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Pearson相关系数可以帮你解决这个问题。下载一个spss分析程序，将数据输入，要有表头（变量名）。在Analyze-Correlate-Bivariate里，将所有变量选入，点击ok，得出输出结果。得出双侧检验的可信度，然后你在确定一个可置信度P，如果得出结果小于你给出的P，则表明相关。一般性来讲小于即可信。如果不用软件，动手算有点复杂。附上原理图。不懂+qq690463945.
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法，至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
看数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个，这样根本没必要做主成分分析。
因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相关关系。
扩展资料：
唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共同因子解释的部分。
主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。
因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。
一般来说方法都选择主成分方法，但是在python中进行因子分析时用的不是这个方法。
参考资料来源：百度百科——spss
最大方差旋转 只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于你做主成分分析 是需要看你的原始数据情况的，如果你原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。看 看你的数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个吧 这样根本没必要做主成分分析
、首先我们对上表数据进行细化，找到每组内受访者的具体满意度打分数值，而不是这个汇总后的得分值。2、SPSS方差分析：image分析：比较均值，单因素方差分析因变量列表：品类满意度因子：收入选项：方差同质性检验3、数据是否适合做方差分析image方差分析之前，需要进行可行性检验，原假设，各分组方差无差异。根据同质性检验可知，sig值，为大概率，原假设成立，即不同分组之间同质，没有显著差异，可进行方差分析。4、方差分析结果image原假设，各分组之间无差异。方差分析sig值，大于小概率值，为大概率，原假设成立，即不同收入水平分组之间在品类满意度上并不没有不同。不存在显著差异。5、用可视化图来揭示原因image我们可以看到，每类收入者的满意度得分都围绕平均值上下波动，这表明不同收入者对品类的态度存在明显差异，例如，同是高收入者，有的非常满意，有的却十分的不满意。同组内的差异甚至高出不同收入者之间的差异，这一点可以通过方差分析中方差得以判断。因此说，收入水平并不是导致用户对A卖场品类满意度的关键因素。可见，数据的表象往往迷惑人，尤其是综合汇总后的平均值，通过对底层数据进行分组及方差分析则可以让我们拨开云雾，看到数据的本质。同时，这个案例也告诉我们，在常规的报表分析当中，经常性的工作是对底层数据进行汇总分析，然后拿汇总数据用于决策，此时，非常容易就数字大小的对比而做出判断，报表工作人员需要注意，需要养成用统计的理念和逻辑上报数据的结果。打开CSDN，阅读体验更佳Stata：多个变量组间均值\中位数差异检验 作者：韩少真(西北大学) || 刘婉青(西北大学) Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云 | CSDN 2019暑期Stata现场班，日，北京，连玉君+刘瑞明 主讲 Stata连享会 精品专题 || 精彩推文 文章目录1. 问题背景 期刊论文示例一 期刊论文示例二 期刊论文示例三2. Stata实现组间均值或中位数差异检验的常见...浏览器打开 均值已知检验方差_SPSS篇—方差分析昨天跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我们今天通过一个例...浏览器打开相关推荐双因素方差分析_科研常用显著性分析方法汇总及选择（T检验，Mann-Whitney U test检验，方差分析等）...科研常见的差异性分析方法汇总根据数据是否符合正态分布，分为：参数检验非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。 参数检验（parameter test）全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。先由测得的样本数据计算检验统计量，若计算的统计量值落...浏览器打开如何判断组之间是否有显著性差异？怎么知道组之间是否有显著性差异？ 方法：单因素方差分析；双尾检验；K-S检验；x²检验；蒙特卡罗检验 1 K-S检验法介绍： 有人首先想到单因素方差分析或双尾检验（2 tailed TEST）。