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哪里的MM啊，这个原始数据还是你编吧,,没有数据我很难做的按照统计分析做数据是很有难度的啊,,我觉得数据还是你自己弄好好了,最好是真实的,比较好。估计比编花的时间还要少...对哦,数据弄好了,如果会用EXCEL的话自己弄,弄不好我帮你弄弄看.
急吗，如果不急，把题目及数据发给我吧，，我有时间帮你做一下。
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。
【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法，在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点，均是对具有相关关系的变量，从数据内在逻辑分析变量之间的联系，但同时二者存在不同。相关分析可以说是回归分析的基础和前提，而回归分析则是相关分析的深入和继续。当两个或两个以上的变量之间存在高度的相关关系时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。从本质分析了相关分析和回归分析，并比较两种之间的异同，结合生活中的例子，进一步讨论了利用相关分析和回归分析的前提并得出相关结论。【关键词】数理统计 相关性 相关分析 回归分析一、相关关系与相关分析1.相关关系在数理统计学中，回归分析与相关分析是两种常用的统计方法，可以用来解决许多生产实践中的问题，虽然二者之间关系密切，但在具体原理和应用上面有许多不同。首先从总体来说，两者均是对具有相关性的变量或具有联系的标志进行分析，可以借助函数和图像等方法。当一个变量固定，同时另一个变量也有固定值与其相对应，这是一种一一对应的关系，也叫做函数关系。而当一个变量固定，同时与之相对应的变量值并不固定，但是却按照某种规律在一定范围内分布，这两者之间的关系即为相关关系。这里函数关系与相
和线性回归模型一样，关键还是看估计系数的显著性检验，即p-值。若显著（起码一个自变量以上），说明该自变量对因变量的影响程度即可。
你这个模型不论是固定效应还是随机效应都是不显著的，随机效应模型稍微好一点点但还是不显著。也就是说你模型设计有问题或者变量取值不对，或者你试试工具变量法能不能让你的主要解释变量显著，这个结果不能直接用来分析的，是错误的
和线性回归模型一样，关键还是看估计系数的显著性检验
结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量：province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为within,between,overall,组内,组间,总体三个层次.6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue,p=表示参数整体上灰常显著.8-10行表示解释变量的估计权重,截距,标准差,Z统计量,P值及95%置信区间.这块儿跟截面回归的产出结果是一样的,关于你的解释变量base的权重解释是,在其他多有条件都不变的情况下,base每增加一单位,city会增加单位,P值,灰常显著.最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值,分别为sigma_u,sigma_e.以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高,R方只有26%,当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果,如果大家都在20多,那就OK.
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
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：
写论文不一定要逐步回归。毕业论文不一定非得做，回归分析一般来说，本科毕业论文不做回归分析是可以的。回归分析，只不过是一种统计分析方法，不一定是所有的文章都用到这种方法的。
会的呀，毕业论文要认真对待，不是一个简单的事情！
不会查的，除老师太闲了，只看结果和过程的毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论说文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
我曾经当过大学老师，既经历过本科、硕士、博士三次答辩，也审阅过本科和硕士的论文。我不敢说其他老师是怎么样的，但是我们这个211学校的老师，基本不会仔细看学生的论文。每位老师每年需要答辩的本校论文本科生大概是15到20份左右，硕士大概是10份左右，每年都会有其他学校的硕博论文送来盲审，大概也会在3份左右。这么多的数量，要在10天内全部看完并给出意见，老师还有教学、行政等其他事情，时间上不允许看的太细，硕士论文大概会花30多分钟，本科论文20分钟内就要看完。不过既然是老师，我们看论文是有技巧的，摘要、目录、结论、后记和文献部分是必须仔细看看的，主要是看看研究意义、研究假设、模型、方法、数据来源等主体内容是否合乎标准，逻辑是否自洽，文献吃的是否透彻，是否引用了最新的主流研究成果等等。基本上10分钟就能看出个大概，然后对有疑问或有兴趣之处在翻到细节之处看看，准备好3个问题和建议就行。至于我们如何判断论文是否通过，除了水平要过得去之外，我们会看看后记或者致谢，如果是在职研究生或者临近学制还没毕业的硕博士，一般会网开一面，在通过与不通过之间就放行了。
你就说一部分你自己测的，一部分找的。
应该不会。我有同学毕业论文时也写了调查类数据。还附了调查问卷样本。但是我们学校（国内211）答辩的方式是导师给每个同学提前发答辩的问题，让同学们好好准备，都是基于论文内容的深刻讨论和展望，一般不会问你说的那些问题。当然，每所学校不一样，你可以当作一个参考。实在不放心可以跟导师沟通一下。
导师说改师姐论文里的数据分析是不要质疑导师的权威，让你修改的话，应该是你的论文有明显的论点错误，必须要仔细检查，认真修改，并且多与导师沟通交流，争取高分通过。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。
1、如果是自己所做的实验。数据就是自己得出来的。
2、如果是网上抄的，那就回答为：是从网上借鉴的。
毕业答辩的注意事项：
一、熟悉内容 ：作为将要参加毕业论文答辩的同学，首先而且必须对自己所著的论文内容有比较深刻的理解和比较全面的熟悉。所谓“深刻的理解”是对论文有横向的把握。这两方面是为回答答辩委员会成员就有关论文的深度及相关知识面而提出的问题所做的准备。
例如，题为＜创建名牌产品发展民族产业＞的论文，答辩委员会成员可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管论文中未必涉及“民族品牌”，但学生必须对自己的论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面
二、图表穿插 ：任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。
图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节答辩会气氛的手段，特别是对私人答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，秘然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。
三、语流适中 ：进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们在众多的都是和同学面前答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩委员会听不清楚，影响了答辩成绩。故答辩学生一定要注意在答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似的轰向听众。
四、目光移动 ：毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种开工，都应注意自己的目光，使目光时常地瞟向答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的接触，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。
在毕业论文答辩会上，由于听时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神“拉”回来，使委员们的思路跟你的思路走。