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没问题，数据分析你要提供数据
spss数据分析论文有具体的排版格式.
首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
怎么做相关分析？
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系,以及关系紧密程度等。例如：研究员工薪资与员工工龄的关系；产品销量与产品售后服务的关系等。
相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做相关分析。相关分析研究是定量与定量的数据，如果是定类和定量数据需要使用方差分析，定类和定类需要使用交叉（卡方）。
在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。
结果如下：
从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。
其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为，标准差为，人际关系的平均值是，标准差为，机会感知的平均值以及标准差为，以此类推。
补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p< 使用2个*号表示；p< 使用1个*号表示。同时 SPSSAU也提供一个带具体p 值的结果表格。
开始做数据分析：
在工具栏处，点击：
“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示，则开始进行变量的选择
如图，需要先确定要分析的变量，首先将两个变量放入“变量”框中。
此时，需要注意，要分析哪几个变量就只能选择那几个变量，而不能将所有的变量选入；
当然，如果分析的是多有的变量，也可以同时将所有的变量选入
然后，选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。
因为，这里的两个变量为连续性的变量，因此采用pearson 相关分析；
若为两个分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析
选择好变量之后，如果需要对数据进行一定的描述，或者查看，可以打开右上角的按钮，即选择“选项”，如下图所示
大部分分析需要对原始数据进行统计描述，即如果需要进行描述性分析，可以选择均值和标准差，如上图所示的.mean （均值）和 sd （标准差），分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述，并点击“确定按钮”
如果需要对数据进行模拟分析，则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析，打开后如下图所示。
其中样本数为需要模拟的总共的次数，可以自己定义；后面的种子数，是开始模拟随机数字的起始种子数，同样可以自行定义。其中的置信区间为CI， 即结果的可信区间
单击确定后，再output窗口中可以看到：结果如下所示。
结果给出两个分析，一个是描述性分析，为以下的第二个图，和pearson 相关分析结果为第一个图。
一般结果，应该先描述第二个图的表格含义，
其中mean表示均值，为两个连续性变量的均数；第二个值为Std. Deviation 表示标准差，即原始数据的标准差
第一个图为pearson correlations表格为相关系数表
其中pearson correlation 为相关系数
sig 为P 值（<为有显著性意义）
N 为样本量
1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。
2、这个时候来到一个新的窗口，设置检验对并选择威尔科克森。
3、下一步如果没问题，就直接进行确定。
4、这样一来会生成详细的数据结果，即可用spss做相关性分析了。
相关性分析spss步骤
操作路径【分析→相关→双变量】
将变量放置分析框内，勾选pearson以及双侧检验后点击确定。
结果：
SPSSAU相关分析
操作路径【通用方法→相关（pearson相关）】 ，将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】；
结果：
上表可以看出二者的相关系数约为，并且p值小于，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。
同时发现与SPSS的结果完全一致，但是SPSSAU操作起来更方便，结果更加丰富易懂。
SPSS相关性分析操作步骤，1、打开SPSS软件，在分析菜单中选择因素和相关性，也可在数据菜单中选择相关，2、点击相关性，在弹出的对话框中选择要进行研究的变量，点击确定按钮，3、点击完成按钮，可以多次再点完成来添加变量，4、点击右侧计算按钮，开始运算，5、点击OK按钮，得出运算结果，6、在实体输出窗口中，显示出结果，7、在另一个输出窗口中，可以查看更多细节，包括因子相关系数在分析等。相关性分析是统计分析的一种，它的主要作用是检验两个变量之间的关系，这些变量可以是两个数值型变量，也可以是一个数值型变量和一个分类型变量。通过对数据的计算，可以得出相关系数，从而判断两个变量之间是否存在正相关、负相关或者无相关关系。SPSS中，为了更方便快捷地进行相关性分析，它提供了丰富的功能。可以通过尝试不同的分析模型，如多重线性回归分析、逐步回归分析等，对多个变量之间的关系进行检验，从而得出有效结论。同时，SPSS中还有很多其它分析工具，如多元统计分析、集中趋势分析等，有助于更全面准确地识别和分析变量之间的关系。
