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最近又再看专业相关的论文，其中很多都用到了假设检验的方法，感觉自己对这方面知识的记忆还不是很深刻，所以都写下来，以帮助记忆。 1. 假设检验问题的来源 这两天主要看的论文是关于旅行时间估计的。大致想法是用上下游卡口的过车数据，筛选出即通过了上游卡口又通过了下游卡口的车辆，计算他们在两个卡口之间的行程时间，在此基础上估计相应时段两个卡口间的总体旅行时间。但在真实数据中，会遇到异常值的问题，比如一个路段里可能有多个上下匝道，有些车可能在路段中的某个匝道下道，过一段时间又在路段里的某个匝道上道，再经过下游卡口，这样卡口所记录的行程时间就不是这辆车直接从上游卡口到下游卡口的时间了，而是会长不少，实际处理过程中就需要把这些异常值去掉。但实际上处理异常值的方法只是借鉴了假设检验的思想以及应用了一些结论，并不是直接的假设检验。在这篇文章中我们还是专注于假设检验本身的方法论，以上的场景只是作为一个引子。 2.假设检验想实现的目的 进一步考虑这样一个场景，在某一天我从某条路段上抽样了若干如1中所述的旅行时间样本，然后我想知道这条路在那个时间段是否是拥堵的，我该怎么做呢？最简单的办法当然是，将这些时间和正常的旅行时间进行比较，如果他们大多都远远大于正常旅行时间，那显然是拥堵的。拿所有样本去进行比较有些繁琐，因此我们可以使用均值来代表原样本的特征，再去和正常旅行时间比较，在大多数样本都远远大于正常旅行时间的情况下，这样的比较也很容易得到肯定的结论。 这样的比较看起来很合理，但其实我回避了一个重要的问题，那就是如何去衡量“远远大于”。10分钟对3分钟是不是远远大于？还是20分钟对10分钟是远远大于？光凭感觉很难说清楚。这个时候就需要假设检验出场了。其核心思想就是说，现在我假设正常的旅行时间应该服从某一分布，然后我看在这样的分布的条件下，我抽出以上那些样本的概率有多大。如果这个概率很大，那我基本上可以认为总体是符合正常旅行时间分布的；如果这个概率很小，也就是出现了所谓的小概率事件，那我就认为总体应该不是正常的旅行时间分布。而如果样本不仅是小概率事件，而且还是大于正常旅行时间的小概率事件，那我就有理由认为这条路在抽样的那个时间段内，是拥堵了。 根据假设的分布不同，就出现了不同的检验方法，以下对集中常用的假设检验方法进行了总结（时间关系，没有一次性总结所有的方法，而是不断补充） 1）z检验 z检验应该是最基础的假设检验方法，因为它是假设理想分布是正态分布。中心极限定理告诉我们，当样本数量足够大的时候，任何抽样的均值都会服从正态分布（可能还有一些其他条件？）。因此假设理想分布是正态分布就是最符合直觉的一个办法。那么这个理想正态分布的参数是什么呢？首先它的均值我们应该是知道的，在我们的例子中就应该是正常旅行时间（如果你连这个都不知道，有什么比较的意义呢？），其次还有方差，这个其实是不太容易知道的，就比如你随便在五道口拉一个人都能够大概说出从13号线从西直门到五道口的平均时间，但如果让你说方差，恐怕没多少人能有把握地说出来。因此对于如何确定这个方差，实际是需要讨论的，其实也由此衍生出了不同的检验方法。在z检验中，我们认为这个方差是已知的。因此现在均值和方差都知道了，也就能构造出理想的正态分布了。 构造出理想的正态分布之后，我们想知道的是在理想分布下，抽到我们现在手里的样本的概率是多大？如果概率大，我们就认为这些样本应该是来自于理想分布，如果概率小，显然就很有理由相信他们不是来自于理想分布。如何判断这个概率是大还是小呢？人们是这样设定的：如果样本均值只有在过大或过小的情况下才不正常，那么就认为样本均值大到或小到出现概率小于alpha时可以拒绝理想分布。如果样本均值在过大和过小的情况下均不正常，那么就认为样本均值大到出现概率小于alpha/2和小到出现概率小于alpha/2时，可以拒绝理想分布。这里的alpha常常被成为显著性水平，可以理解为“究竟样本和理想分布的差异有多显著，才会让我们认为理想分布是不正确的？”在实际研究中，alpha的取值可以是，等等。而这里面的概率（也就是和alpha进行比较的那个概率），我们称其为p-value。 对“样本均值大到或小到出现概率小于alpha时”再进行一些解释。如果我们观察的变量是离散的，那么直接可以得到样本出现的概率，也就可以直接和alpha继续比较。如果观察的变量是连续的，那实际上抽到任何一个样本的概率都是0，也就没有和alpha进行比较的意义了。因此，再变量连续的情况下，我们一般是把大于或小于样本均值的概率作为p-value，如果大于或小于这个样本均值的概率很小，那自然这个样本均值本身也很异常了，所以也有很大利用拒绝理想分布。 上面是从p-value的角度对z检验的思想进行的阐述。换一个角度，其实每一个概率都对应了一个随机变量的取值，既然我们设定了显著性水平alpha，可不可以也同时设定一个与alpha对应的随机变量值呢？当样本均值大于或小于这个值时，就认为理想分布是不正确的。答案是可以的。但对于不同的正态分布，与alpha对应的随机变量值是不同的，如果每假设一个理想分布都要去算一遍这个值，意味着每次都要求解一个带积分的方程，比较麻烦。因此考虑构造一个标准正态分布，把理想分布下的样本均值转化为标准正态分布的某个值（只需仿射变换即可），再与alpha在标准正态分布下的值（预先算好即可）进行比较，这样就会比每次都去求解积分方程简单许多。而由样本均值转化为来的值，即是z值，预先算好的值，就是标准正态分布表。这是从p-value以外的另一个角度来理解z检验，其实应该也是z检验最初的解释（因为出现了z这个名称），不过我个人还是觉得从p-value的角度更好理解一些。
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文，欢迎大家阅读参考!
