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管理学毕业论文参考文献示范
论文参考文献，相信是一个困扰了很多毕业生的问题，下面特意为大家收集了一篇《管理学毕业论文参考文献示范》，供大家参考。
[1] 阿尔钦，德姆塞茨.生产、信息成本和经济组织:企业的经济性质[M].上海财
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[2] 陈清泰，吴敬琏.股票期权激励制度法规政策研究报告[M].中国财政经济出
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[41] 张俊瑞，赵进文.，张建，等.高级管理层激励与上市公司经营绩效相关性
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[22] 宁相东.公司治理理论[M].中国发展出版社，2005
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Hello， 这里是 行上行下 ，我是 喵君姐姐 ~ 在上一期中，我们为大家带来了 利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程第一期 ，内容包括： 描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析 等。 在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行：中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。PS： 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦！一、中介【报告B，SE，t（df），p），置信区间，画中介效应图】 1.回归方程法 算三个回归方程 1) 自—因 2) 自—中 3) 自、中—因 数据分析 2. Process插件法：Model4 部分标准化 效应量/Y的标准差 完全标准化 所有变量的标准化 3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图（标准化系数）】 本研究采用软件SPSS 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验：参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4)，样本量选择5000，在95%置信区间下。 为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用，本研究以MIL得分为自变量，FCI得分为因变量，PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明，PA在MIL和FCI之间起着中介作用。 MIL对PA有显著的预测作用（B=，SE=，t（98）=，p < ），置信区间（LLCT = ，ULCT =）不包含0； 中介检验的结果不包含0（ LLCT = , ULCT = ） ，表明 P A 的中介效应显著（中介效应大小为，S E =） ，中介效应如图所示。参考文献：Preacher, K. J. , & Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 36 (4), . 二、多重中介 1. Process插件法：model4 三、链式中介 1. Process插件法：model6 中心化：原始数据-均值 拆分文件：spilt四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】 1. 线性回归法 S pss操作 1）算z分数 2）算交互项 3）算回归方程 S pss结果解读 画交互作用图：对调节变量做高低分组 高分组：平均值+标准差= 低分组：平均值—标准差= 拆分文件，做回归 再做一次回归，画图 2. Process插件法：model1 S pss操作 S pss结果解读 报告 利用Process model 1 (Hayes，2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。 结果表明， 生命意义感P (B = ， t = ， p = )、 社会支持 (B = ， t = ， p = )以及二者交互作用(B = ， t = ， p = ) 对工作倦怠的作用 均不显著 （如表3所示），简单斜率分析图如图2所示。图 2简单斜率效应分析图五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】 1.线性回归法 算两组交互项 自*调 中*调 1) 自、调、自*调—因 2) 自、调、自*调—中 3) 自、调、自*调、中、中*调—因 报告 接下来验证有调节的中介作用，以压力为自变量，生命意义感P为调节变量，自我效能感为中介变量，深层劳动为因变量为例。 