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excel中点 工具 ，里面的加载宏，勾上分析工具库，加载好后，工具里面会有一个数据分析找到分析工具库，做回归分析，在x值的选择上，选取多区域的就是多元回归了，这个是线性的回归，其他的话，借助别的工具可能更好
以Excel2010为例。1、“开发工具”选项卡 中单击“加载项”组中的“加载项”按钮，打开“加载宏”对话框。如下图。勾选 “分析工具库”。2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮，打开“数据分析”对话框。如下图。单击“回归”选项。
方法如下：选择成对的数据列，将使用“X、Y散点图”制成散点图。在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。由图中可知，拟合的直线是y=15620x+，R2的值为。因为R2>，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
拟合程度高，主要是前几期的数据离散性小（ ），使用二阶做趋势线，前几期的数据拟合的好，残差减少许多，但是用线性的话，前几期就拟合不好，残差比较大。我感觉EXCEL给出的公式不正确，用给出的公式回推Y值，都相差很大。
方法如下：选择成对的数据列，将使用“X、Y散点图”制成散点图。在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。由图中可知，拟合的直线是y=15620x+，R2的值为。因为R2>，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
先写回归方程，其次。列出标准误，然后分析t值，最后评价指标。步骤就是这些，内容自己丰富。O(∩_∩)O
以Excel2010为例。1、“开发工具”选项卡 中单击“加载项”组中的“加载项”按钮，打开“加载宏”对话框。如下图。勾选 “分析工具库”。2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮，打开“数据分析”对话框。如下图。单击“回归”选项。
点击插入里面的散点图，里面有一个圆滑的带点的图，点击那个以后会弹出一个空白图，单击右键后点选择数据，然后x，y分别选定，图就做出来了。之后点击图上的点，选定所有点后右击，有一个拟合，选择线性，并在方程那一栏打钩.答题不易，互相理解，您的采纳是我前进的动力，如果我的回答没能帮助您，请继续追问。您也可以向我们团队发出请求，会有更专业的人来为您解答！
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
论文查重是论文审查的一个重要环节，不论是本科生还是研究生，在论文提交审阅之前都需要进行查重，这个过程能够在一定程度上避免论文出现大面积抄袭的情况，是保障论文质量的技术手段之一。
按照 历史 经验来看，导致论文查重率较高通常有三方面原因，其一是论文引用的成熟资料过多，而且很多内容没有进行更新，这种情况是比较常见的。要想解决这个问题，首先应该重点突出描述自己的研究成果，尽量减少对于成熟资料的引用，如果有引用，也应该对于原资料有自己的分析和理解，这是非常重要的。
其二是研究成果有“拼凑”的嫌疑。有一部分同学的论文，之所以出现查重率过高，与自身的研究成果不够突出有直接的关系，简单地说就是“拼凑”其他人的研究成果，然后做了一些“微创新”，而如果实验数据不能有效进行支撑，那么这些创新也可以称为“伪创新”，这一点也应该引起足够的重视。这样的论文，即使通过了初期的论文查重，也很难能够通过盲审，所以如果是这种情况，论文就需要大面积重写了。按照往年的经验，很多研究生就是因为论文成果达不到要求而选择延期。
其三是论文中对于实验数据的分析不足，导致差异化内容较少，这也是一个比较常见的问题。实际上，要想解决这一问题是比较简单的，也不会占用太长的时间，就是尽量完善一下自身的实验数据，缺少的实验数据补齐通常就可以了。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
方法一：外文文献翻译法
查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。
优点：
1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。
2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。
方法二：变化措辞法
将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。
优点：
1、将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。
2、对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。
缺点：逐字逐句的改，费时费力。
方法三：google等翻译工具翻译法
将别人论文里的文字，用google翻译成英文，再翻译回来，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。
优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。
知网最重要的一条重复检测规则是连续六个字不能语序一样字词一样，所以两个方法每连续五个字就改变一个词，没有词可变的就改变语序，举个例子，原句：中国足球水平处于全世界最低水平，连马尔代夫这样的小国都赢不了，按第一个方法改为，我国足球水平在世界上处于最差的档次，在和马尔代夫的比赛中都无法战胜对手。按第二个方法改为，马尔代夫在足球比赛中让中国队不胜，表明中国足球的水平已经沦为世界最差档次。