其实这些是不准确的，最好采用Kolmogorov-Smirnov test（柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验）来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异。（...浏览器打开均值已知检验方差_方差分析与R1.什么是方差分析？假设有多个总体（三个及以上），都是服从正态分布且方差相同。方差分析就是检验多个总体均值是否相等的统计方法。比如用三种鸡饲料喂小鸡，三个月后小鸡的重量是随机的，假设服从正态分布。我们自然就问，这三种鸡饲料喂的小鸡三个月以后重量的均值是否相同？从这个例子中我们可以看出，在假设其它条件相同的情况下，造成小鸡三个月后平均重量不同的因素就是鸡饲料。若三种鸡饲料对小鸡重量的影响效果相同，那...浏览器打开均值已知检验方差_方差分析不显著就一定无差异吗？方差分析的零假设是：各组均值相等。这个“各组均值相等”如何理解？正确理解是：各组和所有组总均值相等，并不是真的“各组均值相等”。方差分析认为：各组和总均值无差异，那么各组均值等于总均值，意味着各组均值相等。单因素方差分析大家应该都理解的比较好，我们可以看看单因素方差分析F检验统计量的分子核心部分：（各组均值-总均值）的平方。看到没，减的是“总均值”。一般来说，如果各组和总均值无差异，
是数据处理时的错误。如果是硕士毕业论文，这个只是数据处理时的错误。除非你原文是有颠覆性的结果且改正后就没了，也没有人会在意你数据处理时出现的错误。
1、方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
2、方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-wayanova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok。
SPSS是一个应用非常广泛的统计分析软件，它已有40余年的成长历史，已经成为全球专业统计分析软件的佼佼者。对于统计行业的从业人员来说，学会SPSS是其必备的基本技能之一。本书将带领读者进入SPSS，让SPSS帮助读者轻松完成统计分析工作。
操作设备：戴尔电脑
操作系统：win10
操作软件：SPSS 版
1、首先打开SPSS 版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。
2、在接下来的过程中需要在上方菜单栏中找到分析菜单，将鼠标移动到一般线性模型，然后选择单个变量，单击鼠标左键选择。
3、可以看到界面中的红色框。在单变量对话框中，将变量分别移动到因变量和协变量。在这里，将高度移动到因变量，将药物移动到协变量。
4、单击右侧菜单中的选项，将鼠标移动到单变量选项，选择参数估计值，并将参数估计值标记为勾号。
5、选择完成后，点击选项中的继续选项，然后可以选择在单变量对话框中点击确定，即可查看编辑后的操作。
6、最后可以看到界面上的方框显示在SPSS查看器中可以看到药物对身高影响的显着性分析，红框内的显着性为0<，为显着。
t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较，检验两个处理平均数的差异是否显著。
spss提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验（One-Sample T Test），独立样本T检验(Independent-Sample T Teat)和成对样本T检验(Paired-Sample T Test）。
毕业论文写作的基本要求有哪些？
一．基本要求
1．独立性：毕业论文必须经护生本人努力、指导老师指导下独立完成，不得弄虚作假，抄袭或下载他人成果。
2．专业性：毕业论文的选题必须在护理学专业范围之内，并具有护理专业特点。
3．鲜明性：论文应主题鲜明，论题、论点、论据一致，中心突出，论据充分，结论正确；结构紧凑，层次分明，格式规范，文字流畅，切忌错别字。
4．标准化：论文中使用的度量单位一律采用国际标准单位。
5．三线表：论文中图表具有代表性，对所使用的图表要给予解释，统一标注编号和图题，放置在论文的适当位置中，图表要清晰、简洁、比例适当。
6．篇幅字数：篇幅在4000字左右（不含图表、参考文献等），不少于3500字。
7．字形大小：题目为小二号宋体，标题为四号宋体加粗，正文用宋体小4号字，倍行间距，A4纸打印，页边距：上、下各，左、右各，左侧装订，一式三份。护生同时应将毕业论文制作成Word电子文档（含初稿和正稿）上交学院。
完整性：论文形式应完整，按照以下顺序装订毕业论文。
（1） 论文封面（首页）
（2） 论文目录（次页）
（3） 开题报告
（4） 论文选题（论文题目）、中文摘要（目的，方法，结果，结论）、关键词。
（5） 论文正文（前言，方法，结果，讨论，结论）
（6） 参考文献
内容规范
(一) 中文摘要：
语言精练、明确。包括4个主要内容，研究类文章的摘要包括研究目的，方法，结果和结论，约200个汉字左右，能够反应文章的主要内容；综述类文章只要介绍文章的主要内容即可。
“摘要”二字下空一行打印摘要内容(四号宋体)。每段开头空二格，标点符号占一格。4个基本内容：目的、方法、结果、结论.