根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点，检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验：(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。 根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在：(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著，本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。 由表2、图1可见，方程1 中压力负向预测深层劳动（β=，p<），压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）。 方程2 和方程3 中，压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著（β=，p<）；压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=，p<）；同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著（β=，p<）。 这表明， 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 ， 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 ， 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验（以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量） 图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图（中介变量为自我效能感，调节变量为生命意义感P）参考文献： 温忠麟, & 叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展. 心理科学进展, 022 (005), 731-745.由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用，因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。 首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响，相应的简单效应分析见图5、图6。 图5结果表明，对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说，压力能负向预测深层劳动（ B= ， SE = ， p < ） ；而对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能显著预测深层劳动（B =, SE = = ），即 比起低压力情景，高生命意义感P的个体在高压情景下，会有更少的深层劳动。 图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用 图6结果表明，对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能预测自我效能感（B = ，SE =，p =）；而对于 生命意义感P较高的个体来说 ， 压力能负向预测深层劳动（ B = ， SE = ， p <） ；即比起低压力情景时， 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。 图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用2. Process插件法 调节前半路径：model7 1)Spss操作 2) Spss结果解读 调节后半路径：model14 1) Spss操作 2)Spss结果解读 探索前后：model57 报告 使用Hayes (2019)的SPSS 宏程序PROCESS（Model7），分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用（前半段）是否受生命意义感P的调节。 结果表明（如表4所示）： 自我效能感显著正向预测深层劳动（B= ，S E = 4 ，p< ） ； 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感（B=，S E =，p< ） 。 表4：生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析 在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时，自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。 综合以上结果，本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用， 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。 