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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。
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。
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。
1、阅读法：阅读有关的文件、报刊、杂志、图书、资料等,从中获取所需的信息。 2、购买法：向教育科学中心、咨询服务单位、教育研究机构、有关大专院校等购买有关信息。 3、收听法：从广播、电话等获取有关信息。 4、询问法：向有关信息源询问获取有关信息。 5、观看法：从电视、录相、电影等获取有关信息。 6、预测法：用预测方法和技术,分析、预测有关信息。 7、采集法：有目的地派专人到有关地区,部门收集有关信息。 8、调查研究法：对于一些没有固定来源的信息的收集,需要采用调查研究法。 9、调查法：调查法包括面谈调查法,书面调查法,留置问卷调查法,电话调查法等。
收集资料的方法有以下几种：1、阅读法。阅读有关的文件、报刊、杂志、图书、资料等,从中获取所需的信息。2、购买法。向教育科学中心、咨询服务单位、教育研究机构、有关大专院校等购买有关信息。3、收听法。从广播、电话等获取有关信息。4、询问法。向有关信息源询问获取有关信息。5、观看法b从电视、录相、电影等获取有关信息。6、预测法。用预测方法和技术,分析、预测有关信息。7、采集法。有目的地派专人到有关地区,部门收集有关信息。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
毕业论文数据分析的做法如下：
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。
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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。
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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。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
论文的数据分析怎么写如下：
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需要一定的样本量，进行数据分析。
企业财务数据的管理对于企业的生存和发展至关重要。下面是我为大家整理的有关财务数据分析论文，供大家参考。
论文关键词：财务报表 新会计准则 分析 公允价值
论文摘要：我国的财务 报告 体系是经过2006年会计改革以后而建立起来的，我国证券市场在规范中得到长足发展。在资本市场上处于流动状态的投资人成为财务报告的主要使用者。 文章 结合新会计准则的有关内容，分析了财务报表的主要变化，认为在现阶段对财务报表的分析，关键是要正确理解报表项目及其内涵的变化，要正确认识公允价值计量带来的影响，关注职业判断对报表质量的影响，并提出了一些应对 措施 。
一、引言
财务报表是财务报告程序的组成部分。财务报表一般包括资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表及其附注。财务报表不包括董事会报告、董事长陈述和 企业管理 层的评论分析以及可能列入财务报告或年度报告中的类似项目。财务报表的使用者包括投资者、雇员、贷款人、供应商和债权人、政府及公众。他们对财务报表提供的信息要求不同。企业管理层对于编报企业的财务报表负有重要的责任。
(一)研究目的与意义
财务报表分析的目的主要是利用资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行分析研究。
报表使用者利用财务报表有各自不同的目的，均希望从财务报表中获得对自己经济决策有帮助的信息。
(二)研究 方法
财务报表分析的方法主要有定性分析法。定性分析法主要根据企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。定性分析法主要依赖预测人员的丰富实践 经验 以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。