浅谈概率在统计学中的应用
摘 要：概率是研究随机现象的数学学科，其理论严谨、 应用广泛、 发展迅速。目前，概率的理论与方法已广泛应用于 统计学中，主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。
关键词：随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理
统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据，这个用法称为描述性统计学。另外，观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称为应用统计学。另外，还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
同一仪器多次测量同一物体的重量，所得的结果彼此总是略有差异，这是由于诸如测量仪器受大气影响，观察者身体或 心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的，同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹，弹落点也不一样，因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外，炮筒位置的误差，天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。
总之所举这些现象的一个共同点是：在基本条件不变的情况下，经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说，就个别的试验结果或观察结果而言，它会时而出现这种结果，时而出现那种结果，呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现，这种结果称为随机事件，简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的几率并且做出对于母体的推论，这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测，关联性的预测，或是将关系模式化(回归)。
随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性，即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动，这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的，不随人们的意志而改变的一种客观属性，因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小，这个数p(A)就称为随机事件A的概率，因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。
如果样本足以代表母体，那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上，统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支，它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。
概率在统计学中有着重要的作用，包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等，正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布，例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸：身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸：直径、长度、宽度、高度，都近似服从正态分布。
一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多，而每个因素所起的作用又不太大，则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质，许多分布可用正态分布来近似，另外一些分布又可由正态分布来导出，因此在理论研究中，正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布，得出一个阶段的学生总体是否进步，然后寻找原因，得出改进办法。分析一年 经济的发展，预测来年的收入。找出影响发展的主要因素，寻求改进的方法等等。
小概率事件即发生概率很小的事件(p≤)，在统计学中有着重要的应用，这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖，就是典型的小概率事件，也许每一期均会有大奖开出(可能性很小)，但对于每一个彩民来说，他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实，这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小，如果真的发生了，根据统计学可怀疑其真实性。
如某接待站在一天内共接待5人单独来访，结果这5人全在周一到访，由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日，一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人，全都是周一来访”事件，Am的概率如下表示：
事件 A1概率 事件 A2概率
事件 A3概率 事件 A4概率
事件 A5概率
5个人都在周一来访的概率为，大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了，于是怀疑假定的正确性，从而推断接待站有规定的接待日。
公元1814年，拉普拉斯在他的新作中，记载了一个有趣的统计，世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21，即在出生的婴儿中，男婴占，女婴占，可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时，却得到另一个比是25∶24，男婴占，与前者相差，对于这千分之一点八的微小差异，进行调查研究，发现巴黎人有“重女轻男”的现象，有抛弃男婴的陋习，以至于歪曲了出生率，经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高，但也存在犯错误的风险(较低)。
小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断，假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法，由于抽样误差的存在，样本信息和总体特征间可能不尽相同，所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。
如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的，是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率，也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算，即在检验假设成立的情况下，差别是由抽样误差造成的概率。
统计在现代化 管理和 社会生活中的地位日益重要，随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要，人们的日常生活都离不开统计，统计的影响是这样巨大，故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。
浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养
摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。
关键词:统计学教学方法设计能力培养
统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。
一、统计学基础课程教学的特点
统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。
二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养
在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。
1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣
