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毕业论文实证分析不会怎么办：
1 .均衡分析与非均衡分析
简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。
2，静态分析与动态分析
动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析
3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析
例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。
4 定性分析与定量分析
研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量
实证分析有哪些工具可以用：
比较常用与简单，如果不会，网上有一大堆免费的教程可以看，统计专业的同学应该不用说了，这是必须要会的。
2 Eviews
常规的Ols回归，本科毕业论文较为常用，当然上面的spss也比较常用，在软件操作中需要使用Ols进行多元回归性进行回归，然后在根据结果分析，主要目的为了完善模型。
3二元选择模型
数学专业的应该不陌生，其他专业看不懂也没关系
4 Arima
说实话不常用，但是经济学专业的同学一定知道，这个是分析经济指标预测的重要模型。
首先先要分析这个问题是否需要上升到模型的层面。如果只是证明前后两个时间段的差异性，可以直接检验两个时间段的均值之间是否存在显著性差异，一些非参数检验方法都可以实现。如果你是要分析什么因素带来了财务绩效的变化，并分析每个因素的影响权重，可以考虑建立模型，然后你所谓的前后因素作为0-1变量引入。
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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首先先要分析这个问题是否需要上升到模型的层面。如果只是证明前后两个时间段的差异性，可以直接检验两个时间段的均值之间是否存在显著性差异，一些非参数检验方法都可以实现。如果你是要分析什么因素带来了财务绩效的变化，并分析每个因素的影响权重，可以考虑建立模型，然后你所谓的前后因素作为0-1变量引入。
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通过分析数据误差来进行。论文误差分析spss要通过分析数据误差来进行，分析的分类一个类别自变量到单因素方差分析。可以用在线版spss分析平台spssau进行分析，操作非常简单，有个10分钟就能学会。不会的理论知识有帮助手册可以随时查阅，包括如果选择方法、数据分析思路、每个方法的案例常见问题等。以及结果同时输出智能文字建议，可配合专业知识对数据结果进行解读。
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~
Spss的基本方法使用步骤
由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。
因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合
设置的地方：
描述—— kmo
抽取 —— 主成分，碎石图
旋转——最大方差法
得分——保存为变量
选项——大小为变量、删除最小系数，特征值为
kmo > ——看是否有效，对原始数据的检验。
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值 公因子方差——提取程度（损失的数据，如果损失低于40%即满意） 解释总方差：可以分成几类，然后提取主成分因子，累积方差贡献率，累积特征值大于等于85%（放宽70%）.(损失率低于15%) 碎石图：类似于解释总方差，特征值大于1的就是主成分，对解释方差的解释和完善 成分矩阵——一般不考虑，不够充分，只是中间步骤 旋转后成分矩阵——成分1，成分2中大于的归为一类，载荷大于设置的值才会把得分显示在视图。 步骤： 分析→度量→可靠性分析→统计量→描述性（如果项已删除则进行度量）→继续（模型α）→确定 分析：可靠性统计量：以上有效 可删除的分析：如果删除后信度变大，则可以考虑把这个因素删除 平均数：反应数量的中点 中位数：全体样本的中点 步骤： 均值：描述性统计分析→描述→导入变量→确定 中位数：比较均值→均值→导入变量→选项→导入中位数即可→确定 步骤： 分析→回归→线性→因变量→自变量→ 统计量：估计→模型拟合度→共线性诊断→DW 绘制：Y：ZRESID, X:ZPRED; 直方图，正态概率图 保存：不操作 选项： 默认 →确定 模型汇总表 DW统计量代表自相关 DW = 2不存在为伪回归 DW < 2 正自相关 DW > 2 负相关 多重响应，多重响应数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。因此对多选题最常见的分析方法是使用SPSS中的“多重响应”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析 作用1：进行简单的频数分析：可以直观明了的比较一道多选题的各个选项被选比例。 作用2：进行交叉分析：可以通过设置分层变量来进行某个选项控制下的分析。 具体要做什么分析，可以 可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。 毕业论文实证分析不会怎么办： 1 .均衡分析与非均衡分析 简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。 2，静态分析与动态分析 动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析 3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析 例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。 4 定性分析与定量分析 研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量 实证分析有哪些工具可以用： 比较常用与简单，如果不会，网上有一大堆免费的教程可以看，统计专业的同学应该不用说了，这是必须要会的。 2 Eviews 常规的Ols回归，本科毕业论文较为常用，当然上面的spss也比较常用，在软件操作中需要使用Ols进行多元回归性进行回归，然后在根据结果分析，主要目的为了完善模型。 3二元选择模型 数学专业的应该不陌生，其他专业看不懂也没关系 4 Arima 说实话不常用，但是经济学专业的同学一定知道，这个是分析经济指标预测的重要模型。 模型有三个层次： 第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。 第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。 第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。 第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。 选题与预估计 问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。 问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。 问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。 