二、新旧会计准则在财务会计报告规范方面的比较
(一)名称
旧的会计准则的名称是财务报告;新的会计准则的名称是财务会计报告。
(二)内容
旧的会计准则财务报告的内容是反映企业财务状况和经营成果的书面文件，包括资产负债表、利润表、损益表、财务状况变动表及会计报表附注和财务情况 说明书 ;新的会计准则财务会计报告的内容是指企业对外提供的反映企业某一特定日期的财务状况和某一会计期间的经营成果、现金流量等会计信息的文件。
(三)目标
旧的会计准则是会计信息应当符合国家宏观经济管理的要求;新的会计准则是满足有关各方了解企业财务状况和经营成果的需要，满足企业加强内部经营管理的需要。
三、新会计准则下会计报表的定义及其分类
(一)会计报表的定义
会计报表，是会计主体对外提供的反映会计主体财务状况和经营成果的会计报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表、附表、附注及财务状况变动表。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。对外报表即指财务报表。对内报表的对称是以会计准则为规范编制的向所有者、债权人、政府和其他各方及社会公众等外部使用者披露的会计报表。
(二)会计报表的分类
财务报表可以按照不同的标准进行分类。
1.按服务对象可以分为对外报表和对内报表
对外报表是企业必须定期编制，定期向投资者、 财税 部门、上级主管部门等报送或按规定向社会公布的财务报表。这是一种定期的、主要的、规范化的财务报表。它要求有统一的报表格式、编制时间和指标体系等，资产负债表、利润表和现金流量表都属于对外报表。
对内报表是企业根据内部经营管理的需要而编制的，供其内部管理人员使用的财务报表。它不要求统一格式，没有统一指标体系，比如成本报表属于对内报表。
2.按报表提供信息的重要性，可以分为主表和附表
主表即主要财务报表，是指所提供的会计信息比较全面、完整，能够基本满足各种信息需要者的不同要求的财务报表，现行的主表主要有三张：资产负债表、利润表、现金流量表。
附表即从属报表，是指对主表中不能或难以详细反映的一些重要信息所做的补充说明的报表。现行的附表主要有：利润分配表和分部报表，是利润表的附表;应交增值税明细表和资产减值准备明细表，是资产负债表的附表。主表和有关附表之间存在着勾稽关系，主表反映企业的主要财务状况、经营成果和现金流量，附表则对主表进一步补充说明。
3.按编制和报送时间分类，可以分为中期财务报表和年度财务报表
广义的中期财务报表包括月份、季度、半年期财务报表。狭义的中期财务报表仅指半年期财务报表。
年度财务报表是全面反映企业整个会计年度的经营成果、现金流量情况及年末财务状况的财务报表。企业每年年底必须编制并报送年度财务报表。
4.按编报单位不同，分为基层财务报表和汇总财务报表
基层财务报表是由独立核算的基层单位编制的财务报表，是用以反映本单位财务状况和经营成果的报表。
汇总财务报表是指上级和管理部门将本身的财务报表与其所属单位报送的基层报表汇总编制而成的财务报表。
5.按编报的主题不同可以分为个别财务报表和合并财务报表
个别财务报表是指在以母公司和子公司组成的具有控股关系的集团中，由母公司和子公司各自为主体分别单独编制的报表，用以分别反映母公司和子公司各自的财务状况和经营成果。
合并财务报表是以母公司和子公司组成的企业集团为会计主体，以母公司和子公司单独编制的个别财务报表为基础，由母公司综合编制的反映企业集团经营成果、财务状况及其资金变动情况的财务报表。
四、新准则下资产负债表的内容与分析
(一)工具
原来的短期投资采用成本法核算且有可靠公允价值的长期投资和长期债权投资的内容分别列示于“短期投资”“长期股权投资”“长期债券投资”项目中，而现在按管理层意图，分别列示于“交易性金融资产”“可供出售金融资产”和“持有至到期投资”项目中。在原来流动负债项目下，新增加了“交易性金融负债”项目。
“交易性金融资产”“可供出售金融资产”是按公允价值计量。其中“交易性金融资产”公允价值的变动计入当期损益;“可供出售金融资产”公允价值变动计入资本公积;而“持有至到期投资”是按摊余成本计量的。除了交易性金融资产的交易费用计入投资收益外，其余都计入其账面价值。
上述的“交易性金融资产”核算时将其公允价值的变动计入当期损益，影响了企业当期的营业利润;而“可供出售金融资产”核算时将其公允价值计入了资本公积，影响了企业当期所有者权益总额。
(二)投资性房地产