毕业论文怎么降重的八个技巧：论文降重其实是一件很简单的事，摸清套路后完全不需要花费太多精力去论文修改降低重复率。所以我分享一下具体经验方法。毕业论文怎么降重的八个技巧：
1英文文献翻译法论文查重的范围基本上是一些中文的文献，对于外文文献就没有涉及了。因此去网上找一些相关的英文文献，将它翻译一下，分分钟文章的字数也就上去了，而且能轻松通过“查重”。自己翻译太累？Google翻译一下，自己再稍微润一下色，就搞定了。
2“中英中”互换法当你看到一篇中文文献上的好几个段落，用在自己文章中再合适不过的时候，难道就只能自己花大量的时间重新一句句改写，或者直接放弃么？ 用翻译软件先翻译成英文，再翻译至中文，之后手工修改润色一下，保证和之前的文章意思一致，却绝对被改得面目全非了。 像一句“我国的企业会计行业需要不断革新”，翻译成英文“China's accounting industry needs to be innovated”，再翻译成中文“中国的会计行业需要创新”，就和原来的句子不同了。
3原句转换法你可以先用格子达免费论文查重系统先自查一下，然后照着“查重报告”，对症下药，用同义词替代，变换句式之类来进行修改，直到结果让你满意为止，避免做大量无用功。像“原理”可以用“基本思路”代替；“优点”可以用“好的方面”代替。
4变身“表格、图片”法表格、图片基本上是查重不了的，你可以将文字转变为表格，一目了然，也绝对不会检查出是重复剽窃的。 或者当你需要大片引用时，将文字截图作为图片插入，再添加一大堆无用的文字，设置图片的上下文格式，让图片完全覆盖文字，字数照常有，但论文查重系统查不出来，之后打印出来也绝对毫无PS的痕迹。
5画蛇添足法这种主要是为了凑字数，字数不够，往往是写论文过程中最大的痛苦。我已经尽力了，可是字数还是不足啊！ 其实，论文中不乏一些英文的缩写或者一些专业名词。你可以故意在一些缩写的英文或者专业名词边上，加上中文注释，一些助词、感叹词、能用则用。最后只要凑足字数，还不重复，就是胜利了，像CPA后面可以跟上“注册会计师”的注解。
6标点断句法特别注意标点符号的灵活运用，将中文或者英文的的复合句，用标点断成两个或多个单句。这样句子的总体意思没有变，但查重率也降下去了。 像一句长句“会计信息系统是利用信息技术对会计信息进行采集、存储和处理，完成会计核算任务，并能提供为进行会计管理、分析、决策用的辅助信息的系统。”可以转换成“会计信息系统是一种能提供为进行会计管理、分析、决策用的辅助信息的系统”、“它能对会计信息进行采集、存储和处理”、“它也可以完成会计核算任务”这几个单句。
7短句拼凑法一般而言，论文查重系统检测到13-20个左右相同的字，就认为是雷同，所以连续相同的，尽量不要超过要求的字数上限。这时候，各种短句拼凑的方法就显得格外的喜人了。多找几篇相同主题的文章，各找出用一些短句进行拼凑，很快一段话也就出来了。 像“内部审计监管体系不到位，会削弱会计内部控制的成效”以及“内部审计机构缺乏独立性和权威性”分别来自两篇文章，可以改成“内部审计监管体系不到位，缺乏独立性和权威性，会削弱会计内部控制的成效”。
8回归书本法很多人以为论文查重系统能查到所有可以公开查看的文章，实则不然。论文查重系统也有自己的一个数据库，里面多半是已发表的毕业论文，期刊文章等等，也不乏一些网络上的文章， 但是很多书籍是没有包含在检测数据库中的。很多师兄师姐用实践表明，这个方法还是有效果的，从一些书籍中摘抄了大段文字，最后也没被查出来。
不是吹牛逼，看完这篇关于论文查重降重的干货，能够帮助你节省90%的时间花在论文上，让你真正能够受益！
真心希望这一篇内容能够真正帮到每一个人。
这篇内容将给大家提供两个方法来解决论文查重查重率太高怎么解决。
一、智能降重
二、论文降重的方法
一、智能降重
关于智能降重这一块，我首推Passyyds的智能降重。
Passyyds的智能降重，能够实现论文一键降重，这对于我们来说简直就是福音！
使用智能降重后的效果：
这个查重系统跟知网的还相差不大：
二、论文降重方法
如果说你不太想用智能降重，那只能是通过选择一些论文降重方法来进行：
方法1：复述法
说道复述法，其实很简单，就是把重复的句子通过自己的话翻译一遍，虽然是句子变了，但是意思不变。
方法2：转换语序法
转化语序法，其实也很简单，就是在标红的句子打乱主谓宾，定状补，在语句通顺的情况下，改变语序。
方法3：同义词转换
同义词转换其实跟复述法差不多，只是这个是挑重复句子中的词语进行更换，这个做的原因就是避开查重引擎的检索。
方法4：增加法
增加法就是通过在标红的地方增加一些词语，或者句子，来达到让你的论文查重率降低的方法。
提别提示：
有很多人推荐翻译法，比如说先把汉语翻译成英文再翻译成小语种再翻译成汉语。我告诉你，P用没有！！！别跟我抬杠，不信你去试试。
最后再给大家推荐个靠谱的论文查重网站：
Passyyds论文查重，每天免费一篇
其实论文免费查重并没有那么恐怖，学会几个小技巧，论文顺利的通过，那么下面教你几种方法来降低重复率。
一、分析论文检测软件。论文查重软件的算法和数据库有很大的不同。因此，在检测论文之前，有必要了解每个论文查重系统的优势和缺点，以便根据学校和个人情况的具体要求进行选择。
二、掌握修改技巧。这一步对于论文查重免费是非常重要的。目前，常见的方法是同义置换和部分句子交换。Paperpm不仅具有机器人降重功能，还支持在线体重变化和实时查重，既方便又易于使用，这样可以节省学生大量的时间，让修改论文变得轻松简单。
修改方法：
1、修改关键词.当我们写论文，总是会有一些词和字的引用是一样的，如果不修改，将导致增加重复率。当然，我们不能为了降重而降重，还是需要保证论文的专业性。
2、转换说法。当中国文化的博大精深，这个词有多种表现形式，他们可以用自己的语言表达了对文本部分标记为红色，我们可以选择句中的顺序颠倒过来，可参考“四”变：复杂变简单，正话反说，主动变被动，简单变复杂。值得注意的是：为了在原理上避免错误发生，我们不能改变句子的原意。