在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。
时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。
2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力
我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。
3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是
分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。
GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。
4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力
在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。
告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。
5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力
教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。
为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。
验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。
这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。
通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。
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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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：
统计学研究对象和研究方法 一、统计学的研究对象 一般来说，统计学的研究对象是自然、社会客观现象总体的数量关系。正是因为统计学的 这一研究的特殊矛盾，使它成为了一门万能的科学。不论是自然领域，还是社会经济领域，客观 现象总体的数量方面，都是统计学所要分析和研究的。 二、统计研究的特点 统计学研究对象的特点有如下几点： 1、数量性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象的数量方面，这一特点是统计学（定 量分析学科）与其他定性分析学科的分界线。数量性是统计学研究对象的基本特点，因为，数字 是统计的语言，数据资料是统计的原料。一切客观事物都有质和量两个方面，事物的质与量总是 密切联系、 共同规定着事物的性质。 没有无量的质， 也没有无质的量。 一定的质规定着一定的量， 一定的量也表现为一定的质。但在认识的角度上，质和量是可以区分的，可以在一定的质的情况 下，单独地研究数量方面，通过认识事物的量进而认识事物的质。因此，事物的数量是我们认识 客观现实的重要方面，通过分析研究统计数据资料，研究和掌握统计规律性，就可以达到我们统 计分析研究的目的。 2、总体性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象总体的数量方面，即统计的数量研 究是对总体普遍存在着的事实进行大量观察和综合分析， 得出反映现象总体的数量特征和资料规 律性。 自然、 社会经济现象的数据资料和数量对比关系等一般是在一系列复杂因素的影响下形成 的。 在这些因素当中， 有起着决定和普遍作用的主要因素， 也有起着偶然和局部作用的次要因素。 由于种种原因，在不同的个体中，它们相互结合的方式和实际发生的作用都不可能完全相同。所 以，对于每个个体来说，就具有一定的随机性质，而对于有足够多数个体的总体来说又具有相对 稳定的共同趋势，显示出一定的规律性。例如，对工资的统计分析，我们并不是要分析和研究个 别人的工资，而是要反映、分析和研究一个地区、一个部门、一个企业事业单位的总体的工资情 况和显示出来的规律性。 统计研究对象的总体性， 是从个体的实际表现的研究过渡到对总体的数 量表现的研究的。 3、具体性。统计研究对象是自然、社会经济领域中具体现象的数量方面。即它不是纯数量的研 究，是具有明确的现实涵义的，这一特点是统计学与数学的分水岭。数学是研究事物的抽象空间 和抽象数量的科学，而统计学研究的数量是客观存在的、具体实在的数量表现。统计研究对象的 这一特点，也正是统计工作必须遵循的基本原则。正因为统计的数量是客观存在的、具体实在的 数量表现，它才能独立于客观世界，不以人们的主观意志为转移。统计资料作为主观对客观的反 映， 只有如实地反映具体的已经发生的客观事实， 才能为我们进行统计分析研究提供可靠的基础， 才能分析、探索和掌握事物的统计规律性。否则，虚假的统计数据资料是不能成为统计数据资料 的，因为它违背了统计研究对象的这一特点。 4、变异性。统计研究对象的变异性是指构成统计研究对象的总体各单位，除了在某一方面 必须是同质的以外， 在其他方面又要有差异， 而且这些差异并不是由某种特定的原因事先给定的。 就是说， 总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据以外， 还必 须要在所要研究的标志上存在变异的表现。否则，就没有必要进行统计分析研究了。 三、统计学研究方法 统计学根据研究对象的性质和特点，形成了它自己专门的研究方法，这些基本方法是：实 验设计法、大量观察法、统计描述法和统计推断法。 （一）实验设计 所谓实验的统计设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要 求，以便得出有效的客观的结论。它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。 （二）大量观察法 大量观察法是统计学所特有的方法。 所谓大量观察法， 是指对所研究的事物的全部或足够数量进 行观察的方法。 社会现象或自然现象都受各种社会规律或自然规律相互交错作用的影响。 在现象 总体中，个别单位往往受偶然因素的影响，如果任选其中之一进行观察，其结果不足以代表总体 的一般特征；只有观察全部或足够的单位并加以综合，影响个别单位的偶然因素才会相互抵消， 现象的一般特征才能显示出来。 大量观察的意义在于可使个体与总体之间在数量上的偏误相互抵 消。 （三）统计描述 统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总 体数量特征的综合指标，并加以分析从中抽出有用的信息，用表格或图形把它表示出来。统计描 述是统计研究的基础，它为统计推断、统计咨询、统计决策提供必要的事实依据。统计描述也是 对客观事物认识的不断深化过程。它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法、综合 指标法和统计模型法得到现象总体的数量特征， 揭露客观事物内在数量规律性， 达到认识的目的。 （四）统计推断 统计在研究现象的总体数量关系时， 需要了解的总体对象的范围往往是很大的， 有时甚至是无限 的，而由于经费、时间和精力等各种原因，以致有时在客观上只能从中观察部分单位或有限单位 进行计算和分析，根据局部观察结果来推断总体。在一定置信程度下，根据样本资料的特征，对 总体的特征做出估计和预测的方法称为统计推断法。 统计推断是现代统计学的基本方法， 在统计 研究中得到了极为广泛的应用， 它既可以用于对总体参数的估计， 也可以用作对总体某些分布特 征的假设检验。从这种意义上来说，统计学是在不确定条件下做出决策或推断的一种方法。 四、统计工作过程 一般来说主要包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计预测这样五个阶段。其 中心阶段为调查、整理和分析三个阶段。 统计学的研究对象和方法 一、统计的含义 统计一词有着丰富的内涵。一般讲到“统计”，可以从三个方面理解，即统 计实践、统计资料和统计理论。 （一）统计实践活动 统计是适应社会经济发展的需要和国家管理的需要而产生和发展的。 统计实 践活动就是人们有目的搜集、 整理和分析实际资料的工作过程， 涉及社会、 经济、 文化、科技等各个方面。统计作为一种社会实践活动，已有四、五千年的历史。 据考证，在我国原始社会的末期及奴隶社会形成的过程中，已经出现了统计的萌 芽，“结绳记事”是最早的统计调查活动，并且将所记之事分为“大事”和“小 事”，以“结”的大小来表示。这说明原始人类已经开始有目的积累资料了。中 国奴隶制社会的统计活动的主要内容是“丁口”和“田亩”，即人口和耕地，其 目的主要是为了战争和贡赋。