(二) 选题：
题目要简洁、明确、有概括性，字数不超过20个。自考本科生论文的选题在创新性上不做过度的要求，文题范围要适中，不要太广泛。如有很多考生的题目是XXX疾病的护理，这样的题目就太大，没有针对性，因为我们都知道一个疾病的护理包括很多方面，如急性发作期，稳定期，并发症等的护理，这样的题目没有针对性，不容易出现创新点。考生在选题时可以先抓住一个小的问题进行扩充到一个可以成文有一定创新性的范围。确定题目的同时要进行文献查阅，如果是已经发展完善的护理类别，考生就没必要在该方面浪费精力，应该及时改变方向。
根据护理专业特点，内容和性质，分为临床护理研究，社区护理研究，护理教育研究以及护理管理研究.选题指导见附件样本3.
(三) 关键词：
从论文标题中或正文中选出35个最能表达主要内容的词作为关键词，附在摘要之后，不超过5个，能够代表文中的高频词。摘要内容后下空一行打印“关键词”三字（四号黑体），其后为关键词（四号宋体）。关键词数量为4～6个，每一关键词之间用逗号分开，最后一个关键词后不打标点符号。
(四) 论文主体部分：正文
采用小四号或五号宋体.表格：表的编排一般是内容和测试项目由左至右横读，数据依序竖读，应有自明性。表应有编号，由“表”和从1开始的阿拉伯数字组成，例如“表1”、“表2”等。表的编号应一直连续到附录之前，并与章、条和图的编号无关。只有一个表时，仍应标为“表1”。表宜有表题，表题即表的名称，置于表的编号之后。表的编号和表题应置表上方的居中位置。如某个表需要转页接排，在随后的各页上应重复表的编号。编号后跟表题（可省略）和“（续）”，如所示：表1（续），续表均应重复表头和关于单位的陈述。
1．前言(引言)
是论文的开头部分，主要说明论文写作目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出本研究的重要价值和意义。前言应简明扼要，篇幅不宜过长。
2．研究类型和研究方法
介绍立题的依据，提出问题，本研究的目的和重要性，包括文献回顾的内容。
正文的篇幅在4000字左右（不含表格、程序、参考文献等），不少于3500字。论文形式分为三种不同的文体，研究型论文、综述和经验介绍型论文，每一种论文均有不同的要求。
第一.研究型论文
研究设计应包括如下的内容：
1) 研究对象和地点：有清楚的纳入和排除标准，符合研究目的
2) 抽样方法：科学合理，具有一定的代表性
3) 研究工具：具有较好的信、效度，符合研究目的
4) 观察指标：客观性，特异性，灵敏性，稳定性
5) 资料收集方法：准确，真实，完整
6) 分析方法：科学准确，如计量资料的统计描述、计数资料的统计描述、多个样本均数比较的方差分析、总体均数的估计和假设检验、X2检验等。
7) 伦理学考量：保密、隐私、自主、无伤害、尊重原则
8) 结果：
第二.综述型论文
主体内容：综合文献内容，归纳总结，有自己的想法，分层次进行叙述.对全文内容进行总结，指出研究的前景。
第三.经验介绍型论文
经验介绍：对自己的经验介绍详细，层次清楚
效果评价：有敏感的评价指标，结果使人信服，此部分不可缺少。
讨论：撰写的内容应与文章经验密切相关，分析能够结合理论，文献阅读充分，文笔流畅。
(五) 参考文献：
参考文献应另起一页，所列文件均空两个字起排，回行时顶格排，每个文件之后不加标点符号。⑴按论文中参考文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号，将序号置于方括号内，并视具体情况将序号作为上角标，或作为论文的组成部分。如：“……李××［1］对此作了研究，数学模型见文献［2］。”⑵参考文献中每条项目应齐全。文献中的作者不超过三位时全部列出；超过三位时一般只列前三位，后面加“等”字或“etal.”；作者姓名之间用逗号分开；中外人名一律采用姓在前，名在后的著录法。
写到这里，祝大家毕业快乐
医学SCI论文的正确写作步骤一、 收集整理资料 资料要真实，资料的获取一定是作者亲自调查或进行实验所取得的第一手材料。而绝非虚构、伪造或“想当然”。论文中所有数据都要忠实于事实材料，必须经过反复验证，要有据可查，不能主观臆断、弄虚作假。所有数据都必须选择恰当的统计方法进行统计处理。计数资料用绝对数，率，百分比，OR值，标准误，可信限等，统计用条图，圆图，线图，分析用χ2检验；等级数据可用秩和，Ridit分析，统计用条图，圆图，分析用秩和检验，Ridit分析；计量数据用均数，中位数，标准差，标准误，百分位数，参考值，统计用直方图，分析用t检验，方差分析，相关与回归分析等；反应时间用年复发率，年生存率，中位生存时间等，统计用生存率曲线，生存率阶梯图，危险率图等，分析用专门的统计方法，即生存分析(survival analysis)。 二、 编写提纲 编写提纲是把医学论文结构、构思固定下来，它是完善构思，使构思条理化，周密化的一种有效的方法，当然你也可以打好腹稿。编写提纲的好处是你能确定你研究成果总的轮廓、逻辑顺序，可以让你清晰明了你所研究课题，不会造成论文混乱，甚或重复。