其实这个很简单，我想给你举个例子吧。比如分析SOD和TEM的相关性，你SOD的数字为1,2,3,4,5；TEM的为2,4,5,6,7.你先把spss打开，在第一列输入SOD的五个值，在第二列输入TEM的五个值，然后把所有的数值全选中，点击分析，再选相关，选择相关选项里的双变量，点击以后出现对话框，把第一列和第二列都选入右边变量对话框，另外的几个打钩的选项都不用改，再按选项按钮，统计量下选择均值和标准差，按继续，点确定就可以了。会出现两个对话框，第一个是你SOD和TEM的均值和标准差，第二个框就是你要的相关系数了，照我这个数值算出来相关系数应该是，P=<.你可以照我的做一遍。具体的建议你找本书学着，我也是看着书才慢慢学会的。这个不用急，多看看书就会了。
开始做数据分析：
在工具栏处，点击：
“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示，则开始进行变量的选择
如图，需要先确定要分析的变量，首先将两个变量放入“变量”框中。
此时，需要注意，要分析哪几个变量就只能选择那几个变量，而不能将所有的变量选入；
当然，如果分析的是多有的变量，也可以同时将所有的变量选入
然后，选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。
因为，这里的两个变量为连续性的变量，因此采用pearson 相关分析；
若为两个分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析
选择好变量之后，如果需要对数据进行一定的描述，或者查看，可以打开右上角的按钮，即选择“选项”，如下图所示
大部分分析需要对原始数据进行统计描述，即如果需要进行描述性分析，可以选择均值和标准差，如上图所示的.mean （均值）和 sd （标准差），分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述，并点击“确定按钮”
如果需要对数据进行模拟分析，则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析，打开后如下图所示。
其中样本数为需要模拟的总共的次数，可以自己定义；后面的种子数，是开始模拟随机数字的起始种子数，同样可以自行定义。其中的置信区间为CI， 即结果的可信区间
单击确定后，再output窗口中可以看到：结果如下所示。
结果给出两个分析，一个是描述性分析，为以下的第二个图，和pearson 相关分析结果为第一个图。
一般结果，应该先描述第二个图的表格含义，
其中mean表示均值，为两个连续性变量的均数；第二个值为Std. Deviation 表示标准差，即原始数据的标准差
第一个图为pearson correlations表格为相关系数表
其中pearson correlation 为相关系数
sig 为P 值（<为有显著性意义）
N 为样本量
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般以上说明关系非常紧密；之间说明关系紧密；说明关系一般。2、如果说相关系数值小于，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫水平显著，2个*号叫水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)；3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于则表示关系紧密)；5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。
写毕业论文的预期结果的方法：
1、一般论文的预期结果都是放到开题报告的后面，所以在下笔时首先需要对论文之前的写作背景、写作目的意义等内容做一个大致的概括，然后在此基础上延伸出预期结果。
2、写作预期结果时可以先拟一个简单的提纲，然后根据提纲完成预期结果的写作。因为预期结果篇幅很小，需要在写完后进行删减，但又要完整地表达出它的意思。
论文的预期结果怎么写：论文预期成果怎么写可以从两个方面出发，宏观方面和微观方面。
宏观方面：从宏观方面要从论文写完以后希望能达到一种什么样的高度，或者是你对论文的期许。例如，论文能在各大期刊发表，论文会参加什么比赛，更大的方面可以是论文中所提到的项目在生活中能得到实际的应用等。
微观方面：微观方面就是个人在论文的创作中希望得到什么，例如是提高自身对这一领域的研究能力，自己的写作能力，提高个人素质等。从论文的创作中去入手，细致的考虑自己通过这次论文的写作得到什么能力或者其他的东西。
写作论文的预期结果时一般有以下几个要求：
1、文字精炼，言之有物。如研究结果对整个社会有哪些贡献，能够帮助我们节省多少资源，产生多大的经济效益等。真实客观，有理有据。比如数据要准确，参考的资料要真实。
2、具有创造性。论文写作是对作者专业知识的考验，如果论文的预期结果具有创造性，能更好的体现作者功底的深厚，同时也可以为所研究的领域提供进步的可能性。
毕业论文的展望部分主要是对于研究成果的未来发展进行预测和展望，同时也可以提出一些建议和思考，以下是展望部分的写作建议：1. 总结研究成果：首先需要总结研究成果，简单概括自己的研究内容、方法和结论，以便更好地进行未来的展望。2. 预测未来的研究方向和趋势：在展望部分中，需要对于未来的研究方向和趋势进行预测，尤其是针对目前所研究的问题和领域。这需要对于相关领域的前沿动态和研究进展进行了解和分析。3. 提出建议和思考：在展望部分中，也可以提出一些建议和思考，比如研究中存在的问题、不足之处，以及对于相关政策和实践的建议等，以促进相关领域的发展和进步。4. 强调研究意义和价值：在展望部分中，需要强调自己研究的意义和价值，阐明其对于学术和实践的贡献和影响，以增强论文的说服力和价值。5. 突出创新性和实用性：在展望部分中，需要突出自己研究成果的创新性和实用性，说明其对于相关领域的创新和应用价值，并提出一些具体的应用建议和措施。总之，毕业论文的展望部分需要对于未来的研究方向和趋势进行预测和展望，同时也需要提出一些建议和思考，强调研究意义和价值，突出创新性和实用性，以展示自己的学术水平和思考能力。