经过漫长的封建社会，统计活动的范围逐渐拓宽， 内容也逐渐丰富，除了人口和耕地统计之外，财产统计、产量、仓储统计、交通 运输统计、矿冶统计、物价统计、军费统计、驿传统计、财政统计、海关统计等 也慢慢产生和发展，并在漫长的岁月里积累了一定的统计资料。但由于封建社会 战乱频繁，灾害连连，因此，积累并保存起来的统计资料连贯性较差，且基本不 具有可比性。民国时期的统计已经逐步按行业进行，具备了一定规模。新中国成 立后，统计实践得到了极大的发展，如今的统计活动，已涉及国民经济和社会生 活的各个方面，取得了很大的成绩，积累了丰富的资料，为我国的经济建设和社 会发展做出了重大贡献。 （二）统计资料 统计资料是经过统计调查和统计整理以后得到的反应社会经济实际的统计 成果，是人类活动各数量方面客观情况的记录，包括数据资料和文字资料，以数 据资料为主。统计数字、统计分析报告、统计台帐、统计表、统计图等都是统计 资料。例如，汉和帝末年全国总人口 5,300 多万，垦田数 732 万多顷；康熙年间 人口数为 27,355,462 人（公元 1721 年），垦田数达 7,336, 顷；1997 年全国 农业总产出 174,498,000 千元， 工业总产出 615,301,208 千元等等， 都是统计资料。 目前，我们搜集和积累的统计资料已经十分丰富，大量的统计资料多以各种统计 公报、《统计年鉴》、数据库以及光盘等的形式公布和收藏。 （三）统计理论 统计理论是对统计实践活动的理论概括和总结， 是阐述统计实践活动的基本 理论和基本方法，统计理论的系统化和科学化结晶成统计学。统计学目前已经发 展成一个涉及范围广泛、内容丰富多彩的学科体系，包括数理统计学、经济统计 学、社会统计学和自然科学方面的统计学等等。 统计实践、统计资料和统计理论三者之间存在着密切的联系。统计实践是基 础，统计资料和统计理论都是在统计实践的基础上产生和发展的。统计资料来源 于统计实践，没有统计实践就没有统计资料，同时统计资料又服务于统计实践， 没有一定数量的、积累起来的统计资料，新的统计工作将难以做好。统计理论是 对统计实践活动的理论抽象和总结，理论来源于实践，但又反过来指导统计实践 活动，使统计实践活动更科学、更有效，使取得的统计资料更符合客观实际，更 具有使用价值。统计实践的不断发展，不但可以获得更加丰富多彩的统计资料， 也会不断丰富统计理论，促进统计理论的发展和完善。因此，统计一词的三种含 义是相互联系的，不能将它们分割开来。统计实践与统计学的不断发展和不断丰 富的过程，也是统计不断实践、认识、再实践、再认识的过程。 二、统计学的研究对象 关于统计学的性质和研究对象问题，是我国统计理论界长期以来争论较多、 分歧较大的问题，本书无意参与这种争论，我们取“统计学是一门方法论科学” 这样的理念，认为统计学主要是研究方法论的，并且，本书将统计学界定在社会 经济统计学这样的框架之内。 在这样的前提下， 我们讨论统计学的研究对象问题。 在讨论这一问题时，将统计的研究对象和统计学的研究对象加以区分是有益的。 （一）统计认识的对象 从哲学的意义出发，任何事物都存在质和量两个方面，是质和量的统一，研 究一种事物可以从量的方面进行，也可以从质的方面进行，对事物量的方面的研 究是在对事物的质的方面有所把握的基础上进行的。 统计是从量的方面对社会经 济现象进行观察研究的，即统计的认识对象是社会经济现象的数量方面。虽然统 计是研究社会经济现象的数量方面的， 但它对现象数量方面的研究并不是孤立进 行的，而是在质与量的相互联系中研究量的，如果离开了事物质的方面，为研究 量而研究量，那就不是统计学了。统计研究事物数量方面的目的，在于通过对事 物量的方面的观察和量变规律的研究， 逐步把握事物的质和对事物质的方面的认 识。因此，统计对社会经济现象数量方面的认识包括量的规模、现象之间的数量 联系、现象数量的变化规律、现象质与量互变的数量界限等，而对事物量的这些 方面的研究，都不是仅对个别事物观察所能得到的，必需通过对现象的大规模研 究才能有效，因此，统计的研究对象具有如下的特点： 1. 总体性。统计认识社会经济现象的数量方面必须是对总体现象的认识， 而非对个体现象的认识。因为，只有通过对总体的数量方面的观察，才能发现现 象存在的共性和规律性。例如，我们可以通过对一个国家或地区的众多工业企业 的研究，了解工业企业的生产能力、生产规模、产品结构和工业品满足社会需要 的程度等方面的情况。但如果只对该国或该地区的个别工业企业进行观察，则无 论我们的工作做得多么细致， 也不可能得到整个工业产品的结构及其满足需要程 度的信息，因为它不具备代表性。 统计对社会经济现象的研究要求具有总体性， 是基于满足统计研究的目的来 考虑的。但强调总体性的要求，并不排斥统计对社会经济个体现象观察的重视。 事实上，统计对总体事物的研究是从对个体的观察开始的，例如在人口统计中， 如果没有对一个自然人各方面情况的仔细观察和记录， 就得不到对人口总体的总 人数、性别比例、地区分布、出生率、平均寿命等方面的数量认识。因此，统计 对个体现象进行观察的目的，是为了认识总体的数量特征。 2. 社会性。统计对象的社会性可以从三个方面进行考察，一是统计的认识 对象是社会经济现象的数量方面，因而统计本身也就有了社会性。二是统计认识 的主体是社会的人，人的阶级性（社会性）决定了认识立场和认识结论上的社会 性。三是一切社会经济活动都和人的利益有关，不同的人群有着不同的利益和利 益关系，因此人们相互间的利益分割和利益冲突，必将在统计上显示出来。统计 为一定的阶级和一定的社会集团服务，古今中外，概莫能外。因此，我们说，统 计具有社会性。 （二）统计学的研究对象 如前所述，统计学是统计实践活动的理论概括和总结，并反过来指导统计实 践活动，因此，统计学的研究对象可以表述为：社会经济总体现象的数量特征及 其规律性、统计认识活动过程本身和认识方法。 三、统计学的研究方法 每门学科都有其特定的研究对象，不同的研究对象，需要用不同的方法去研 究。 当然， 同一种研究方法可以用于不同的研究对象。 统计学有自己的研究方法。 这里所讨论的是统计学研究中使用的最基本的方法。 （一）大量观察法 大量观察法是统计学（包括数理统计学、经济统计学、社会统计学、其他统 计学等）中的特有方法。它是指统计在研究社会经济现象等的数量方面时，必须 对总体现象中的全部或足够多数的个体进行观察， 以达到对现象总体数量特征及 其规律性的认识。社会经济总体现象是复杂性的，它是在各种错综复杂的因素影 响下形成的，总体中的个体之间存在着数量上的差异，如果统计仅对少数个体进 行观察，就会失之偏颇，得不出合乎实际的结论来。概率论证明：随着观察次数 （个体）的逐步增多，样本指标和总体指标之间的离差将缩小，样本平均数将逐 步逼近总体平均数，样本的分布将逐步趋同于总体的分布。因此，只有被观察的 个体“足够多”的时候，才能消除偶然因素影响造成的误差，样本对总体才有足 够的代表性，用样本指标推断总体指标时，才具有较高的可靠性。“足够多”意 味着样本容量要比较大，理论认为，样本容量 30 以上为大样本。但在实际中， 人们为了确保统计结果的可靠性，往往选取更多的个体进行观察，具体数目可由 抽样原理计算确定。 （二）统计分组法 统计分组既是统计资料整理的方法，也是统计分析的基本方法之一。根据统 计研究问题的目的不同， 可以选择不同的分组标准对总体进行不同的分组以反映 总体的构成和现象之间的依存关系。例如要研究我国国有企业的有关情况，选择 “企业规模”为标准进行分组，结果可以反映国有企业中大、中、小型企业的数 量和比例；选择“盈亏状况”进行分组，可以观察国有企业的亏损面及亏损额， 发现问题的严重性，等等。 （三）综合指标法 所谓综合指标法， 就是根据大量观察获得的资料， 计算、 运用各种综合指标， 以反映总体一般数量特征的统计分析法。通常使用的综合指标主要有总量指标、 相对指标、平均指标、变异指标等。这些指标各自从不同的角度对总体的特征进 行刻划，将其结合运用，可以更加全面、深入地分析社会经济总体现象的数量方 面。 （四）时间数列分析法 这是一种分析社会经济现象在较长时间上发生、 发展情况及变化趋势的统计 方法。一般来说，现象在较长历史时期内，会发生较大的变化，这种变化是受多 种因素影响形成的，这些因素有些是可以量化的、可以预期的，有些是难以或不 能量化和预期的，前者可以用统计的方法进行分析，后者则不能。影响时间数列 变化的因素主要有：长期趋势、季节变化、循环波动、偶然性因素等等。通过适 当的方法对这些因素进行必要的测算和分析，是统计研究的重要方面。 （五）指数分析法 现象的总体是复杂的，其发展变动受其构成要素变动的影响，但这些构成要 素往往不可以直接相加， 很难进行直接的观察比较， 因此需要逐个因素进行分析， 分析它们的变化对总体变动的影响程度和影响方向。 例如多种不同类型商品价格 的总变动受各种商品价格变动的影响， 多种产品总成本的变动受每种产品单位成 本变动的影响， 社会劳动生产率的变动受各部门、 各行业劳动生产率变动的影响， 等等。指数分析法就是用来解决此类问题的。 （六）相关分析法 现象是复杂的，同时现象之间也是相互联系的。有些现象相互间存在着确定 的联系，当某一现象变动一定量时，相关现象随之变动，且变动的量是确定的。 