文章结构应该清晰明了，对于大的主题，应该按各期刊要求加以划分小标题来层层说明。如果没有小标题，读者读起来很吃力，显的杂乱无章，这样的文章读者是不喜欢的。 三、 撰写成稿 初稿应一气呵成，而不要不时的回头去看前面写的是否满意。初学写论文的读者很容易不停的去往上看，是否字写错了，段落是否连贯等等。记住，这只是初稿，以后还要修改的，不时的回头看，会影响自己的思路。初稿完成后，仔细的从头读到尾。看有没有错别字，语法是否有问题。论文写好后还应反复修改，将可有可无的字、句，不必要的数据，甚至图表删除。注意有无文字与表或图的内容重复。最重要的就是是否说清楚了你研究的问题，拿起你写下的主题，看看是否跑题了。对于段落，要注意段落的构成是否单一，完整，段与段之间的衔接是否连贯，紧凑；对于句子，每个句子是否正确的表达了文章内容；对于用词看是否贴切，是否符合习惯用语；修改文章一定要看看文章是否合乎逻辑，合乎多数读者参考：查尔斯沃思论文润色贴士
医学论文写作五大要素医学论文是医学科学研究工作的文字记录和书面总结，是医学科学研究工作的重要组成部分, 也是取得学历、学位、晋升职称的必要条件 。医学论文一般分为药学论文,医学论文,临床医学论文。医学论文报道医学领域领先的科研成果;是医学科学研究工作者辛勤劳动的结晶，是人类医学科学发展和进步的动力。 从事医学科研究工作的同志，经常撰写医学论文，不仅可以扩大视野，掌握国内、外医学动态，而且能提高科研设计能力和研究能力，以及教学能力和业务水平。反过来，如果科研能力、业务水平及教学能力提高了，工作成绩显著，又能写出高质量的医学论文。论文一经发表，即被社会所承认，也是该项目取得科研成果的必要途径。 由此可知，医学论文像一面镜子一样，反映出一个国家、一个省、一个地区、一个单位的医学科学水平和工作风貌，更能反映出人才的多少和水平的高低。因此，如何撰写出高质量的医学论文是广大医务工作者应该掌握的基本技能，是摆在每个医务工作者面前的一个重要课题。为了提高大家的医学论文写作水平，本文重点介绍医学论文写作必备的五个方面。第一：思想性 医学论文是专业性、探索性很强的文章，它的基本任务是探索未知，具体讲就是提出问题、解决问题，即提出前人从未提出过的问题，解决前人没有解决的问题。 然而，医学论文同样要体现党和国家有关卫生工作的方针、政策，贯彻理论与实践、普及与提高相结合的方针，反映我国医学科学工作的重大进展，促进国内、外医学界的学术交流。 同时，在医学科学研究工作中，必须理论联系实际，运用辩证唯物主义和历史唯物主义的观点分析问题。要遵守国家法令，执行著作权法、保密和技术专利等有关规定。做到尊重科学，讲究道德，反对作假，反对剽窃。让医学技术工作面向经济建设，为国家经济建设服务。 因为在一定程度上讲，“文如其人”;所以，医务工作者有了好的思想才会有好的主题，有了好的主题才会有好的结论，最后才会有好的论文发表。第二：创新性 科学贵在创新，只有不断创新，人类社会才会进步，医学科学也不例外。 所谓“创”，是指医学论文所报道的主要科研成果是前人没有做过或没有发表的“发明”、“创造”，而不是重复别人的工作。 所谓“新”，是指医学论文所提供的信息是鲜为人知的，非公知公用，非模仿抄袭的，即指医学的研究性课题，包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域。 此外，即所谓推广性课题研究：在此类研究当中，如果是模仿和重复他人课题或研究，应仿中有“创”、推陈出“新”。作者应在别人研究的基础上有自己的新见解，产生出一种新的理论或技术，只有在一定程度上创新，才会从新的角度反映出新的成就。如国家级重大科研课题的推广应用，以及老药新用，古方今用等项目，亦包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域的推广应用性课题。第三：科学性 衡量医学论文水平的首要条件是论文的科学性。在评价医学论文时，主要看科研设计是否严密合理，方法是否正确，资料是否完整可靠，依据是否准确并符合统计学要求，结果是否科学严谨，结论是否妥当并有充分依据等等。 医学论文写作的科学性，具体包括“三严”和“五个体现”两个方面。 第一方面：撰写医学论文，必须贯彻“三严”精神。 众所周知，按医学论文来源分类：(1)、分为原著(包括论著、著术及短篇报道)和编著(包括教科书、参考书、专著、文献、综述、讲座、专题笔谈、专题讨论等)两类;(2)、按论文写作目的分类为：学术论文和学位论文两类;(3)、按医学学科及课题性质分为：基础医学、临床医学、预防医学 、康复医学等四类;(4)、按论文的研究内容分：实验研究论文、调查研究论文、实验研究论文、资料分析论文、经验体会论文五类;(5)、按论文的论述体裁分为：论著、文献、综述、述评、讲座、技术与方法、个案报告和医学科普论文等。所以，作者必须根据自己研究工作和研究资料的内容，选择相应体裁的论文表达形式。