表5：不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系 生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限 *** *** M+ *** 注： *** p<进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组（介于两组之间的被试）三组，采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系，结果如图所示： 随着 生命意义感P水平的升高 , 压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B= , p < 减弱为B= < )。
Hello， 这里是行上行下，我是喵君姐姐~ 在第一期中，我们主要介绍了 如何对数据进行 描述、卡方&T检验、独立样本t检验、相关样本t检验、回归分析 ； 第二期中，我们介绍了 如何进行中介、调节分析，以及方差分析 。 在这一期中，我们主要介绍 EFA、CFA分析以及结构方程模型 。 一、EFA 1. Spss操作 EFA是降维，也就是将多个变量变成几个维度/因子，常用于量表编制中——将某几道题目聚成一个维度。一方面，需要极强的理论支撑；另一方面，研究者的个人理解、方法选择都会影响结果。勾选KMO和球形检验 KMO: Keiser-Meyer-OlkinMeasure of sample adaquacy ： 体现观测变量间的偏相关性，比较简单相关系数和偏相关系数的大小，0-1之间，需要超过，越大越好。 Bartlett’s test of sphericity(球形 检验 ) ，一般相关矩阵中的相关系数必须显著高于0。提取因子的方式有很多，请参考前人文献进行选择。因子分析中是否需要旋转，根据假设/理论模型中的因子间是否有相关关系进行选择。2. 图表解读 确认KMO和巴特利特检验后，看总方差解释。 总方差解释主要关注— 特征根/特征值：所有变量的因素载荷平方和，针对给定因素的特定值。 对于未旋转的情况，各因子的载荷量及总载荷量均有体现，如下图中，前六个因子共解释了。 当旋转后，仅有各因子的载荷量，并无总体载荷量。接下来是碎石图，主要看拐点，即从某个点开始，斜率出现显著变化。一般要根据前人研究、假设、总方差解释等共同推断。接下来是成分矩阵，体现了每个题目与每个因子的相关关系。若选择了最大方差法旋转，则需要关注【旋转后的成分矩阵】若选择了直接斜交法旋转，则需要关注【模式矩阵】对于斜交旋转来说，还可以计算旋转的θ角3. EFA小结 本部分的个人倾向较重，相同的数据不同人会得出不同的结果，因此一定要慎重。 在删减题目时，要考虑题目本身的意义，题目在数据上的体现（是否有双重载荷、是否毫无区分度、题总相关是否过低）等等进行删减。 此外，在结果报告时，一定要说明选择的提取方法及旋转方法，方便他人理解。 二、CFA 1. Lisrel操作 使用Lisrel进行数据分析前，需要对数据文件格式进行改变，通过lisrel打开数据文件，另存为psf格式DA NI= 9 NO= 428 【DA NI= 变量数 NO= 被试数 】 RAW= 【RAW= 数据文件的名字 】 MO NX= 9 NK= 2 【MO NX= 题目数 NK= 维度数 】 FR LX 2 1 LX 4 1 LX 7 1 LX 8 1 LX 9 1 LX 1 2 LX 3 2 LX 5 2 LX 6 2 【哪个题目对应哪个维度，如LX 2 1 的意思是，第2题，对应第一个维度】 LK【命名维度】 LK1 LK2 PD【输出】 OU SS MI 或者DA NI= 20 NO= 1321 【DA NI=变量数 NO=被试数】 RAW= 【RAW=数据文件是哪个？需要另存】 MO NX= 20 NK= 5 【MO NX=题目数 NK=维度数】 PA LX 【哪个题目对应哪个维度，如1（0，0，0，0，1）代表了第一题在第五个维度上】 1(0,0,0,0,1) 1(0,1,0,0,0) 2(0,0,0,0,1) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 1(0,1,0,0,0) 1(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,1,0) 2(1,0,0,0,0) 1(0,0,0,0,1) 1(0,0,0,1,0) 1(1,0,0,0,0) 3(0,0,1,0,0) 2(0,1,0,0,0) LK 【命名维度】 LX1 LX2 LX3 LX4 LX5 PD【输出】 OU SS MI 2. Lisrel输出 运行后的输出文件直接全选粘贴进word文档，对如下参数进行查找及报告：/df、GFI、RMSEA、CFI、AGFI； 要求： /df < 5 Goodness of Fit Index （GFI）> Root Mean Square Error of Approximation 平均残差（RMSEA）< Comparative Fit Index (CFI) > Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) > 或：同时满足：CFI > ；RMSEA < ；/df<3 参考文献：Hu, Li‐tze, & Bentler, P. M. . (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. 