比如在价格既定的条件下， 鲜蛋的销售量和销售额之间的关系， 就是确定的联系。 但有些现象之间存在的是一种不确定的关系，如施肥量和作物产量之间的关系、 工业品生产批量和单位成本之间的关系、人们身高和体重之间的关系等等，这些 现象之间的关系是密切的，但却是不固定的。它们相关的程度和方向是视情况不 同而不同的，相关分析就是要研究这些现象之间相互关系的程度和方向，为对现 象之间关系的进一步研究分析奠定基础。 （七）抽样推断法 抽样推断法，是指按照随机原则从总体中选择一少部分单位进行调查，并根 据登记结果对总体的数量特征做出有一定正确性和一定把握性的估计的统计方 法。这种方法主要用于难以进行全面调查的场合（如总体规模巨大或总体为无限 总体等）和不宜或不能进行全面调查的场合（如对部分工业品质量性能的破坏性 试验等）。当然在可以进行全面调查或进行其他非全面调查的场合，抽样调查仍 然具有独到特点。比如人口调查，可以用普查的方法取得全面资料，也可以用抽 样的方法推断全面的情况。抽样推断所依据的虽然是少数单位的情况，但其目的 却在于取得总体的数量特征。目前，抽样的方法在经济、社会、医疗卫生、体育、 科研等许许多多的领域都得到了广泛的应用， 而且在各种非全面统计调查方法中 居于主导地位。 统计制度和统计工作过程 一、统计制度 统计制度在不同的国家和地区、或一个国家的不同历史发展阶段上，都是不 同的。例如，美国没有专门的国家统计局，其统计资料分别由不同的政府部门负 责搜集和公布，如有关经济方面的资料由美国商业部提供，劳动工资方面的资料 由美国劳工部负责搜集和公布等。这和中国有别。本节对我国的统计制度和统计 工作做些简单介绍。 （一）统计管理体制 新中国成立后，在中央财经委员会计划局内设立了统计处，负责规划全国的 财经统计工作。1952 年，成立国家统计局，领导全国的统计工作。从那时起， 国家建立了由国家统计局，各省、自治区、直辖市统计局，市、县、区统计局等 组成的政府专门统计系统和各级政府职能部门及大中型企业内设的专业统计机 构，共同进行国民经济和社会各方面的统计工作，实行统一领导、分级管理的管 理体制，政府统计部门受上级统计部门和同级人民政府的双重领导。这基本上保 证了各级政府管理决策及社会各方面对统计资料的需求。 现在我国所有的官方统 计数字一律由政府统计部门会同有关部门搜集、由各级政府统计局公布。这保证 了全国统计数字的权威性和协调统一。 （二）统计调查制度 新中国的统计调查制度是从 1950 年开始的。1950 年 3 月在中财委统计总处 的领导下，进行了第一次全国工业普查，此后全国各种统计调查报表制度先后建 立起来，而且多是定期报表，如《工业统计报表制度》 《运输邮电统计报表制度》 《物资统计报表制度》《基本建设统计报表制度》《贸易统计报表制度》《农业 统计报表制度》《劳动统计报表制度》《文教卫生统计报表制度》和各项专门调 查等。在新中国统计调查的历史上，曾出现过一些问题，50 年代初期滥发统计 报表就是其中的一例。据统计，那时中央政府各部门和各级地方政府部门共发放 各种统计表格 34,993 种。“文革”期间，统计制度受到了很大的破坏，统计报 表到 1975 年才得以恢复。80 年代以后，人们开始思考统计制度的改革问题，从 统计队伍来说，政府统计部门重新组建了农调队，成立了城调队，90 年代又成 立了企调队。从调查方法制度上来讲，过去实行的全面统计报表制度，已不能满 足经济改革开放对统计的要求，必需进行改革。以定期普查和抽样调查为主、多 种调查方法相结合，是我国现行的统计调查体系的基本特征。调查方法制度是随 社会、经济的发展和政治、经济管理体制的改革而不断改革和完善的。今后，民 间统计机构和统计业务可能会有较大发展，并作为政府统计的必要补充，共同承 担满足社会各方面对统计需求的任务。 （三）统计法制 统计法制是保证统计工作依法进行、保证统计资料及时、客观、真实地反映 社会经济现实的必要手段。中国第一个具有法律意义的统计文件是 1950 年东北 人民政府批准公布的《东北统计报告暂行规定》。1953 年，中央人民政府政务 院以命令的形式发出了《关于充实统计机构加强统计工作的决定》，它为在全国 有组织、有领导地建立统一的、系统的、科学的统计工作铺平了道路，并对以后 的统计工作建设产生了深远的影响。1954 年，在治理滥发统计表格的基础上， 颁发了《关于制定及审批调查统计报表的暂行办法》和《关于调查统计报表制订 送审的几项规定》，在一定程度上规范了统计报表制度。1962 年，中共中央、 国务院发布了《关于加强统计工作的决定》，要求在领导上、业务上、组织上加 强统计工作，同一切虚报、瞒报统计数字的违法行为作斗争。1963 年 3 月国务 院发布了《统计工作试行条例》，这是新中国的第一个统计法规，具有重要的现 实意义和深远的历史意义。1983 年 12 月 8 日《中华人民共和国统计法》正式公 布，并于 1984 年 1 月 1 日起实施。《中华人民共和国统计法》是我国统计史上 第一部正式法规，该法规的颁布，标志着我国统计工作真正开始走上法制轨道。 现在许多地方政府也已制定了统计法规性的条例， 《河南省统计工作管理条例》 如 等，使得统计工作的法制管理真正切实可行。没有规矩，不成方圆。在社会主义 市场经济条件下，统计业务越来越多，统计工作涉及的方面越来越广，统计主体 也将由“一元”发展成“多元”。在这个过程中，将会不断有新的情况和新的问 题出现，因此统计法制建设须将得到不断的加强和完善。 二、统计工作过程 从理论上讲， 一项完整的统计工作可分为四个阶段， 即统计设计、 统计调查、 统计整理和统计分析。 统计设计，是根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务，对统计工作的 各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，是统计认识过程的第一阶段，即定性认 识的阶段。统计设计之所以必要，是因为统计是一项需要高度集中统一的工作， 没有预先的科学的设计，没有具体的工作规范，就难以达到预期的目的。因此在 一项大规模的统计活动开始前，必需进行统计设计。 统计调查，是根据统计研究的对象和目的要求，根据统计设计的内容、指标 和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织地搜集统计原始资料的工作过程， 是统计认识过程的第二个阶段，是定量认识的阶段。统计用数字说话，而各种统 计数字都直接来自于统计调查， 管理者和决策者都需要根据大量翔实的统计信息 进行管理和决策，科研工作者也需要根据统计调查得到的资料进行科学研究。调 查是统计的基础，没有调查，就没有发言权。调查的方式方法主要有统计报表制 度、普查、抽样调查、典型调查、重点调查等。 统计整理，是指根据统计研究的目的，将统计调查得到的原始资料（和次级 资料）进行科学的分类和汇总，使其条理化、系统化的工作过程，是统计认识过 程的第三阶段。 这个阶段的主要任务就是为统计分析阶段准备能在一定程度上说 明总体特征的统计资料。但在实际工作中，统计整理与统计调查和统计分析并非 总是截然分开的，而是相互交织在一起的，它是统计调查的继续，也是统计分析 的开始。统计调查和统计整理都是一种定量认识活动。 统计分析，是统计认识过程的最后阶段，是在统计整理的基础上，根据研 究目的和任务， 利用科学的统计分析方法， 对统计研究对象的数量方面进行计算、 分析的工作过程。统计认识的结论要从分析中得出，因此，这一阶段虽然是对统 计资料的计算分析，但其目的却是要揭示统计研究的对象的状况、特点、问题、 规律性等，所以这是统计认识的定性阶段。 因此，从认识的顺序来看，统计设计、统计调查、统计整理和统计分析这 四个阶段， 是从定性认识开始， 经过定量认识， 再到定性认识的循环往复的过程， 即定性认识（统计设计）→定量认识（统计调查和统计整理）→定性认识（在定 量认识的基础上进行的统计分析）的过程。 再次重申， 统计认识过程的这四个阶段的划分， 在很大程度上只是理论上的， 相对的，实践中，统计工作过程是很难这样分开的。