1、坚持严肃的态度：有一种观点认为“态度决定一切”。医学工作者只有思想端正，对待科学严肃认真，不夸大其词，不掺杂水份，才可能写出高质量的论文。2、坚持严谨的学风：如果没有严谨的学风，心浮气躁，沉入不到你所从事的研究当中去;或者被别的议论轻易改变自己的观点或实验过程，均难以得出正确的3、坚持严密的方法：每一项实验或者临床观察，均应有严密的计划和步骤。在应用严密的操作和相关的程序当中，更不允许随意更改自己的科研设计和论证。 所以，一篇好的医学论文诞生，既要有好的选题，好的设计，又要有具体的实施和认真的总结，作者必须把握好每一个环节，做到“严肃、严谨、严密”。有的人临时想写一篇论文，平时没有选题、没有设计、没有素材、更谈不上积累，怎么能临时写出论文呢?所以，医学论文来不得半点想当然、来不得半点虚假。撰写医学论文必须具有“五个体现”1、体现真实性 医学论文必须取材可靠，有原始资料和记录，实验结果务必忠于事实和主题，无夸大之处，更不能因实验数据与设计有出入而轻易改变程序和操作方法。当你做出的实验失败了，只要找出失败的真正原因，你同样可以总结出有价值的论文，同样可以发表。你的论文告诉后来的研究者，在此课题研究的某一个方面上道路不通;它的意义也就是为后来的研究者节约了大量的人力、物力以及宝贵的时间。2、体现再现性 医学论文报道临床或实验观察所得出的结论，其所采用的实验对象、实验方法、实验器材和实验步骤，以及得出的结果，都必须经得起他人在任何时间、任何地点、相同条件下的重复，并能得出相同的结果。 例如，我国有的医学论文虽然发表了，但别人重复不出你论文当中的结果，这样的医学论文没有任何价值。再如，我国医学工作者的医学论文寄到国外医学杂志发表时，其杂志社均有严格的审编过程，必要时有相应的机构再现你的论文结果，考察其可靠程度，然后再根据情况决定是否发表。3、体现准确性 医学论文中，数据必须准确，必须反复探讨，特别是统计学处理。例如：有的论文作者演算数据错误，编辑也未严格把关，不知不觉中统计学出了差错，文章虽然发表了;但最后在评职称中，错误被评审的专家核查出来了，当事人未能晋升上职称还不知是什么原因，这样的教训值得引起大家注意和重视。 另外，论文中的引文，必须是作者亲自阅读的文献资料，引用一定要准确，引文用词必须规范，术语必须准确;自己的论文推导出来的结论必须合乎逻辑，表达准确。因此，在你的论文完成之前，那怕是一个标点、一个字符、一个数据你都必须核对得准确无误。4、体现逻辑性 我们写作医学论文，必须结构严谨，层次清楚，概念明确，判断恰当，推理合乎逻辑。不能概念不清，判断不当，更不能证据不足，论证不力，导致观点不明。 目前，对医学论文的格式要求各家杂志社不尽相同;因此，作者在写作前，必须参阅你想投稿的医学期刊，每一种期刊都有它相应《投稿须知》或《稿约》。通常情况下，以中华系列杂志的《稿约》要求为标准，从文题、署名、摘要(目的、方法、结果、结论)主题词、正文、参考文献等多个方面把握全篇。5、体现公开性医学论文的作者要客观真实地评价自己和他人的研究成果，切忌片面性和说过头话。对临床实验结果要如实所映，不能任意取舍，不摒弃偶然现象。例如：某人做一项临床研究，对200例病人进行药物疗效观察，结果只有50例有效，有效率为25%;而作者若舍弃100例无效病例，只报道100例，仍保留50例有效，会导致有效率为50%的错误结果。 此外，我们引用他人科研成果或文献资料时，必须亲自查阅，注明出处，以示对作者的尊重和公正。第四：实用性 医学论文发表后，对人类医学事业具有使用价值，是一种社会承认的劳动。发表论文最终目的就是给同行参阅，效仿使用，推动医学事业的向前发展。如读者用了你的论文中提供的方法，则必然有效，能取得良好的社会和经济效益。 从现代需要的观点出发，医学论文有的能解决防病治病的实际问题，具有实用价值;有的着眼示来，能促进医学科学技术的发展，具有较高的理论价值和社会价值。 如果一篇医学论文内容空洞，言之无物，不仅谈不上发表，更谈不上它存在的价值;即使这样的论文侥幸发表了，别人一看就知道没有水准，一看就知道是关系稿、凑数稿，更经不住时间和实践的检验，将对作者、编者、以及该医学期刊都是一个不少的负面影响。第五：可读性 撰写医学论文是为了交流、传播，存储新的医学信息，让他人用较少的时间和脑力就能顺利阅读，以解论文的内容和实质。这不仅要求论文结构严谨，层次清楚，用词准确;而且要求论文语言通顺，文风清新，可读性强。 一般我们在阅读时，首先会参阅论文的摘要。摘要一般在300~500字之间，英文摘要则相对具体些(600个实词左右)，内容包括目的、方法、结果、结论四个部分，它是全篇内容的高度浓缩和提炼;也是整个论文的精髓和灵魂。读者只有在参阅论文摘要，确定其价值后，才会更进一步去参阅详细的内容，再去进一步去应用，所以摘要与正文同样重要。如为论著虽标引2~5个主题词。 正文语句结构多以主谓宾句为主，是一个有血有肉的实体;同时，必须让读者感受到文章的脉搏和灵气，体会到论文的思想和主题，有很强的可读性。 