三、结构方程模型 有一个自变量和一个因变量的 DA NI= 6 NO= 200 ROW= DATA SE 【SE代表选取里面用哪几个变量】 1 4 5 6/ 【斜杠要加，先写Y的指标，再写X的指标】 MO NX= 3 NK= 1 NY= 1 NE= 1 T E=Ze ro ( default= DI ，F R) 【MO=model，模型NX=X变量的因子数，NK=几个x变量，NY=Y变量的因子数,NE=几个y变量，TE=ZERO：单因子的Y变量的测量误差（x为TE）】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 【说明潜变量与显变量的关系，LX11的意思是，第一个显自变量对应对第一个潜自变量】 LK 【命名左边X】 XXXX 【X的左边名字】 LE 【命名右边Y】 YYYY 【Y的右边名字】 PD 【输出】 OU AL 一个X，多个Y（中介） DA NI=9NO=200 【数据情况介绍】 LA 【对所有变量命名】 Y1 Y2 Y3 Z1 Z2 Z3 X1 X2 X3 ROW= 【数据文件提取】 SE SE 1 2 3 4 5 6 7 8 9/ 【选取变量】 MO NY= 6 NE= 2 NX= 3 NK= 1 BE=FU 【模型：前六个变量（1-6）对应Y，共产生两个Y；接下来三个（7-9）对应X，产生一个X；BE=FU（BE=SD）：两个Y之间有相关】 FR LX 1 1 LX 2 1 LX 3 1 LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 2 LY 5 2 LY 6 2 GA 1 1 【第一个X指向第一个Y】 GA 2 1 【第一个X指向第二个Y】 BE 2 1 【算谁与谁之间的相关】 【模型情况：LX 11—LY 6 2 表示了显变量与潜变量的关系，1-3个显x变量表达了第一个潜x变量；1-3个显y变量表达了第一个潜y变量；4-6显y变量表达了第二个潜y变量 GA 代表了潜变量间的关系； GA 2 1 代表第一个潜x变量指向第二个潜y变量 BE 表达的是潜y变量间的关系，BE 2 1 代表第一个潜y变量指向第二个潜y变量】 FI LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【规定固定参数，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 VA 1 LX 1 1 LY 1 1 LY 4 2 【固定负荷为1，LX 1 1将第一个显x变量对第一个潜x变量的负荷固定；LY 1 1将第一个显y变量对第一个潜y变量的负荷固定；LY 4 2将第四个显y变量对第二个潜y变量的负荷固定】 LK【为潜x变量命名】 XXXX LE【为潜y变量命名】 YYY1 YYY2 PD 【输出模型图】 OU AL 【OU 结果输出】 本期的内容就到此结束啦！ 在本期中，我们为大家介绍了EFA、CFA分析以及结构方程模型。 分享完毕，希望有所帮助。 排版：华华 校对：喵君姐姐
问卷调查中一种常见题型是多选题，又被称为多重应答。它在本质上属于分类数据，但其数据格式较特殊，在分析时也需要计算一些较为特殊的指标。SPSS的数据文件，对于多选题，其数据格式有两种：多重二分法和多重分类法。当一个题目有多个候选项，每个候选项可以被选中、也可以不被选中时，通常采用多重二分法数据格式。这种方法，将每个候选项设置为一个变量。有几个候选项，就设置几个变量。变量的取值只有两个，分别表示选中或未被选中。通常用1表示选中，用0表示未被选中。多重二分法数据格式的优点是简单明了，易于理解；缺点是需要的变量数比较多，当候选项很多时，应答可能比较分散，分析讨论较繁琐。当一个题目有多个候选项，每个候选项可以被填入可能答案中的一个、也可以不被选中而保持空缺时，通常采用多重分类法数据格式。这种方法，将每个候选项设置为一个变量，有几个候选项，就设置几个变量。每个变量的可能取值有多个，分别表示所有可能答案中的一个。通常将所有可能的答案排列起来，分别用1，2，3，…来表示。多重分类法数据格式的特点是，可以用较少的变量反映出较多的应答。但由于需要将不同变量中对同一答案的选择累加起来，故分析方法相对难于理解些。根据你提供的内容建议使用第一种方式（多重二分法）进行统计分析、、、如 采纳给分，O(∩_∩)O谢谢
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。
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如果是手动录入问卷，录入步骤具体参照下图：
例：“您对搜索网页的哪些方面更加重视？”
① 上图中一行代表一份问卷，ID是编号列，防止录入出错以便进行检查。
② 2~5列为多选题的四个备选答案，有几个选项就需要录入几列，选择录入为1，不选择录入为0。
③ 使用「在线SPSS」SPSSAU中的多选题功能进行分析，一键得到智能分析结果。
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论文参考文献，相信是一个困扰了很多毕业生的问题，下面特意为大家收集了一篇《管理学毕业论文参考文献示范》，供大家参考。