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定性方法Qualitativeapproach，定量方法Quantitativeapproach英语论文中的研究方法一、 外语教学和科研中的两大研究方法（一）定性方法Qualitativeapproach定性研究的基本情况：1． 研究者调查之前没有带什么框框；2． 研究者可以作为局外人观察要研究的现象，让一切事情让本来的规律去发生，发展，研究者不加控制和干扰；3． 研究者也可以参与到所调查的活动之中或者以观察者的身份参与活动；4． 在一般性的调查之后，可以进行深入的个案调查casestudy；5． 所采取的方法是综合法和归纳法，最后成果多是描述性的或在描述过程中揭示一定的规律（即提出假设或结论） 。（二）定量方法Quantitativeapproach通过一连串的数字，表格，图标来说明问题，如《广告语言中的语用预设》，陈新仁1998分类：统计方法statisticalmethod：人口普查实验方法experimentalmethod：交际教学法比翻译法好定量研究的基本情况：1．定量法通常是从假设出发，事先有个看法；2．定量法往往是要控制和操纵变量的；3．定量强调研究的客观性，远离数据，远离当事人，是局外人的视角；4．所得数据信度高，具有可重复性；5．所得结论具有普遍性。（三）定性方法和定量方法的比较定性方法 定量方法现象学观点 逻辑实证主义观点1． 强调亲身参与活动而获得经验；2． 只有通过个人主观经验才能认识人类行为；3． 了解就是移情；4． 依赖定性数据。1． 强调用实验方法来获取数据；2． 只有摆脱主观状态才能了解社会现象的因果关系；3． 了解要保持距离；4． 依赖定性数据。综合法 分析法1． 从部分到整体；2． 整体观；3． 面向内部结构；4． 了解过程；5． 假设一种动态现时。1． 从整体到部分；2． 成分观；3． 面向外部结构；4． 了解结果；5． 假设一种静态现实。归纳法 演绎法1． 以观察材料为出发点；2． 事先没有形成看法；3． 探索性的，扩展性的，描述性的；4． 可以生成假设；5． 成果，描述或假设。1． 以假设为出发点；2． 事先进行预示；3． 简约性的，推断性的，验证性的；4． 假设检验；5． 成果，理论。自然观察 操纵和控制1． 观察面广，但较分散；2． 变量不加控制，有利于了解变量的复杂关系，但也容易顾此失彼；3． 注意内容，但容易忽视形式；4． 主观，但解释力强；（四）定性研究和统计研究中的调查手段1．观察observation: participant and non‐participant observation not knowing what is notknownandstructuredobservation访谈interview:openstructuredandsemi‐openinterview2． 笔记和日记log:detailiseverythingchronologicalorder3． 录音和录像4 ． 口 头 自 陈 verbal reporting: 边 想 边 说 think aloud 内 省 introspection ， 回 忆retrospection5． 问卷questionnaire:openclosedandsemi‐closed（五）实验研究真正的实验研究：研究者对自变量的控制；对被试者的随机抽样外 语 研 究 中 的 研 究 只 能 是 准 实 验 研 究 quasi‐experimental research 和 前 实 验 研 究pre‐experimentalresearch准实验研究 交际法比传统的翻译法好 Objectives: 交际法比翻译法好 Subjects: 两组（班）学生，各种条件（年龄，性别等）都是等值的，尤其是成绩也差不多。 Instruments： Procedure: 前测，分别教学一段时间，后测 Resultsanddiscussion二、文献综述重要作用 让研究者总观全局，跟上形势； 明确研究方向； 吸取他人教训，避免同类错误；如何写文献综述 选出与课题最相关的研究； 把这些研究的结果揉在一起， 使其相关性十分明显。 不可把每项研究的摘要分段列出，似乎它们之间毫无联系； 让人看后感到，该领域还不完整，有待摘要：英语论文中的研究方法，外语教学和科研中的两大研究方法 定性方法Qualitativeapproach，定量方法Quantitativeapproach扩展，这样就为日前的研究做了铺垫； 一方面文献都应该有出处，另一方面，也不可能把评述写成一串引语； 不可把文献按时间顺序排列，而应按其与课题的相关性组成一个整体； 告诉读者那些文献最为相关，那些文献相关性差些； 结尾是要略加概括与评论，画龙点睛。5． 接近现实，但所需时间较长。1． 观察面窄，但较集中；2． 观察面窄，但较集中了解它们的因果关系，但容易把问题简单化；3． 注意形式但容易忽视内容；4． 客观，但解释力弱；5． 所需时间较短，但人为成分较大。描写性 推断性1． 没有干扰的自然观察；2． 归纳数据，进行描写；3． 旨在发现规律或模式；4． 效度高，信度低；5． 可概括成度低：个案研究。 1． 有控制的实验；2． 归纳数据，进行土断；3． 旨在验证已有的假设；4． 信度高，效度低；5． 可概括成度高：多元观察。举例《图式理论与英语阅读教学》在英语学习中， 阅读是一个极其重要的技能和环节， 因此在英语教学中如何提高阅读教学的质量和效果，培养和提高学生的阅读能力是一个值得深入研究和探讨的问题。对阅读理论的研究，国外学者.给予了极大的关注。马博森（1995）归纳为三个基本的阶段：强调语篇处理的自下而上（bottom‐up）模式，注重读者自身知识作用的自上而下（up‐bottom）模式，以及主张把以上两种模式结合的交互作用（interactive）模式。以上这些模式认为阅读是一个复杂的心理过程和积极主动的思维过程， 而不是传统意义上的被动的字符辨认过程， 因而它们在一定程度上对指导阅读教学起到了积极的作用。在此基础上，Carrell（1983）等人提出了图式理论（schematheory） 。该理论指出，任何语篇本身并没有任何意义，它只是给读者某种方向，指导读者该如何运用自己已有的知识去捕捉、组建该语篇的意义，换句话说，阅读理解是一个读者的已有知识与语篇间相互作用的过程。 图式理论不仅强调了读者的主动积极性， 而且强调了读者本身已具备的知识与语篇之间的相互作用， 为阅读理论研究和教学实践开辟了新的道路。图式理论一提出，国内学者（王初明，1990；林挺，1996；叶为尔，1998 等）就寄予了极大的热情， 从介绍，评论，翻译和应用研究等方面对其进行了广泛的探讨， 尤其在教学方面，大量的文章论述了该理论对听力，写作，翻译和阅读教学的指导作用。然而，纵观国内英语教学现状，传统的阅读教学仍然占据主导地位， 即阅读过程是一个从字母——词——句子——语篇的有序的自下而上的理解过程。 语篇理解必须依赖于对构成该语篇的句子的理解， 而对句子的理解又依赖与对词的理解，对词的理解离不开读字母的识别。因此，仍有必要进一步探讨图式理论在英语阅读教学中的指导作用。
1.关于假设检验的几点见解2.假设检验的实际应用3.假设检验的基本思想4.对假设检验的思考5.两种假设检验思想比较（即对单侧检验和双侧检验相似差异的分析）因为不知道您具体想些什么，所以只能想到这些希望能帮到您
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：
医学检验方面的毕业论文在轻风论文网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的王老师咨询的，非常专业的说这里还有些参考资料，你看看 临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计医药事业的发展，区间检验越来越受到研究者的重视。它是基于传统显著性检验而发展起来的一种新的假设检验方法，主要包括非劣效检验、检验与优效检验。因为它的检验假设不再是一个点而是一个区间而在1987年被Schuirmann首命名为“区间假设检验”或“区间检验”。自上个世纪60、70年代出现发展至今，不仅对于新药的开发与评估发挥了重要作用，而且已经广泛应用于社会各个领域如社会科学研究、教育学研究等等。在医学与卫生统计学领域，对于保证受试药品与参照药品等效／非劣效／优效，传统的显著性检验是不妥的，区间检验对于保证受试药品的安全性及有效性尤为重要。 本课题在对区间检验的定义以及其与显著性检验的区别与联系进行归纳总结的基础上，Monte Carlo抽样模拟试验对多中心临床试验中区间检验的样本量与检验效能进行了初步研究；模拟验证区间检验中β的单、取值；不同方法估计不同参数组合下等效性检验的样本量与检验效能以及同一种设计类型、参数组合下三种区间检验(非劣效／等效／优效)的样本量与检验效能之间的大小关 第四军医大学硕士学位论文 系;建立线性模型，估计多中心临床试验中中心效应与基线值效 应对于样本量与检验效能的影响;初步估计中心数目的多少与样本量 与检验效能的关系。所有的模拟程序均在SAS里编写。具体工作与研 究结果如下: 1概括地总结了影响区间检验的样本量与检验效能的几个主要因 素:重点介绍了区间检验中。与p的确定与含 义，并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计算机抽样模拟的方法、 不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量，模拟估算所对应 的检验效能。由实验结果看出:对于非劣效/优效检验，p均取单侧; 而就等效性检验而言: (l)当e一。时，p宜取双侧且n==2[(u卜。+ul一，/2)(/(A一夕)]， (2)当0半。时，p宜取单侧且n=2[(u，、+u卜，)(。/(△一0)]， 2利用PhilliPs法算单样本设计、配对设计、平行组设计、2 xZ交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示:利用PhiniPs法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现PhilliPs法能够弥补传统方法的不足;抽样模拟三种 区间检验(非劣效/等效/优效)不同参数组合下的样本量与检验效能: 尽管通常情况下，非劣效界值等效界值优效界值，但是却不能想当 然得出它所需样本量排序与此相同，它们的大小顺序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切关。 