投资性房地产：是指为赚取租金或资本增值，或者两者兼有而持有的房地产。对于原来分别在存货，固定资产，无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示。
在企业首次执行《投资性房地产》准则时，企业通常应当采用成本模式对投资性房地产进行后续计量，只有在满足特定条件的情况下，即有确凿证据表明其所有投资性房地产的公允价值能够持续可靠取得的，才可以采用公允价值模式进行后续计量。成本模式转为公允价值模式的，应当作为会计政策变更处理，并按计量模式变更时公允价值与账面价值的差额调整期初留存收益，已采用公允价值模式计量的投资性房地产，不得从公允价值模式转为成本模式。
上述将原来在存货、固定资产、无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示将影响企业的资产结构，尤其是有大量投资性房地产在存货中核算的企业，执行新准则后，会减少企业的流动资产，降低流动比率。
(三)固定资产
原来的固定资产是按取得时的成本作为入账价值。新会计准则变化较大：固定资产入账成本应考虑预计弃置费用的因素，超过正常信用条件延期支付的固定资产成本以购买价款的现值为基础确定等。
固定资产购买价款的现值应当按照各期支付的价款选择恰当的折现率进行折现后的金额加以确定，这样会使固定资产价值增大，折旧也会增加，从而导致了利润的减少。
(四)所得税项目
我国所得税会计采用了资产负债表债务法，资产负债表债务法在所得税的会计核算方面贯彻了资产、负债的界限。
从资产负债角度考虑，资产的账面价值代表的是某项资产在持续持有及最终处置的一定期间内为企业带来经济利益的总额，而其计税基础代表的是该期间内按照税法规定就该项资产可以税前扣除的总额，即由于资产的账面价值小于其税前扣除金额之间的差额产生暂时性差异，产生可抵减未来期间应纳税所得额的因素，减少未来期间产生的经济利益流入低于按照税法规定允许税前扣除的金额，产生可抵减未来期间应纳税款的方式流出企业的经济利益，应确认为递延所得税资产。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为600万元，则企业在未来期间就该项资产可以在其自身取得经济利益的基础上多扣除150万，未来期间应纳税所得额会减少，应支所得税也会减少，形成可抵扣暂时性差异，应确认为递延所得税资产，负债的账面价值大于其计税基础，意味着未来期间按照税法规定与负债相关的全部或部分支出可以自未来应纳税经济利益中扣除，减少未来期间应纳税所得额和应交所得税资产。反之，一项资产的账面价值大于其计税基础，该项资产未来期间产生的经济利益不能全部税前抵扣，两者之间的差额需要交税。产生应纳税暂时性的差异。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为350万元，两者之间的差额会造成未来期间应纳税所得额和应交所得税的增加，应确定相关的递延所得税负债。一项负债的账面价值小于其计税基础，则意味着就该项负债在未来期间可以在税前抵扣的金额为负数，即应在未来期间应纳税所得额的基础上调增，增加未来期间的应纳税所得额和应交所得税金额，产生应纳税暂时性差异，应确定相关的递延所得税负债，按账面价值与计税基础之间的差异确认为递延所得税资产或递延所得税负债，分别在资产负债表中单独列示。
上述所产生的递延所得税资产和递延所得税负债都将会影响企业资产和负债的增加。
(五)所有者权益项目
所有者权益包括：实收资本、资本公积、盈余公积、未分配利润。其中，盈余公积和未分配利润又叫留存收益。
以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产以及可供出售金融资产引起股东权益增加;少数股东权益列入所有者权益引起所有者权益增加;因确认职工认股权、辞退补偿形成的负债等导致股东权益的净减少。
五、新会计准则下利润表的内容与分析
(一)新会计准则下利润表的内容
原利润表中的主营业务收入和主营业务成本，其他业务收支项目，在新利润表中将有关内容进行了合并，其中营业收入包括主营业务收入和其他业务收入，营业成本包括主营业务成本和其他业务成本，营业税金及附加则包括了原来主营业务税金及附加和其他业务支出中的税金及附加。原利润表中的主营利润表中的主营业务利润项目在新利润表中被取消，增加了资产减值损失、基本每股收益和稀释每股收益项目。
1.基本每股收益和稀释每股收益