3、短句变长句。飘红的短句是很难改的，所以，我们需要充实句越多越好，用我们自己的话复述它，而不是长句和短语，这不仅增加了论文的字数，同时也降低了重复率。
关键是要有耐心修改论文。毕竟，在提交论文终稿时，我们需要在学校的论文查重软件中检测重复率。如果重复率不通过，那么麻烦就很大。因此，细心的修改论文的每一处，顺利完成了自己的毕业论文。
论文重复率高，当然是需要进行论文降重啊，现在论文降重的方法还是能找到很多的，有的确实有效，有的是真的不行，所以大家一定要找到适合自己的降重方法！
想要论文查重软件想人脑一样，自己判别上下文语句内容，以及根据内容的意思进行降重修改短时间内容几乎是无法达标这种地步的，那么论文免费查重时有哪些小技巧是值得注意的呢？
1、用图表说话。图文内容表达法，是目前主流的内容写作方法，把自己的论文数据内容，制作成直观的内容图表，这样不仅能有效避免论文查重检测，因为目前查重系统无法检测论文中的图表内容，并且图文还可以将一些无法用语言表达出来的数据，更加形象且深刻的呈现在读者面前，新颖而独特的答辩方式更可以获得通过的几率。
2、插入引用。论文参考文献在论文写作过程中起到举足轻重的作用，因为论文中需要引用他人的相关内容，来辅助自己的观点，进行论文的论证，也就是说将相关文章或内容的借鉴过来变成自己的，将引用的文字以word文档的形式插入其中，即能有利于规避查重，又方便日后修改。
3、措辞转换。万变不离其宗怎样将别人的论文当中的精华转化成自己论文中的精品那呢？这就需要参考者要先将原作者的思想精髓理解透，然后再按照自己的理解方式将精髓以自己所理解的方式写出来，这既是借鉴，也是升华。
4.查重软件AI降重。如果觉得人工降重过于复杂麻烦而且贵，也可以借助专业的降重网站、软件,比如paperpm常用的论文修改助手等进行降重
官网：
论文重复率过高该怎么办？能够顺利一次通过论文查重的作者毕竟是少数，大部分毕业生都需要反复修改和优化，基本的修改次数在5次以上，修改确实需要时间，但是在修改过程中你的想法得到了锻炼，想法更加清晰，框架更加完整，修改不是坏事，而是提高自己的机会这样修改就没问题了。
论文的修改包括单一的修改和综合的修改，如果文章的构想和框架没有问题的话，只要表现不正确、深入、错别字等细节问题，就可以先修改，稍微修改具体的部分，文章的构想混乱、逻辑结构不明确、不足的话，就需要大幅度的修改，有的指导老师要求学生重新构想论文，通过论文的查重。
为了避免重复劳动和无意义的修正，在写作前画出大致的框架和构想，明确修正的方向、位置、战略，预测最终的修正结果，测定实际的修正效果，再次优化，制定修正大纲往往能达到工作的一半效果，局部和全局的修正都可以制定简单的计划大纲，保障修正的目的和有效性，即使论文检查时的结果不好，也可以得到领导的认可。
具体内容充实生动是写作的基本要求，在进行论文修改的时候要遵循这个原则，根据论文的要求和论证程度进行选择，保证修改的效率。
作者：paperfree
很多同学在写论文的时候，就是以拼凑的形式来完成的，最终肯定会造成论文重复率过高；另外，还有一些同学的研究成果不够突出，论文内容也没有明显的观点支撑，只是简单的利用他人的研究成果来写，所以没有创新意识，同时实验数据也不能完全有效的来支撑整个论文框架，这些都会造成在论文查重时重复率过高。那么论文查重率高如何解决？
1、使用自己的实验数据
写论文是需要有实验数据的，同时还需要对数据去进行分析，这样差异化的内容会比较少，在写论文的时候是需要完善自身的实验数据，而不仅仅只是去利用别人的一些实验数，据悉，如果是论文中缺乏必要的数据，有可能会让重复率增高，所以一定要把实验数据补齐，要有自己的实验数据。
2、少用成熟的资料
有一些同学的论文的内容是没有去进行更新的，仅仅只是从另外的角度去阐述一个论据，而已在写论文的时候是需要尽量的去减少成熟资料的引用，要引用一些原始性的资料，当然对于原始性的资料也有自己独特的分析以及见解这一点很重要，引用资料的时候是需要恰当的加入个人的见解。
上面介绍了论文查重率高如何解决的方法，写论文不要大面积的去抄袭，这是非常不科学的做法，也会让自己白白浪费很多的时间，还是应该要按照正常的程序去写论文。在文章中需要去表明个人鲜明的态度，要有自己独特的观点。
整段整句的借鉴部分过多，建议变幻原句的表述形式。
毕业论文如何避免论文查重率过高？除了一些针对论文本身的格式和引用问题之外，如果你的重复率还是很高的话。我推荐一个还比较好用的功：机器人改重功能，它能针对飘红的内容进行修改，能很快的修改成功的。
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。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。 PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
论文文献研究方法部分怎么写
论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。
1、调查法
调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。
2、观察法
观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。
3、文献研究法
以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。
论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。
论文写作中的研究方法与研究步骤
一、研究的循环思维方式
二、研究的路径
三、研究的分析方法
四、研究过程的设计与步骤
五、对传统研究思维模式的再思考