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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。
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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。
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你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。
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1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m 软件下载可搜索“ spss软件下载地址及安装介绍 百度经验 ”，希望对你有用。毕业论文还是自写好！ SPSS软件及教程百度网盘免费下载 链接： SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医学，机器学习等方向。 医学论文相关性分析打开spss统计软件学，依次点击“分析——相关——双变量”；在“双变量相关性”窗口中，将除“性别”变量外，其他变量拖入“变量”列表框中，勾选相关系数为“Pearson”，显著性检验“双尾检验”和“标记显著性相关”；点击“确定”，可得到相关性分析的结果。 医学毕业生毕业论文2篇 在西学东渐背景之下,我国医学开始了近代化进程。下面是我为大家整理的本科医学毕业论文，供大家参考。 摘要：目的：评价问题式教学法(PBL)教学模式在郑州大学20XX级本科临床教学中的效果。方法：将郑州大学20XX级共计354名临床医学生随机分为2组，分别进行PBL教学和LBL教学，比较两种方法的教学效果。结果：PBL教学班学生期末理论考核成绩、综合能力LBL教学班学生明显提高，差异具有统计学意义(P<)。结论：PBL教学法适用于本科临床教学，能够提高教学质量。 关键词：问题式教学法;临床医学;高等教育 目前我国高等医学院校教学过程中，大多数授课仍以传统教学模式(LectureBasedLearning,LBL)为主，LBL是以教师为中心，采取学生集体)灌输式教学;临床医学生被动接受知识，其学习兴趣不易提高。由于临床医学专业的理论性、实践性和应用性较强，这种单向传输、死记硬背的被动教育模式不能激发医学生学习兴趣，锻炼其临床思维。如何训练和加强医学生主动学习的能力成为了现代医学教育的首要问题。问题式教学法PBL(Problem-BasedLearning，PBL)源于20世纪20年代，以问题为中心，进行开放性、探索性的学习模式，是国际上较新的一种教学方式。该模式实施的主要方法是提出问题-收集资料-小组讨论-课堂讨论-老师总结。该方法以学生为主体，强调临床问题在教学过程中的重要性，通过对针对性临床问题的探讨，提高医学生对学习的主动性、激发学习积极性和兴趣、培养临床思维，由此解决医学生的单向传输的学习问题。郑州大学临床医学系于2006年引入这一教学方法，经过几年的探索，逐步形成了一套具有我校特色的问题式教学法。虽然PBL已经广泛运用于各个领域并取得了较为可观的效益，但对于高等教育临床医学生，尚未有但PBL教学法是否达到了之前的预期效果，我们仍没有客观的评判指标。因此，我们此次的研究旨在通过客观的调查来评价问题式PBL教学模式在本科教学中的效果教学模式在郑州大学临床医学20XX级本科教学中的效果，以期为PBL教学法广泛的推广应用提供科学依据。 1对象与方法 研究对象 选择郑州大学20XX级临床医学五年制全体学生共计记354名。以班级为单位分成2组，实验组32人接受问题式教学法(PBL组)，对照组322人采用传统教学法(LBL组)。两组学生在年龄、性别等方面无统计学差异(P>)。 研究方法 实验设计 我校临床医学学制为5年。所有医学生接受全部临床专业课程。对照组根据我院课程的大纲要求采取传统授课方法。实验组，采用PBL教学法，具体方法如下：传统教学与问题式教学相结合。传统教学主要以系统性讲解理论知识为主，问题式教学主要以学生讨论为主，课前由老师设计病例发给学生，让学生自学，课堂上由老师引导进行讨论分析病例。 观察指标 (1)期末理论考核成绩：采用相同试卷对两组医学进行理论考核。成绩均为百分制，包括临床医学5年制所有专业课程，包括妇产科学、儿科学、外科学、老年医学、内科学、神经病学、传染病学。 (2)效果评价：自制临床医学教学效果调查问卷，主要包括：①综合能力评估：对理论知识的理解掌握程度、学习兴趣及主动性的提高程度、自学能力等方面，每个条目包括显效、有效、一般、无效四个选项;前二者定义为“有效”;②是否考研。采用不记名填写问卷方式。以上从客观和主观上分别评价两种教学模式的教学效果。统计方法根据观察指标数据类型的不同，应用对数据进行统计学分析，计数资料采用卡方检验，计量资料用X±SD表示且采用检验，P<为差异有统计学意义。检验水准为=。 2结果 基本情况：共调查PBL组32名，收回有效问卷29份，有效率;调查LBL组354人，收回有效问卷293份，有效率。 