问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。 问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。 实证分析方法：实证的分析工具实证分析要运用一系列的分析工具，诸如个量分析与总量分析、均衡分析与非均衡分析、静态分析与动态分析、定性分析与定量分析、逻辑演绎与经验归纳、经济模型以及理性人的假定等等。我们这里着重介绍在经济学中应用最多而在前面又未曾有过说明的均衡分析、静态分析与动态分析、经济模型。先找一篇同类型的实证论文，模仿着写，数据要改，图要重新画形势变一下，企业资料要换。 大学毕业季，很多同学都写不好论文。写不好论文，不仅影响成绩，也影响毕业。所以，我在此分享一点经验给同学们。 分析论文题目。大家在选定一个论文题目之后，一定要分析论文题目的写作重点，分清主次。 收集材料，写读书笔记。当大家分析过论文的主要写作方向后，大家要开始收集与论文相关的论文材料。把自己找到与所选论文相关的材料记到读书笔记上，以备将来写论文的时候作为参考。 国内外研究现状。大家要将论文中的主要研究目的找出来。然后寻找分析国内外对此题目的分析与研究。 列举大纲。结合论文题目。开始列举大纲。先解释论文中相关的知识点。然后写当前的研究现状，接着写某题目的问题与不足，再写针对该问题的对策。注意，问题和对策要相对应。论文中要列举事例、添加数据、分析的图片等等。 开始写论文。按照大纲开始写论文，但是要在必要的地方加上过渡段。然后是论文的脚注，引用、参考资料、结论等。 最后，大家把排版做好。未尽事宜，请大家斧正。祝大家把论文写得更优秀。 特别需要注意： 注意，问题和对策要相对应。必要的地方加上过渡段 在经济学论文中，经常会出现实证分析，那么什么是实证分析呢？实证分析也可称为经验分析，目的在于用事实来支持论文所提出的观点或证明某一种理论，具体包括两种分析方法，一是统计分析，其中案例分析是其中的特例（样本只有一个），二是回归分析。那么毕业论文撰写实证分析都有哪些呢？对于某一种的观点，只要举出一个例子来证实就可以了（暂时可以被接受），而如果验证的结果是事实与理论不符，应分析其可能的原因：①事实与理论不对应，该理论本来就不是解释这种现象的；②理论不正确，只要一个反例就可否定一个理论（用事实来证伪），没有反例的理论被认为是暂时可以接受的假说；③理论提出的背景与我国当前的现实不一致，要分析不一致的地方，然后改进理论，或提出改变现实的政策建议。与理论分析相比，实证分析应成为写作、选题的重点。因为理论创新很难，而实证分析则可以且能够体现论文写作过程中付出的工作量，使论文可较易通过。毕业论文（尤其是学士、硕士毕业论文）应以实证分析为主，实证分析的内容可包括：1、案例的调查、分析，可包括：具有一定创新意义的案例分析，如果该案例可以否定一个理论，或者说明这个理论在某个领域不适用；具有现实意义的社会调查，如当前有关“三农”问题的调查；在一个新的领域内做的调查，别人没有做过或很少做过，如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查。2、发现一个证据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论，如林毅夫（2000，）的文章“食物的供应量、食物获取权与中国1959~1961年的饥荒”，是第一篇用计量经济学方法检验1998年诺贝尔经济学奖获得者Sen的理论（“食物获取权的被剥夺是饥荒发生的最根本原因”）的论文，属于实证分析中的创新。3、用大样本的数据来验证一种理论，或用一种新的方法验证一种理论或观点，虽然他人曾经用过同样的数据，但自己使用的数据更多、周期更长（如利用每年都在增长的股市数据）、论证更有效率（证明更简短）、更有说服力（如使用计量经济学的最新成果来证明），则具有一定的创新价值。4、进行历史分析或比较分析，收集的资料比别人全，或发现新的证据、能够提出新的观点，或有第一手的资料（如直接翻译的外文或自身调查得来的资料），这样的实证分析往往会成为论文中的出彩点。5、研究结论及政策含义。这是论文中所占比例最少的部分，大约占论文整体的5％。研究结论是论文各部分得出结论的总结，政策含义（建议）则是根据结论自然延伸、推导出来的，后面不需要再解释原因。因而，各条研究结论、政策含义可能只需要一句话。6、论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭；论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。三、文献综述规定1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号"[ ]"括起来置于引用词的右上角。6. 文献综述中要有自己的观点和见解。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径。 不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。 以下是简单的数据清理方法和步骤： 来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。 论文实证分析方法有哪些介绍如下： 1、进行案例的调查、分析。 2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。 3、用大样本的数据来证明一种理论。 4、进行历史分析或者比较分析。 5、研究结论及政策含义。 6、论文写作中其他应注意的问题。 本科毕业实证论文模型都有哪些？ 第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。 第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。 第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。 第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。 第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。 如果您遇到本科毕业论文抽查实证分析方面存在错误的情况，可以首先与导师或指导老师进行沟通和交流，听取他们的建议和意见，尝试进行修改和完善。如果出现严重问题，导致论文难以修改或无法通过审查，请尽快向学校相关部门或毕业论文评审委员会反映情况，并说明具体原因和情况。同时，也建议您积极自我审视和反思，尽快纠正错误，提高论文实证分析水平。不过，在抽查实证分析方面存在错误情况并不是绝望的局面。您可以通过重新审视学习和研究，参与学术交流和研究，提升自己的研究能力和实证分析水平，为今后的学习和研究打下坚实的基础。当然，以下是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节：1. 文献细节：在写作过程中，要注重查找和引用权威学术文献，并注意引用时遵循论文撰写规范，尽可能排除文献的侵权问题。2. 实验细节：在撰写学术实验论文时，要注意记录实验过程中的细节和参考数据等信息，并认真分析实验结果。同时，在实验设计时要严谨，考虑的变量要全面，实验的测量要有重复，这可以提高实验结果的可靠性。3. 数据细节：数据处理在学术论文撰写中是相当重要的一部分。注意数据的来源和准确性，对于数据的处理使用前后确保数据盲审、验证数据合法性、抽样方法、数据卡方等问题，以确保数据的严谨性和合法性。4. 结论细节：在写结论的时候需要注意将已有的数据进行详细分析，形成合理的结论，避免结论上的一些不合理、不充分的错误。以上是一些学术论文撰写过程中需要注意的细节。学生们在撰写学术论文的过程中应该要重视这些细节并做好记录，以确保论文的质量和可信度，并让自己的论文领域有所进步。实证分析类本科毕业论文
本科毕业论文实证分析会