基本每股收益仅考虑当前实际发行在外的普通股份，计算基本每股收益时，分子为归属普通股东的当前净利润即企业当前实现的可供普通股股东分配的净利润或应由普通股股东分担的净亏损金额;分母为当期发行在外普通股的算术加权平均数即期初发行在外普通股股数根据当前新发行或回购的普通股股数与相应时间权数的乘积进行调整后的股数，而稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导。例如：一家公司发行可转换公司债券融资，由于转换选择权的存在，这些可转换债券的利率低于正常同等条件下普通债券的利率，从而降低了融资成本，在经营业绩和其他条件不变的情况下，相对提高了基本每股收益的金额。要求考虑可转换公司债券的影响计算和列报稀释每股收益，就是为了能够提供一个更可比、更有用的财务指标。
2.资产减值损失
按照新会计准则的要求，上市公司不得利用计提资产减值准备人为调节各期利润，或在前期巨额计提后大额转回，随意调节利润，也不得随意变更计提方法和计提比例。计提方法和计提比例的变动属于会计估计变更。除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回。
(二)利润表的相关分析
上述每股收益和稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导;新准则规定除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回，使资产减值损失增加，从而减少了企业当期的营业利润;当企业的投资性房地产采用公允价值模式计量时，不对投资性房地产计提折旧或进行摊销，从而减少成本，对利润的影响是积极的。
六、对财务报表不确定性因素的进一步分析
(一)分析公允价值的影响
公允价值的引入使会计核算与复杂的资本市场及宏观环境更为紧密地结合在一起。当市场利率发生变动时，资产或负债的重估价值随之发生变化，进而影响企业的财务状况和盈利能力。
(二)纳税方面的影响
大量公允价值在资产和负债计量中的应用，使按会计准则确定的账面价值与按税法规定的计税基础之间的差异更大，在资产负债表递延法下，这些差异的所得税影响将被确认为递延所得税资产或递延所得税负债，并在此基础上确定所得税费用。如果涉及的是递延所得税资产，还要考虑未来很可能取得的应纳税所得额。
七、应对措施
(一)熟悉和理解新会计准则的内容及其影响
在报表分析时，使用者要根据自己掌握的知识结合上市公司的信息披露，合理准确的评估新准则对财务报表分析的影响。即使是有价值的上市股份公司亦是如此，上市公司的资产质量才是决定股东收益的保证。一方面，企业的价值是变动的，会计政策的变化会对当期利润产生积极影响;另一方面，会计政策的变化影响会计政策利润，但不会影响到企业的现金流量。因此，新会计准则的实施并不会在实质意义上改变企业的内在价值，但用公允价值反映的一些资产的新价值，可能会把投资者误导，从而引来了投资决策方面的风险。另外，在进行会计报表分析时要充分了解会计报表附注的内容，要与报表的数据相结合，才能够比较准确地理解报表反映出的情况。
(二)财务比率的应用
1.财务比率的计算
由于报表的某些项目及其内涵发生了一些变化，原来的一些财务比率要有相关的数据并结合相关的附注才能够计算。比如销售净利率、销售毛利率、现金比率、资产周转率。
2.重视现金流量相关比率的应用
新会计准则施行以后，净利润和净资产对于财务报表分析的重要性将会下降，而现金流量分析的重要性将会上升。在对报表进行分析时，应重视对现金流量的分析，通过现金净流量等数据与利润指标进行比较。
结束语
本文对新旧会计准则的不同做出了比较，又分别从财务会计报表，即资产负债表、利润表和现金流量表等不同角度分析了新会计准则对其产生的影响，并对其影响提出了相应的措施。
在设计过程中，笔者充分体会到了编制财务会计报表工作的难度与重要性。这份工作并不是谁都可以担任的。必须经过相当长时间的积累和 总结 ，结合相关的会计账簿认真仔细地才能做出一份可观的、有参考价值的财务会计报表，以便于参考者做出正确的决策。
参考文献：
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[3] 范雪玲，范先国.对会计委派制的疑义[J].财会月刊，1998(10).
[4] 财政部会计司编写组.企业会计准则讲解[M].人民出版社，2008：210-234.
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[6] 金融企业财务规则[M].中国金融出版社，2006.
[7] 郭建，魏晓兰.新会计准则对财务分析的影响[J].财会月刊，2007(3).