期末理论考核成绩 期末理论考核科目包括：妇产科学、儿科学、外科学、老年医学、内科学、神经病学、传染病学;考核成绩结果显示：与LBL组相比，PBL组学生在所有考核科目中具有较高的成绩，两组在妇产科学、儿科学、外科学、老年医学、内科学、神经病学、传染病学的且差异均有统计学意义(P<)(见表1)。 效果评价 考研率 在考研率方面，PBL组为，LBL组为，两组差异不具有统计学意义(P<)。 综合能力评估 总体上，大多数PBL组的同学对PBL教学法较为满意并能很快适应这种教学方法，与传统教学法相比，实验组同学认为PBL教学在搜集文献资料、培养自学能力、建立正确的临床思维方式、培养团队写作能力、提高语言表达能力更有优势，而在提高学习效率、提高学习积极性方面差别不大，在掌握基本理论知识方面存在劣势(表2)。 3讨论 我国目前医学院校仍多采用传统的授课模式，这种模式有利于教师将知识高效、准确地传授给学生，并极大地节约了教育资源，这种教学法至今仍是其他教学法不可替代的。①但对于医学生，过于重视知识的重要性，而忽略对学生综合素质的培养，对其以后适应临床工作是不利的。②PBL教学，将医学生置于临床问题中，有利于调动医学生的积极性、主动性、创造性，转变学生思维方式，有利于学生独立思考、理论结合临床，灵活应用知识，有利于加强人际交往能力和学生的言语表达能力，促进学生运用和巩固所学知识，并培养对知识的综合运用能力。③经过几年的探索，郑州大学临床医学系已形成了一套以基于问题教学为主体，辅以理论知识串讲的PBL教学法，但PBL教学在国内仍处在起步和探索阶段，在具体实施的过程中存在着一些不足之处，如同学们普遍反映由于减少了老师串讲的环节，对知识的全面掌握存在欠缺，这一点仍需教师在今后课程和问题的设置上增加知识的覆盖面，尽量缩小同LBL教学法在构建学生知识深度和广度上的差距。通过对PBL组调查问卷、两组考试成绩、考研率的分析，PBL教学法在调动学生学习积极性，提高团队协作意识及表达能力等方面显示出了其一定的优势，适合在临床医学本科教学中推广。 注释 ①于述伟.LBL、PBL、TBL教学法在医学教学中的综合应用.中国高等医学教育,2011(5):100-102. ②Prince,(PBL)(4):394-401. ③田金徽,刘爱萍,申希平等.PBL教学法在循证医学教学中的应用效果评价.中国循证医学杂志,2011(1):39-43. 【摘要】在我们目前开展的住院医师规范化培训和临床医学专业学位研究生“双轨合一”培养模式下，研究生的临床思维和技能得到加强，但是科研能力和论文写作能力减弱，人文精神和医德教育的重视程度不足。多年实践使我们体会到，科室在研究生的综合素质培养尤其在人文和道德培养中发挥至关重要的作用，在一定程度上决定了研究生的培养质量，而研究生的培养又能促进科室的建设和发展，两者相辅相成。 【关键词】临床专业学位;研究生;临床科室 1998年我国开始试点临床医学专业学位研究生教育，培养出了大批高层次的人才。随着我国医药卫生体制改革和医学专业学位教育改革的推进，为了完善我国医学人才培养体系，2009年《中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》中明确提出“建立住院医师规范化培训制度”，在这一背景下，医学教育部门近年开展了住院医师规范化培训和临床医学专业学位研究生“双轨合一”培养模式的尝试和探索。虽然在这种模式下，临床专业学位研究生的临床思维和技能得到加强，但是科研能力和论文写作能力减弱，人文精神和医德教育的重视程度不足[1-2]。在研究生培养的实践中，我们深刻体会到充分发挥科室在研究生培养中的作用，对研究生素质的全面提升具有重要的作用，而且能到达促进科室建设与发展的双赢局面，也是科室建设的必由之路。 1提高认识，把研究生培养作为科室建设的的重要工作 改善医务人员的学历结构 研究生教育是医务人员继续教育的一条重要途径。尤其是我院南楼的特殊工作性质，医疗保健工作任务繁重，医务人员渴望提高医疗科研水平，提高自身素质。研究生教育的实施，能够缓解了这方面的突出矛盾，为培养高素质的保健人才，提高他们的理论水平和科研素质奠定了良好的基础。以我院南楼消化科为例，经过多年来的不懈努力，通过研究生教育，改善了科室人才结构，缓解了人才断层状况，而且开拓从事医疗保健工作的医务人员的视野，有助于将他们所获得的知识，转换为临床实际的工作能力。目前，我科中级职称以上医师获博士学位者占，有研究生学历者达100%。 研究生学位课题与科室学科发展的方向紧密结合 为了使研究生所完成的学位论文能够与科室建设的具体规划相一致，达到通过培养研究生，促进科室的学科建设和发展目的。我们在研究生科研立题时，重视强调将选题与老年消化疾病的临床实际紧密结合，与科室承担的科研课题相结合，并要求研究生要在查阅大量文献的基础上突出课题的创新性。积极采用先进的分子生物学技术和生物信息学技术完成学位论文。在大家的团结协作下，老年消化实验室应用先进技术和方法开展研究工作，如制备抗体、纯化和鉴定蛋白、提取质粒、细胞培养等都逐步开展起来。既保证了学位课题的完成，又为科室获得高层次的科研课题和争取高等级的科技成果奠定了基础，先后获得了多项军队重点课题和国家自然基金课题，为今后科室发展起到了推动作用。 始终坚持大局意识 科室在研究生选题、课题论证、实验步骤、论文写作、临床实践等方面，各位导师都能够互相通气，主动协商，步调一致。