在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。
世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：
Facts —Theory—Speculation
事实——理论——猜想
上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。
上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。
另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。
我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。
研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。
实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。
我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。
针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。
[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。
因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。
定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)
定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。
这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。
第五步、进行数据的处理和分析
数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。
数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。
值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。
第六步、得出结论，并完成论文
论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。
针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。
在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。
在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。
【注释】：
[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。
[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。
[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)
[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.
[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。
[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32
[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。
[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。
[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
回归分析是数学上一种统计分析法，主要用于研究变量之间是否具有某种确定或近似关系
科普中国·科学百科：回归分析
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
扩展资料：
回归分析步骤
1、确定变量
明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2、建立预测模型
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4、计算预测误差
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5、确定预测值
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
参考资料来源：百度百科-回归分析
从纯数据运算的角度解释线性回归分析运算的原理不太容易懂，因此我考虑用图解的方法解释回归分析的运算原理，如下图：
对于图中那些散点，想探寻一根直线，使得所有点到该直线的距离的总和是最小，这就是回归分析。
换句话说，以上图为例，回归分析的本质就是探寻height和weight之间最准确的关系，这个“最准确”就是指所有点到该直线的距离的总和是最小，即偏差最小。
你们常听说的“最小二乘估计”就是探寻究竟是哪一根线与所有点的距离总和最小。以上图为例，图中的虚线（表达式为weight=*height）就是所求直线，也就是我们常说的线性回归方程。
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