对象的真实的材料。比如你要研究某个作家，某个阶段的几部作品，就将这几部作品拿来进行深入细致的研读，进一步来确定自己的论点。如果你的论文是报告类的，不是纯理论性的，用实验报告、调查报告、总结的形式来写论文的，那么你的调查材料、实验材料也要占有。 第二，要对研究对象的外延材料占有。 比如你要研究的是作家作品的话，那么你就要对作家写作的背景材料，包括政治经济背景、文艺思潮背景等。还有作家谈自己创作的材料，还有他人已经研究过的材料等。有了这些材料，你就可以做到知人论世，可以使自己在研究当中尽量公允，不带偏见。所以，充分占有材料，也就使你的论据更充分。这样你将来的论证就会更加深广。 第三，在有材料的基础上要选择材料。 决不能只要有材料就统统拉进来。这是你们写论文常出现的问题。比如让你写一万字，你可能写到五六万字。象刚才那个学生一样，写出六万字，太丰富了。把握不住自己的时候，可以让老师来帮助你，告诉你哪些能用，哪些不能用。多占有材料总比没有材料写不出来要好，因为删总是好删的。在材料多的情况下，你就选更好的材料。 2 、选择论文的类型。 第二项准备工作就是选择论文的类型。毕业论文的类型一是学术性论文，二是报告性论文。应用性比较少的科目来说比较容易做成学术型论文，比如对作家、作品的研究，对诗派的研究。应用性比较强的学科，比如教学领域、新闻领域、治疗科学和实验等，论文一般写成调查性的或总结性的，我将它概括为报告型论文。 杂志上发表的3000来字的论文，一般就是报告型的论文。报告型的论文主要是总结经验。不管是总结也好，报告也好，总之，最后是要总结出规律性的东西来。比如说，《新教材综合性学习的教学体会》有这样几条规律：综合性学习能够激发学生积极参与和主动学习；综合性学习能够激发学生的创造意识，培养学生的创造能力；综合性学习以课外学习为主，能加强课内外的结合，强化能力的培养；综合性学习能强化学生对语文学习的体验和认识，使学生的情感态度和价值取向朝着健康的方向发展。他的这几个体会是努力地从理论上探讨，说明它的意义。 大多数学生的论文都是学术型的，学术型的论文主要是对某一个专业领域的问题，经过充分的研究以后，用文字符号进行表达。这一类论文的基本要求是论者以自己所学的知识，对本专业的理论问题或实际问题进行探讨和研究。学术型的论文还可以细分为两种，一是论述性的论文，一是综述性的论文。所谓论述性的论文，最大的特点是以议论为主，有极强的理论色彩。它又可以分为立论型和驳论型。立论型就是正面树立自己的观点，驳论型就是批驳别人的观点。综述性的论文，在我们的大型报纸上和一些杂志很多。比如，2003年已经过了半年了，我们就可以对过去的半年时间里的小说进行综述。如果是综述文学创作，就要对各种文体进行综述，如果进行小说综述，就要对半年来杂志报纸上发表的小说进行描述。这是一种综述型的，往往采用一种夹叙夹议的方式。两者比较而言，综述型的论文只要你的资料可以找到而且你有一定的概括能力，这种论文的撰写要比论述型的论文容易些。因为论述型的论文完全是议论型的，要求逻辑思维要好一些。另外，论证的深度还是有一定的讲究的。这还是本科生，那么研究生就更不用说了。论文类型的选择，主要是看论文的对象怎么样。如果是宏观的，我们就用综述性的面上的描述；如果是微观的，涉及到某一个具体的作家作品或某一个问题，我们就选择论述性的。如果我们自己学的专业应用性很强，比如说教学、新闻、农业、林业，建议大家写成报告型的论文，写成调查报告也行，写成总结性的报告也行，都可以。这一类文章，可以看看报刊杂志。如果是应用性比较强的学科，建议大家写成报告性论文，包括调查报告、总结和实验报告。有些实验报告就可以成为论文。这是第二条。 3 、要拟订论文的写作提纲。 准备工作的第三条是一定要拟订论文的写作提纲。如果没有完整的写作提纲的话，逻辑思维就会出现偏差。这不同于散文创作。散文创作只是一个百字文或千字文，打个腹稿差不多就可以了。三千字的学年论文都要求打提纲，更不用说上万字的毕业论文了。把一个个提纲罗列出来，罗列出来以后看一下，总论点是什么，分论点是什么，围绕着总论点有几个分论点，分论点列出来了以后，一定要注意以纲带目，以目服纲这样的一个关系。把这个关系弄清楚了以后，它们之间是并列的关系还是主从关系、递进关系、因果关系，逻辑关系一定要搞清楚。这样你才能从提纲中感受到你的研究能力到底是怎么样。导师在辅导的时候，并不是要求你赶快把一篇稿子拿出来，而首先要求的是你跟老师交谈一下论题。当老师确定你的论题的大小和难易都比较合适的时候，就同意你去写提纲。所以第二次跟老师交换意见的时候，是跟老师交换一下对提纲的意见。当老师发现你的提纲根本不清楚，他就要负责把你的思路理清楚；最后确定下来你可以去写了，你就可以动手去写了。写的过程中，有可能你觉得要推翻原来的提纲重新写，如果出现这样的情况，一定要跟老师沟通一下，让老师给你看是否需要重新写提纲。不要做很多无用功，等到你的论文写完了以后再跟老师沟通，老师把你的论文枪毙，就等于你做了无用功。一定要把提纲拟好跟老师交流。你的论文提纲的总论点和分论点之间的关系一定要清楚。你的每一个分论点需要采用哪些论据，都要在提纲里告诉老师。每一个分论点后要注明你的论证方法，或是比喻的方法，或是摆事实的方法，或是其他的什么方法。在《阅读鉴赏评论》中为了在论文提纲方面给大家以借鉴，我举出了王魁今先生的一篇关于对外汉语教学的论文的提纲。他的写作提纲，不妨你们借鉴一下。我引用了其中的一段，讲提纲的怎么拟制，在书的232 页。你们可以看一下他的提纲是怎么拟制的。通过这个提纲的拟制，你们写论文的时候就可以借鉴……少走一点弯路，你的提纲、材料等出来以后，就可以进行论文写作了。 