一、题名题名又被称为题型或题目。题名：以最适当、最简明的词语体现毕业论文中最重要的特殊内容的逻辑性组成。毕业论文题目：一篇毕业论文得出的涉及到毕业论文范畴与水准的第一个重要信息，也是务必充分考虑，有利于选中关键字导致不达意和定编题录、数据库索引等二次文献能够出示查找的特殊实用软件。二、作者姓名和企业这一项归属于毕业论文落款难题。落款一为了更好地说明文责自负，二纪录功效的劳动所得，三有利于阅读者、创作者的联络及文献资料创作者数据库索引。【论文取得的主要成果怎么写】三、引言引言是当代论文的必需额外一部分，仅有非常短的文章内容才可以省去。引言应具备自觉性、自明性，引言立即最能体现毕业论文成效是啥，因此 毕业论文成果怎么写受引言的危害。它是处理阅读者既要尽量把握浩瀚无垠的信息内容深海，又要应对本身活力十分比较有限这一对分歧的合理方式。【论文取得的主要成果怎么写】四、关键字关键字归属于主题内容中的一类。主题内容是除关键字外，还包括有模块词、题目词的叙词。主题内容：用于叙述参考文献主题风格和、得出查找参考文献的一种新式的情报检索语言语汇，更是因为它的出现和发展趋势，才促使情报检索计算机化（电子计算机查找）变成很有可能。【论文取得的主要成果怎么写】五、还必须这种方法1、根据学术研究方位来开展论文选题。2、根据个人爱好来开展论文选题。3、根据把握的参考文献来开展论文选题。4、从专利权开展论文选题。因此 ，毕业论文成果怎么写，尤为重要，我们要学好对毕业论文的成效开展适度的叙述。而且，掌握论文检测也是很重要的。
首先呢，我们再去选题的时候需要特别注意不要去选那些范围过大或是过难的题目，以免导致后期写作时需要花费过多的精力，如果查重后又还不合格的话，那么在返修的时候就会更加的头大了。也不要去选择那些过于老套，缺乏新意的题目，我们在选择时最好是在之前别人有过的观点上，去提出一些从未涉及到或者是未能完全解决的问题。所选的题目最好是能与现实生活、当代科技想贴切的话题，但要注意选择的题目与观点不能相矛盾。因为我们的论文也还是要通过指导老师检查的，通常老师首先就会先看你论文中的观点是否准确，观点与选题内容是否相吻合，所以确立一个明确的论文观点，就是我们写毕业论文的关键所在。论文的基本观点通常是指我们对整篇论文的一些总结以及心得，如果连论文的基本观点都是错的，那么其他的一切论点、论据都是不能成立的，整篇论文也就会站不住脚。论文的论点也必须要十分的准确才行，如果有缺乏论证资料的那么就要去选择一些比较典型的进行补充说明，不然就会导致论点不突出没有重点。论文的主体观点明确之后，就需要我们去搜集相关方面的论证资料了。收集到的资料也要注意进行梳选，然后将比较贴合论文主体而且相对比较突出具有代表的用来给所写的论文提供证明。
亲，您好，希望我的回答能帮到您：相关性分析是一种常用的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的相关程度。相关性分析的前提是变量之间具有一定的关系或联系，可以通过统计方法来检验变量之间的相关性。在进行相关性分析时，需要明确研究的变量及其测量方式，并通过相关系数等指标来衡量变量之间的相关程度。此外，还需要对数据进行前提假设检验，以确保所得结果的可靠性和有效性。如果相关性分析是在学术论文中进行的一项研究方法，那么需要在论文中明确表述相关性分析的前提条件和假设检验方法，并详细描述所用的相关系数和数据分析工具。这样可以让读者更清晰地了解该项研究方法的原理和可靠性，同时也可以增加研究的可信度和可重复性。
毕业论文主要研究方法
毕业论文主要研究方法，论文研究是一个发现新现象、新事物、新理论的过程，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，下面一起来学习一下毕业论文主要研究方法。
一、规范研究法
会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。
二、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的.普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
三、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来：
四、比较分析法
是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
一、思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
二、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。
三、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
四、数学方法
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
研究方法，有很多种的，但写作一定要意思，先构思----------找资料-----写提纲------- 初稿----------------修改——正稿。这样的，但是抄袭肯定过不了，我们写10年原创，比较了解这方面的要求。
方法，还是如何写，什么弄啊，还是不会写，方法其实没管用。