3抽样模拟多中心临床试验中不同中心数目、不同参数组合下的 样本量与检验效能，初步估中心数目与中心效应对于样本量的影响。 结果表明:中心效应不能轻易忽略，否则我们将会低估际需要的样 本量，而中心数目的多少对于样本量与检验效能的影响并不明显。 4建立协方差分析模型，抽样模拟估计多中心临床实验中基线效 应对于样本量与检验效能的影响;模拟结果提示:果基线效应确实 3 第四军医大学硕士学位论文 存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。 本课的创新点在于:一是对于区间检验与传统显著性检验中a 与p的确定与含义做了具体阐述，并利Monte Carlo模拟试验初步对 区间检验中日的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释;二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。 临床试验中样本量的估计是一个重要而又不能回避的问题。研 究对影响区间检验的样本量与检验效能的一些因素作了初步探讨，以 期能够为临床工作者提供些参考。本研究提供了部分样本含 量估计表，可供实际工作者查阅。不懂的你上轻风论文网自己看吧
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
1.关于假设检验的几点见解2.假设检验的实际应用3.假设检验的基本思想4.对假设检验的思考5.两种假设检验思想比较（即对单侧检验和双侧检验相似差异的分析）因为不知道您具体想些什么，所以只能想到这些希望能帮到您
1、选题尽量与日常工作结合起来一是便于收集数据，二是通过论文写作，对考生今后工作也有帮助，一举两得。反之，选一个与工作毫不相干的题目，从头开始，只能落得个事倍功半的结果。2、选择感兴趣的题目做论文是原创性的工作，因此，考生对某个方面感兴趣，会促使自己积极主动地探讨这方面的问题，强烈的成就动机将是做一篇优秀论文的基础。3、学术类文献综述类题目尽量不要选对所有参加自学考试的考生来讲，做学术论文是一件极具挑战性的工作，绝不是想象中那样轻松。自考过程中，考生可以通过强化复习通过考试，但做研究是完全不同的过程。只有在考生花费精力查阅大量文献后，才能知道可以做什么课题，还需要考生自己去收集数据，分析数据，撰写报告。综述性论文需要查阅大量的参考文献，从选题到提交论文，一般仅有3个月时间，真正码字可能就一两个星期的时间，在这么短的时间内要查阅到写综述的参考文献，难度相当大。时间短难度大，很少考生能将这些类型的论文写得好和有一定深度。不过，如果你实力很强，那也是可以的。当然，每次没能通过论文答辩的考生，绝大部分都是选择了这些雷区类型题目，希望大家吸取教训。
旅游专业毕业论文提纲
论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。
一、 论文题目：
《影响旅行社服务质量与游客满意感的因素探析》
二 、论文背景：
中国的旅游业在激烈的竞争中得到了蓬勃的发展,旅游消费市场异常的火爆,而在这一消费市场中,旅行社是刺激旅游者消费的主力军。旅行社服务质量的好坏直接关系到旅游者的旅游质量,也影响到我国整个旅游业的形象，作为行业窗口的旅行社,其服务水平已成为人们普遍关注的焦点。而游客的满意感是旅行社服务质量高低的直接体现，因此一些旅行社以提高游客满意度为目标，以强化员工服务意识为重点，向社会作出了更高层次、更为全面的文明服务承诺制。
把企业的服务内容、服务标准、服务时限向社会、向消费者公开，制定专门的服务承诺制度，对前台销售员、国内游全陪、出境游领队、入境游陪同等业务操作及服务规范制定了专门的规章制度。同时还通过与接团的旅行社签订承诺协议书，保证了旅行社的承诺落到实处。此外，通过征求游客意见书，电话回访以及上门听取意见等形式来改进服务，使游客的满意率大大提高。如广之旅在公司内部推行“五心服务”，即热心的态度、贴心的服务、精心的安排、称心的导游、开心的旅程，使游客的满意率达到。可见，旅行社的服务质量及游客的满意感已经成为旅行社寻求发展最重视的问题。
三、 论文的写作思路：
(一)、旅行社服务质量和游客满意感的概述
1、旅行社服务质量的概念
2、游客满意感的概念
3、旅行社服务质量与游客满意感的关系
(二)、从游客的需求出发，分析当前我国旅行社在服务质量上存在的问题
(三)、影响旅行社服务质量与游客满意感的主要因素
通过游客跟随旅行社组团出游的服务质量评价进行调查，(广之旅2005及2007年度游客评价意见表)，总结出旅行社服务质量与游客满意感的影响因素，并对其进行研究分析。
1、 旅行社销售人员的服务态度及专业素质(态度、提供信息的准确性、工作效率等)
2、 旅行社提供的旅游产品质量(从食、住、行、游、购、娱六方面分别作出分析)
3、 旅行社的诚信度(承诺的质量与现实是否相符、是否按约定事项实行服务等)
4、 导游人员的服务质量及专业素质(导游的服务态度、讲解技巧、处理事情的能力等)
5、 售后服务(与顾客的联系、投诉处理等)
(四)、总结并对提高旅行社的服务质量及游客满意感提出建议措施
四、 论文的论证方法：
文献法、调查法、理论联系实际法。
五、 论文结合的内容：
旅行社的售后服务状况、旅行社提供的旅游产品质量、导游人员的服务质量及专业素质、游客的旅游满意度调查等。
六、参考资料：本论文的参考资料主要来源有广州市图书馆、相关网站资料。
题目：《主题酒店品牌联想与顾客行为意向的关系研究》
第一章、绪论
、研究背景
、研究目的和意义
、理论意义
、现实意义
、研究方法
、文献研究法
、半结构访谈法
、问卷调查法
、统计分析法
、研究框架
第二章、文献综述
、主题酒店
、品牌联想
、顾客满意
、品牌态度
、品牌态度的概念
、品牌态度的模型及其构成维度
、顾客满意与品牌态度
、品牌联想与品牌态度之间的关系研究
、行为意向
、行为意向的概念
、行为意向的构成维度
、酒店企业顾客行为意向的`研究现状
、品牌联想与行为意向之间的关系研究
第三章、研究设计
、访谈研究
、访谈对象
、访谈内容与方式
、访谈结果与讨论
、研究对象界定
、研究模型与假设
、研究模型
、研究假设
、变量释义
、品牌联想
、顾客满意
、品牌态度
、行为意向
、问卷前测
第四章、数据分析
、样本来源
、描述性统计分析
、信度分析
、因子分析
、模型修正
、方差分析
、相关分析
、结构方程模型分析
第五章、研究结论与管理建议
、假设检验
、研究结论与讨论
、管理建议
第六章、研究回顾及展望
、研究创新
、研究局限
、研究展望
本文结论
本文对主题酒店品牌联想与顾客行为意向之间的关系进行了研究，得出了研究结论。同时，本文也存在一些不足之处有待在后续的研究中进行改进。
第一，对于主题酒店这一研究对象，本文主要基于文献综述和访谈研究对其概念进行了界定，对于该概念是否具有科学性，有待于进行实践的检验和行业的认同。
第二，本研究的问卷发放采取线上和线下相结合的方式。对于线上发放方式而言，不可避免地存在着一些问题。例如，受访者年龄分布不均句，样本偏年轻化;通过微博等渠道发放的问卷，在受访者填写的过程中难以进行双向沟通，可能产生对问卷的误解;无法对受访者进行监督，这可能导致部分问卷的质量难以保证。此外，有效问卷的数量也有待增加。
第三，尽管笔者尽量参考更多的理论文献，并有意通过访谈顾客、学者以及管理者等多样化的人群使维度的构建方法更加科学，结论更加合理。但受到笔者研究经验的限制，受到访谈对象数量、范围等方面的限制，新维度的构建仍然带有一定的主观性，难以全面和准确地涵盖主题酒店品牌联想的内涵，测量模型的效度有待进一步完善。
第四，本文依据前人的研究成果进行问卷问项设计。在研究过程中，虽然其信度和效度通过数据分析得到了支持，并达到了后续研究的基本要求，但仍存在一些问项的提问角度不够准确，提问范围不够明晰，表述方法有待进一步规范等问题，且问项的重测信度等仍有待进行进一步的提高，以使问卷设计更加科学规范。