正文中的医学名词，以1989年科学出版社出版的《医学名词》为标准。药物名称应使用1995年版药典(法定药物)，英文药物名称则采用国际非专利药名，不用商品名。计量单位必须是1991年中华医学会编辑出版的《法定计量单位在医学上的应用》一书为蓝本。数字执行GB/T15835-1995《关于出版物上数字用法的规定》。统计学符号按GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写。文中缩略语尽量少用。参考文献， 按BG7714-87《文后参考文献著录规则》，采用顺序编码制著录。 综上所述，以上“五大要素”是我们撰写医学论文的基本要求，也是我们撰写医学论文的核心要素。总之，撰写医学论文时，我们必须客观地、真实地反映事物的本质，反映事物的内部规律，完成从感性认识到理性认识的过程，尽量反映我国医学科研工作的重大进展，促进国内外医学界学术交流。真正做一个发现医学真理、检验医学真理、实践医学真理、证实医学真理和发展医学真理的人。补充：医学论文的基本格式及写作方法(一)标题(title)标题要求：1.阐述具体、用语简洁：一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明：标题体现内容，内容说明标题。3.重点突出、主题明确：突出论文主题，高度概括，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题(破折号、括号或加序码)。(二)作者署名(author)1.作者署名的意义(1)明确论文责任：文责自负(2)获得应有的荣誉：载入科技发展的史册(3)文献检索的需要：著者检索(4)明确著作权：人身权和财产权2.作者署名的原则署名的个人作者，只限于选定研究课题和制定研究方案，直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献，以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)3.作者署名的要求(1)分为集体署名和个人署名。(2)第一作者应是论文课题的创意者、设计者、执行者，是论文的执笔者。(3)多人合写时，主在前，次在后;多单位合写时，用脚注标明。(4)作者人数不易过多，一般不超过6人。(5)指导、协作、审阅者可列入致谢中。医学论文网(三)摘要(abstract)1.摘要内容和格式一般格式：(1)目的(objective)：说明论文要解决的问题及其起源、由来。(2)方法(methods)：说明研究时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。(3)结果(results)：说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。(4)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。其它格式(1)目的(objective, purpose, aim, background)：论文要解决的问题及其起源、由来、研究背景。(2)设计(design)：论文基本研究设计。(3)地点(setting)：研究地点、单位、等级。(4)对象(subjects, patients)：论文研究的时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。(5)处理(intervention)：论文的临床治疗和其它处理方法。(6)检测(measures)：论文为评定结果而进行的主要测试项目。(7)结果(results)：说明研究内容中主要结果和数据。(8)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。2.摘要的写作要求(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。(2)格式规范化。(3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。(4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。(5)内容基本一致的英文摘要。(四)关键词(key words)关键词是表达科技文献的要素特征，是具有实际意义的词或词组。主题词是规范化的关键词，关键词是具有灵活性和广泛性的自由语言。现阶段关键词和主题词都作为检索语言使用。由于关键词是自然语言，同义词、近义词、多意词未统一，造成检索误差，故目前多采用从医学主题词表(MeSH)中选择。1.关键词格式3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。2.选择关键词的方法(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。