[论文关键词]财务报表分析 关注科目 分析指标
[论文摘要]企业的财务报表分析其目的在于确定并提供会计报表数字中包含的各种趋势和关系,为各有关方面特别是投资者提供企业偿债能力、获利能力、营运能力和发展能力等财务信息,使报表使用者据以判断并做出相关决策,为财务决策、财务计划和财务控制提供依据。笔者结合自己的工作对财务报表分析的要点进行了具体阐述。
一、财务报表分析的解读
所谓财务报表分析,就是以财务报表为主要依据,采用科学的评价标准和适用的分析方法,遵循规范的分析程
序,通过对企业的财务状况、经营成果和现金流量等重要指标的比较分析,从而对企业的财务状况、经营情况及其经营业绩做出判断、评价和预测的一项经济管理活动。企业财务报表分析的目的主要是为信息使用人提供其需要的更为直观的信息,同时对不同的信息使用人,企业财务报表分析的目的也不相同。对于投资人而言,可以以分析企业的资产和盈利能力来决定是否投资;对于债权人而言,从分析贷款的风险、报酬以决定是否向企业贷款,从分析资产流动状况和盈利能力来了解其短期与长期偿债能力;对于经营者而言,为改善财务决策、经营状况、提高经营业绩进行财务分析。由于财务报表分析目的的差别,决定了不同的分析目的可能使用不同的分析方法、侧重不同的考核数据指标。
二、阅读财务报表时我们应着重关注的科目
1.应收账款与其他应收款的增减关系。如果是对同一单位的同一笔金额由应收账款调整到其他应收款,则表明有操纵利润的可能。2.应收账款与长期投资的增减关系。如果对一个单位的应收账款减少而产生了对该单位的长期投资增加,且增减金额接近,则表明存在利润操纵的可能。3.待摊费用与待处理财产损失的数额。如果待摊费用与待处理财产损失数额较大,有可能存在拖延费用列入损益表的问题。4.借款、其他应收款与财务费用的比较。如果公司有对关联单位的大额其他应付款,同时财务费用较低,说明有利用关联单位降低财务费用的可能。
三、财务报表中的重点指标分析
(一)偿债能力指标分析。企业偿债能力是反映企业财务状况和经营能力的重要标志,偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度,包括偿还短期和中长期债务的能力。一般而言,企业债务偿付的压力主要有如下两个方面:一是一般性债务本息的偿还,如各种长期借款、应付债券、长期应付款和各种短期结算债务等;二是具有刚性的各种应付税款,企业必须偿付。企业偿债能力主要财务指标有流动比率、资产负债率等。流动比率(流动资产/流动负债)是评价企业用流动资产偿还流动负债能力的指标,流动比率过低,企业可能面临清偿到期债务的困难;流动比率过高,表明企业资产利用率低,存货积压,周转缓慢。资产负债率(负债总额/资产总额)反映了企业的资产对债务的保障程度。比率越小,说明企业的偿债能力越强。一般认为资产负债率应小于50%,即负债应小于所有者权益,该比率针对不同的行业标准有所不同。
实例分析:假设上市公司A资产总额中的债权已经占了资产总额的75%,而其债权总额中,应收母公司款项就已经达到了80%以上。2000年7月,A公司的母公司由于严重的资不抵债而面临破产清算的危险。那么此时应如何对A公司存在的债权质量以及对A公司未来的影响做出评价。实例分析:A公司的债权占了资产总额的75%,而其中应收母公司款项达到80%以上,即A公司应收母公司债权超过了其总资产的75%×80%=60%。而目前A公司的母公司面临破产清算,A公司总资产的60%存在坏账风险,故其债权质量极差。
(二)获利能力指标分析。企业必须能够获利才有存在的价值,建立企业的目的是赢利,增加盈利是最具综合能力的目标。作为投资人,主要关注的是企业投资的回报率。而对于一般投资者而言,关心的是企业股息、红利的发放问题,对于拥有企业控制权的投资者,则会更多地考虑如何增强企业竞争力,扩大市场占有率,追求长期利益的持续、稳定增长。衡量企业获利能力的指标主要有销售毛利率和资本金利润率。销售毛利率(销售毛利/销售收入)指标反映每1元销售收入扣除销售成本后,能有多少钱可以用于各项期间费用和形成利润。一般来说,销售毛利率越高,反映主营业务获利能力越强,主营业务的市场竞争力越强。资本金利润率(利润总额/资本金总额)可以衡量资产的使用效益,从总体上反映投资效果。一个企业的资产获利能力如果高于社会的平均资产利润率和行业平均资产利润率,企业就会更容易的吸收投资,企业的发展就会处于更有利的位置。