1. 生活中处处有数学 2、解数学竞赛题的整体策略 3、谈数学解题中发掘隐含条件的若干途径4、论数学教育中性别差异的影响 5、逆向思维在数学论证中的作用及培养6、谈小学、初中数学的衔接 7、容斥原理及其应用8、从高中课程改革看大学课程改革 9、信息化教育问题10、数学素质教育中的教师素质问题 11. 浅析课堂教学的师生互动12、谈设疑法在课堂教学中的应用 13、计算机辅助小学数学教学的探索 14、谈一类重要的数学方法--分类讨论法15、小学数学竞赛题的教育价值16、在解题中培养学生的数学直觉思维 17. 反思教学中的一题多解18. 初探影响解决数学问题的心理因素 19、在数学教学中培养学生的反思意识 20、关于探索性命题的若干问题 21、数学实验教学模式探究22、论小学数学竞赛题的解题方法 23、奥林匹克数学的解题策略24、三角形面积在竞赛中的应用 25. 数学教育中的科学人文精神 26. 数学几种课型的问题设计 27. 在探索中发展学生的创新思维 28. 把握发现式教学实质,优化课堂教学 29. 如何评价小学学生的数学素质 30. 阅读材料在数学教学中的作用 31. 数学中的判断之我见 32. 关于学生数学能力培养的几点设想 33. 反例在数学中的作用 34. 谈谈类比法 35. 数学教学设计随笔 36. 数学CAI应遵循的原则 37. 我国数学教育改革的若干问题 38. 当代数学教学模式的发展趋势 39. “问题解决教学”的实践与认识 40. 数学教学中的“理论联系实际” 41. 小学数学课堂教学探究性学习案例简析 42. 数学训练，贵在科学 43. 教学媒体在数学教学中的作用 44. 培养数学能力的重要性和基本途径 45. 初探在数学教学中开展研究性学习 46. 浅谈数学学习兴趣的培养 47. 如何使计算机辅助教学变得更方便 48. 精心设计习题，提高教学质量 49. 我对概念教学的的再认识 50. 数学教学中的情境创设 51. 结合数学教学实际开展教研教改 52. 为学生展开想象的翅膀创造环境 53. 利用习题变换，培养思维能力 54. 课堂教学中培养学生创造能力的尝试 55. 观察法及其在数学教育研究中的应用 56. 直觉思维在解题中的运用 57. 数学方法论与数学教学—案例三则 58. 概念课是思维训练的重要环节 59. 对概念导入和问题设计的思考 60. 把握概念本质注重思维能力的培养 61. 将研究性学习引入数学课堂教学 62. 数学教学的现代研究 63. 数学探究性活动的内容、形式及教学设计 64. 注重创新性试题的设计 以上为参考论文选题，学生写论文时可选用，也可按选题提供的范围和方向，根据自己教学过程中体会最深的某方面自定论文选题1．关于数学教学目的问题； 2．关于数学思维问题； 3．关于数学教学方法问题； 4．关于学习的迁移问题； 5．关于数学教学的评价问题； 6．关于熟练技能与深刻理解的关系问题； 7．数学的实用功能与数学的文化教育功能相关关系的研究； 8．数学教学的德育功能研究； 9．班级授课制中集体教学、小组教学和个别教学在数学教学中的地位和作用； 10．数学发现法(探究式)教学可实施的基本内容、对象和范围； 11．对数学教学中“可接受性原则”的认识及其具体做法的实验研究； 12．中学生数学学习习惯与学习方法的调查分析； 13．诊断和鉴别数学学习困难学生的方法探析； 14．数学智力因素与数学非智力因素的界定及其对学生学习成绩交互作用的研究； 15．数学教学中激发学生学习兴趣的内在机制和外部因素的研究； 16．教法与学法的双向作用研究； 17．学生“用数学”意识和能力的形成机制以及培养途径的实验研究； 18．数学新课程实施中转变学生学习方式的途径； 19．学生数学观念或数学意识的形成机制和培养途径的实验研究； 20．创设良好的数学教学心理氛围与提高数学教学质量相关关系 的研究。 21．中学数学教育的地位与作用。 22．形象思维与数学教学。 23．直观思维与数学教学。 24．非智力因素与数学学习。 25．数学美与数学教学。 26．在数学教学中怎样培养学生的数学能力。 27．数学作图及图形的教学。 28．数学解题错误的探讨。 29．怎样配备数学习题。 30．数学解题常用的一些思维方法。 31．怎样提高学生的自学能力。 32．怎样培养学生学习数学的兴趣。二、《概率论与数理统计》参考题 1．有关概率论发展的历史。 2．随机性与必然的数学基础与认识。 3．随机变量的直观认识与数学描述。 4．古典概率型的计算技巧。 5．几何概率型的分析处理。 6．有关概率论之介绍。 7．概率论中数学期望概念。 8．利用期望概率统一引人矩阵概率。 9．期望概率在概率论中的地位和作用。 10．特征函数与因数在概率论中的作用及其含义。 11．关于独立性。 12．大数定律与中心定律之含义。 13．大数定律与概率的统计定义。 14．有关概率不等式。 15．条件概率与条件期望。 16．Bayes公式的扩展。 17．概率在其它学科中的应用。 18．其它数学分支在概率论中的应用。 19．概率题目计算的多解性。 20．数理统计概念。 21．数理统计的过去与现在。 22．数理统计在客观现实中的作用。 23．假设检验的实质与作用。 24．参数估计的作用与处理方法。 25．数理统计在你自己工作实践中的应用(实例)。 26．学习概率统计的实践与体会。 27．概率统计中的错题分析。 28．如果我讲概率统计的话，我将这样讲(要求具体详细，资料充实，结构新颖)。 29．利用回归分析方法处理问题。 30．回归分析理论中存在的问题与解决的设想。三、《微分几何》参考题 1．空间曲线的基本公式及其在曲线论中的作用。 2．渐近线与渐缩线。 3．空间曲线弯曲性的研究。 4．曲率与挠率。 5．曲面的第一基本形式在曲面论中的作用。 6．等矩映象与曲面的内在几何。 7．曲面的第二基本形式在曲面论中的作用。 8．曲面上的曲率线，渐近曲线，测地线。 9．曲面的内在几何与外在几何的相依性。 10．曲面内的基本定理与曲线论的基本定理的比较(相仿之处与不同之处)。 11．高斯曲率的意义与作用。 12．等矩映射与等角映射及等积映射的关系。 13．高斯与波涅公式的意义与作用。 14．伪球面与罗氏几何。四、《复变函数》参考题 1．复变函数在一点解析的等价定义。 2．幅角多值性所导出的问题汇集。 3．小结复变函数的积分。 4．解析与调和函数的关系。 5．漫谈复数∞。 6．0，∞与函数 7．多值函数单值分支的表达与计算。 8．分式线性函数全体对乘法——函数复合——构成群。 9．∞和∞邻域的引进使扩充复平面的为紧空间。 lo．等比级数 ，在函数的泰勒展开式和罗朗展开式中的作用。 11．谈复数的比较大小问题。 五、《实变函数》参考题， 1．关于积分号下取极限(积分与极限交换次序问题)。 ①在什么条件下可以积分号下取极限，是积分的一个重要性质，例 如关系到微积分基本定理成立的条件，函数项级数和的性质等等。 ②列举勒贝格积分和黎曼积分在几个问题上的基本结论，分析其 中最基本的要求和相互关系(书上P146第6题可供参考)，可以发现勒贝格积分在这方面比黎曼积分好得多，而且是用勒贝格积分的主要好处之一。 ③给出上述基本结论的简单推论，新的证明方法应用例题，并说明它们的意义。 2．关于微积分基本定理(牛顿一菜布尼兹公式) ①什么是微积分基本定理，它的重要意义在哪里? ②黎曼积分情形，相应定理的条件是什么?有什么不足之处? ③勒贝格积分情形，相应的定理的结论和条件又是怎样的?条件减弱在哪里?还有什么问题? ④应用例题。 3．关于绝对连续函数。 ①绝对连续的定义是什么?有些什么等价说法或充分必要条件，并证明之。绝对连续与连续、一致连续有什么不同，有什么关系。 ②证明绝对连续函数列一致收敛的极限，可微函数与绝对连续函 数复合，仍为绝对连续的。 ③绝对连续函数几乎处处可微，能否做到处处可微?举例!绝对连续函数与它的导致关系如何，与微积分基本定理有什么关系。 ④绝对连续函数全体组成线性空间。 4．关于勒贝格积分。 ①试将关于勒贝格积分的定义综合起来，做出一个统一，一般的勒贝格积分定义，并说明勒贝格积分仍然是“分割、求积、取极限”的结果，勒贝格积分的“分割”与黎曼积分又有何根本不同之处? ②说明勒贝格积分在几何上仍是“曲边梯形的面积”。 ③证明对于勒贝格积分，也和黎曼积分一样，无界函数的积分(广 义积分)和无界区域上的积分(无穷积分)，都是有界函数在有界域上的积分的极限。 ④勒贝格积分有哪些黎曼积分所没有的重要性质。从积分的定义看，是什么原因导致这两类积分有许多重大差别。 ⑤勒贝格积分有许多重要性质，带来一些什么好处? 5．关于测度。 ①总结定义点集的勒贝格测度的过程，并与数学分析中定义区域的面积的过程(重积分前面部分)作比较，分析其中不同之处，以及为什么因为这些不同，导致黎曼积分和勒贝格积分在性质上有许多重大差别。 ②说明勒贝格测度长度、面积、体积概念的推广，当平面区域可求面积时，它的面积和勒贝格测度相等。 ③列举勒贝格测度的重要性质，说明它们与勒贝格积分性质的关 系(例如测度的可数可加性与积分的可数可加性有什么关系，单调集列极限的测度(定理3、2、6～3、2、10)与勒维定理(定理5、4、2的关系)。 6．关于可测函数。 ①可测函数与连续函数，可积函数从定义上、性质上看有什么关系和差别。 ②全体可测函数构成线性空间，构成环。 ③试说明鲁金定理的意义，以及它与黎斯定理、叶果洛夫定理的关系。你如何理解“可测函数近于连续函数”及其理由。 7．关于可测函数列的各种收敛概念。 ①试述实变函数论中及数学分析中讲过的各种收敛概念的定义和性质、互相之间的关系。以及引进这些概念的意义和用处。 ②从黎斯定理和叶果洛夫定理出发说明，你怎么理解“几乎处处收敛，近乎一致收敛”。 8．关于点集上的连续函数。 ①定义，性质。 ②与数学分析中讲的连续的关系。 9．集合论和点集论的方法在实变函数论中的意义。 从一些具体例子出发说明，为了解决数学分析中一些结果不够完善的问题，如推广它们的结论，有必要用这种方法去研究函数，用它也确实有好的效果。说明集合论是测度论和积分论的基础。 以上问题，除参考．所用教材外，还可参考程其襄等编《实变函数与泛函分析基础》。朱玉楷编《实变函数简编》等有关书籍资料。