4 、开始写论文的时候，要注意标题拟制。 第五个大问题的第三个小问题就是开始写论文的时候，要注意标题拟制。论文的标题拟制，一般是两个标题，如果是一个标题不太容易驾驭。一个标题往往是比较宏观一些。当然也可以用正标题来表示论题的观点，副标题表示研究的对象。但有的时候，一个标题就把你的论题就拉出来了。比如说《论司法活动的群众监督》，就把范围限制了。所以说，如果是一个标题一般就比较宏观。再比如说，《经济增长的差异与农业产品优势比较》，这是一个标题。还有一种是完整式标题。完整式标题是一个主标题，配一个副标题。一般来说，正标题是揭示论文的中心论点，副标题是表明你论述的范围和对象。比如说，《经济振兴的宣言书——论改革者》，中心论点和研究对象的范围就交代出来了。又比如，《向往光明，追求真善美——丰子恺哲学散文浅论》，论文的中心论点和研究对象也交代清楚，是完整标题。还有《叙事在模式与效果之间——论《老残游记》的叙事艺术》，观点摆到提纲里去出现。拟制标题要注意这么几点，一要贴切，二要醒目，三要简洁，四要新颖，这是论文题目的几个要求。题目拟制好了以后，论文还要注意要写摘要，把整个论文的主要内容说一下。在论文的扉页上，先是题目，题目下面是摘要（也叫论文提要）。论文提要要写哪些内容呢？主要交代清楚选题的背景、理由，论文的观点和价值，简明扼要的揭示出来，便于读者（主要是导师、评委、编辑等）即使不阅读全文就可以获得最重要的信息。一般字数不超过全文的5%. 在摘要下面要有关键词。关键词把论文的主要观点用3 到5 个词提取出来。比如《经济增长差异与农业产品优势比较》的关键词就是经济增长、农产品比较优势、相关的分析、连动机制。第四个小问题要讲一下引言。引言把论文研究的理由、背景、价值等阐释出来。最后就写正文。写完论文后再修改，修改后请导师看。导师认可了以后论文就可以定稿了。一般的学生写两稿就差不多了，差的学生写上四五稿的也有。 （这是清华论文写作的讲座，看完后有用请赞，收集整理有手打不容易，谢谢！）
（1）共变为了推论出两变量之间存在着概率性因果关系，必须遵守两个基本准则：首先，原因和结果变量之间必须存在共变关系；其次，所断言的一个变量影响另一个变量的推论必须是有意义的。两个变量之间有因果关系，它们之间至少是相关的；然后相关不代表因果，相关而非因果关系称为虚假关系。（2）必须合理，因果关系必须在三个层次是合理的：时间顺序：原因必须发生在结果之前，而非目的论解释；当然，因果关系也可能是交互而非单向的。因变量必须能改变：如“收入→性别”是没有意义的。理论上的合理性：因果陈述必须有意义，我们必须能够说明x是怎样影响y的，即使我们不能再经验上证明x是怎样影响y的，我们也需要通过其他研究或现行理论等佐证来给出有关这一关联的合理说法。
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
做论文，你可以在知网上或者其他专业学术网站上找到硕博论文进行参考，上面的内容都比较详细。一般来说，题目是两者相关的研究论文，就做人口学变量的频率分析、人口学变量对两个变量的影响（也就是t检验或者f检验）、还有两个变量相关分析，如果显著相关，
论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
因变量是结果，通常是未知的或者不容易得到的，自变量是原因，比较容易得到。但是自变量和因变量之间不一定是因果关系，而是相关关系。
先认识一下变量:
变量，顾名思义，就是可以变化的量，变量描述了研究对象的一类属性。在量化研究中，我们主要研究的就是各个变量之间的关系，也就是可以变化的量之间的关系。
变量是：
性别就是一个变量，它是对人类性别这一属性的描述。
变量是定量研究中的主角和焦点，研究中通过研究变量与变量之间的关系，来阐述存在的一般规律或发现事物之间的联系。
这一“可以变化的量”有自己的值，这就是变量值。变量值表述了研究对象的具体属性是什么即变量所描述的属性或特征。
所以, 你会发现变量和变量值的关系是这样的：
研究的主要目的之一就是发现变量之间的规律，而最重要的规律是因果关系。也就是通过研究分析，发现一个变量如何对另一个变量产生影响。而为了区分那个变量是原因，哪个变量是结果，我们将变量分为自变量和因变量。
简单地说，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。自变
简单地说，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。自变
自变量 影响 因变量
例如：
年龄的变化会引起身高的变化，自变量为年龄，因变量为身高
3.外界因素一般作为自变量影响个人态度变化
例如:收入的变化会影响幸福感的变化
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此外还存在一些特殊情况，需要根据研究目的灵活判断。
一般就是等号一边的未知量系数更为简单的是因变量，另一个就是自变量了。比如y=2x+1，y是因变量，若是写成x=(y-1)/2，x就是因变量。在坐标轴上，一般横轴上自变量，纵轴上因变量
一般情况下y=x的表达式，那么就说y是因变量，x是自变量。如果是x=y的表达式，那么x是因变量，y是自变量
关系类论文写的时候一定要根据专业特点论文的性质提出论文的题目，做好论据论点论证的关系
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