(2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。(3)查阅医学主题词表确认。(五)引言(introduction)1.引言的基本内容(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的(2)研究此项工作的历史背景(3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态(4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义(5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法2.引言的写作要求(1)简明扼要，重点突出：一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10。(2)实事求是、客观评价：不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。(3)少用套话：水平如何，自有共论。(4)勿与摘要相同，避免与正文重复：不涉及结果或结论。(5)一般不写“引言”字样标题。(六)材料与方法(materials and methods)1.材料与方法的主要内容(1)实验对象：①动物：名称、品种、数量、来源、年龄、性别、分组标准与方法。②微生物或细胞：种、型、株、系、培养条件和实验室条件。③临床病例：来源、数量、性别、年龄、病因、病程、病理诊断、分型标准、选择标准。(2)实验仪器：仪器设备名称、生产厂家、型号、操作方法、改进之点。(3)实验材料：药品和试剂的名称、成份、规格、纯度、来源、出厂时间、批号、浓度、剂量、给药方法、途径、用药总量。(4)实验方法与条件：①临床病例：观察方法、指标、治疗方法、药物名称、剂量、使用方法、疗程。②手术与标本：手术名称、术式、麻醉方法、标本制备过程。③实验室：实验与记录手段、观察步骤、指标、注意事项、方法改进及依据。(5)统计学方法：(七)结果(results)结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。全文的结论由此得出，讨论由此引发，判断推理和建议由此导出。1.结果的内容(1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。(2)图表：用于显示规律性和对比性。(3)照片：能形象客观地表达研究结果。(4)文字：对数据、图表、照片加以说明。2.结果的写作要求(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。(2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。(3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。(4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。(八)讨论(discussion)讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。(2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。(3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。(4)作用机制或变化规律的探讨。(5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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论文常用数据分析方法分类总结
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。
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。
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。
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。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
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。
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。
论文的数据分析怎么写如下：
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。