(三)营运能力指标分析。营运能力的作用表现为对各项经济资源的价值即资产周转率与周转额的贡献上,然后通过这种作用而对增值目标的实现产生影响。从这种意义上讲,营运能力不仅决定着公司的偿债能力与获利能力,而且是整个财务分析工作的核心所在。通过营运能力的分析,不但可以评价企业的经营管理效率,也可判断其是否具有获利的能力。衡量营运能力的指标主要有流动资产周转速度指标和固定资产周转指标。其中反映企业流动资产周转速度的指标有:流动资产周转率和流动资产周转天数指标。前者是企业一定时期内营业收入净额同平均流动资产余额的比值,即企业本年度内应收账款转为现金的平均次数;后者是用时间表示的周转速度,称为平均流动资产回收期。流动资产周转率指标为正指标。一般情况下,该比率越高,表明收账迅速,账龄较短;资产流动性强,短期偿债能力强。流动资产周转天数为反指标,一般情况下,该指标数值越低越好。反映企业固定资产周转情况的主要指标是固定资产周转率,它是企业一定时期营业收入净额同平均固定资产净值的比值,是用以衡量固定资产利用效率的一项指标。该指标为正指标,一般情况下,该比率越高,表明以相同的固定资产完成的周转额较多,固定资产利用效果较好。
(四)发展能力指标分析。发展能力是指企业未来年度的发展前景及潜力。反映企业发展能力的指标主要有:营业收入增长率和三年利润平均增长率等。营业收入增长率是指企业本期营业收入增长额同上年营业收入总额的比率,它反映企业销售收入的增减变动情况,是评价企业成长情况和发展能力的重要指标。该指标若大于0,表示企业本年营业收入有所增长,指标值越高,表明增长速度越快,企业市场前景越好;该指标若小于0,表示企业产品不适销对路、质次价高、市场份额萎缩。三年利润平均增长率表明企业利润连续三年的增长情况与效益稳定的程度。该指标越高,表明企业积累越多,企业的持续发展能力越强。
财务报表分析还要看报表的附注,关注企业的历史及主营业务,关注会计处理方法变更对利润的影响,分析附属企业和关联方对利润的影响,以便全面了解掌握企业财务状况和经营效果。同时会计报表分析质量也受到分析者经验与业务能力的影响。
参考文献
[1]赵梅。企业财务报表分析方法及其应用之我见[J]时代经贸(中旬刊), 2007, (S3)
[2]张思菊, 陈雯娟。财务报表分析的问题及改进方法探讨[J]现代商贸工业, 2009, (01)
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
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。
1、首先打开《spss》软件，创建一个空白表格。2、其次使用表格创建好状态栏，输入论文的内容。3、最后点击保存即可。
Mean= 平均值，这个就不用解释了吧Std. Deviation= std deviation是标准方差 ，意义为:设数为x1,x2,x3,x4...x10 先求 平均值ave=(x1+x2+x3+x4+...+x10)/10 再有:std deviation=(ave-x1)^2+(ave-x2)^2+(ave-x3)^2+(ave-x4)^2+...+(ave-x9)^2+(ave-x10)^2 (ave-x1)^2代表(ave-x1)的平方这里的，代表标准误差不是特别大，对你分析问题的影响不大。不过总体来说，你的样本量有限，而且数据也不复杂，这个指标，包括下边的指标对你分析结果影响不大。Std. Error Mean=.72734 标准误：是样本统计量的标准差，如样本均数的标准差也称为均数的标准误，它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。t= df=59 sig. (2-tailed)=.000 95% Confidence Interval of the Difference Lower= Upper=
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.
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