营造一种既重视团结、和谐的气氛，又要坚持对研究生严格要求、在科研工作中实事求是的科学态度，保证对研究生的培养目标的圆满实现。互相信任是做好研究生工作的基础。科室老专家在这方面起到了表率作用，其十分尊重科室对研究生的培养意见。对研究生在课题完成工作中遇到的困难和问题，科室也积极协调帮助解决，保证了研究生培养和科室建设同步发展。研究生培养教育的实践，使我们深刻的认识到，团结就是力量，始终坚持大局意识，是科室发展的关键。 2为研究生完成高质量的研究课题努力创造条件 我院南楼临床部承担着繁重的临床医疗保健任务，在这种情况下，临床科室的学科发展，尤其是科研课题的完成，很大程度上需要研究生来完成，他们是科学研究的主力军。因此，研究生实验工作的顺利与否不仅关系到研究生毕业论文的完成，而且与整个科室科研工作与学科发展有直接的关系。站在这个高度上，科室对研究生在完成学位论文过程中所遇到的问题，应真正做到及时了解、及时帮助，将他们在实验过程中遇到的困难作为大事来解决。为适应研究生学位课题研究的需要，近年来，我院老年消化研究室在南楼临床部和老年医学研究所领导的'支持以及科室的共同努力下，经多方筹措，先后添置了二氧化碳孵箱，低温冰箱、高速低温离心机等实验设备，为研究生的培养创造了良好的条件。如遇到需要某些实验设备，科室不能解决时，积极同其他实验室协调，保证实验工作的顺利进行。科室不仅为本科室研究生完成科研论文工作提供了较好的实验条件，还吸引了其他科室的研究生来我科室做实验。通过连续培养研究生，不仅使科室的研究方向进一步明确和稳定，而且通过一定深度和难度的科研工作，真正的促进了科室整体学术水平的提高。 3重视研究生能力的培养 研究生和本科大学生的主要区别在于“研究”和“学”字上。研究生与本科生教育最大的不同是，研究生教育的重点是培养和训练学生的自主学习、独立工作、独立研究的能力。研究生除了继续深入学习前人的知识和技术外，更重要的是如何在今后的科研实践中，注重利用各自的优势培养科学的思维。研究生不仅仅是单纯地参加科研工作，更为重要的是让其了解所参加的科研课题的立题过程、意义及现阶段实验在整个课题中的作用等提高研究生培养质量。为了培养自我学习能力，科室要求研究生都要在阅读大量文献包括专著和专业期刊基础上，在科室完成一次本研究方向的公开性学术讲座。培养和训练研究生学会找书、读书，学会收集、识别有价值的信息，并有机地和自己的研究方向结合的学习能力。研究生具有思维敏捷、易于接受新信息、勇于创新的特点。他们上进心强，攻读学位期间，都希望通过努力完成较高水平的学位论文，并发表文章。为达到培养高层次的科技人才目的，科室十分重视发挥研究生的主观能动性，创造条件积极鼓励研究生应用新技术、新方法开展科研工作完成学位论文。根据攻读学位研究生的招生来源和工作年限，结合个体素质、能力、个性基础等方面的差异，科室合理安排工作。外地生源的研究生，即使是科学学位研究生，入科后也安排在临床先熟悉情况。对于本科室来源的研究生，尽可能给一定的时间，在实验室开展并完成具有一定的探索性、创新性的课题，提高他们的科研能力。 4重视科室在研究生人文和道德培养中的作用 人文精神和道德教育是住院医师规范化培训和临床医学专业学位研究生培养不可或缺的部分，目前在”双轨合一”培养模式下，临床医学专业学位研究生临床轮转时间长，很多专业课程改为夜间上课，人文精神和道德教育培养时间减少，加之带教导师忙于临床工作，常常忽略人文精神和道德教育的传授，出现了人文精神和道德教育弱化的弊端[1，3-4]。在医疗过程中，患者不仅需要治疗生理上的疾病，更多的人越来越注重心理及思想上的关怀，一个医师没有人文修养时，是无法应对患者因病而衍生出来的许多其他问题的。人文思想教育可以提升医学生的道德伦理、明辨是非及人际沟通能力，有助于提高医疗水平。近年来，医患关系紧张，人文精神教育显得尤为重要。古希腊医学家希波克拉底曾说过：“医师应具有优秀哲学家的一切品质：利他主义、热心、谦虚、冷静的判断、沉着、果断、不迷信。”因此作为医务人员应树立“医者仁心”的观念，以治病救人为本，以仁爱精神为准则;还需在医疗实践的过程中牢牢树立“医德至上”的理念，做到大医精诚，有利于改善医患关系[5]。专业学位研究生临床时间长，导师在带教过程中言传身教，培养研究生对患者的态度和言行，做到关心、体贴患者，提高研究生与患者沟通的能力，是研究生人文培养的重要环节，而且临床期间不仅是导师的单独指导，更多的是需要科室多名带教老师共同协作，他们对于患者的态度及言行直接影响着所带教学生的对于医患关系的理解。因此，科室重视对研究生的人文和道德培养，是切实保障新的培养模式下培养高素质的医学人才的关键。 5讨论 教学相长，共同提高。在培养研究生过程中，不仅提升了科室医务人员的全面素质，同时也促进了导师自身素质不断提高。研究生所做的工作绝大部分是本学科前沿性的课题，这就要求导师不断提高自身素质，不断更新知识、把握学科发展动态。导师的人文道德影响了研究生的发展，也要求导师不断提高自身修养。实践使我们体会到，科室在研究生的综合素质培养中发挥至关重要的作用，研究生培养也对科室的业务建设和发展起到了强有力的促进作用。 参考文献 [1]唐乾利，刘明，蒋秋燕，等.“双轨合一”模式下临床医学专业学位研究生培养特点分析及培养思路研究[J].右江民族医学院学报，2015，37(5)：748-751. 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