发布时间：
使用方差分析,你的是2x5的设计.
一般假设不超过5个，3个最合适。本科毕业论文的步骤：定方向-下文献-阅读文献-定大纲和课题-写论文-修改定稿-查重定稿-答辩。毕业论文一定要保证原创性和可读性，清楚了解学校要求的定稿查重系统，目前高校定稿是知网、维普、paperfree、paperpass等，知网查重。
一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后，接下来便是变量设计，变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础，总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量，可以直接测量。另一些变量，内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数，但在收集数据计算时，还会有不同理解，需要作出具体说明，如职工总数，是指在册的职工人数，还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量，而操作变量可能是“企业在册职工数”，或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定，“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”，但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告，这些年教师与公务员比较起来，平均工资水平到底是高还是低，差别有多大，谁都说不清楚。究其原因，是按此规定表述的命题去测量和检验，操作有难度。“平均工资水平”是名义变量，要计算的话，还须转换成合理的操作变量，并要清晰界定每个变量的含义，如平均工资水平，是指所有教师和公务员而言，还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资，这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异，如“职工人数”这个变量指职工群体的数量，它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合，不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数，所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种，属于定类尺度变量，将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年，也属于定类尺度，如设定为18到60岁，则属定比尺度。如设定“职工学历”变量，可以采用定类尺度，分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度，例如招聘职工中按学历指标优先排序，设定为本科、高中、硕士、博士、初中， 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下，有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程，有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标，要论证各环节的有效性， 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项：“你认为本企业的创新性(绩效)属于：很强(很好)，强(好)，一般，差，很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖
analyse-compare means-independent sample t test是否能一次性求出五个维度变量的结果要看版本，我用过11和20的，11的需要分次求出，而20的可以一次性求出。
评定优秀毕业论文通常会根据以下几个方面进行考量：1. 学术质量：论文的学术质量是评定优秀毕业论文的重要指标之一，包括研究方法是否科学、数据分析是否准确、结论是否可靠等。2. 创新性：优秀毕业论文应该具有一定的创新性，能够对研究领域提出新的见解或者新的问题，独立思考并得出新的结论。3. 实用价值：毕业论文应该具有一定的实用价值，即在实际问题中具有应用前景，能够为相关领域的实践提供新的思路、方法或者结论。4. 文章质量：评定优秀毕业论文还需要考虑文章质量，包括逻辑清晰、表述精炼、格式规范等方面。5. 答辩表现：优秀毕业论文的答辩表现也是评定指标之一。研究者需要能够清晰地阐述自己的研究内容和结论，回答评审专家的问题，并与评审专家进行积极的交流和讨论。需要注意的是，不同学校和不同学院对于优秀毕业论文的评定标准和权重可能会有所不同。在撰写毕业论文的过程中，研究者应该结合具体要求和导师的指导，力求做到学术规范、思路清晰、内容丰富、表述精炼，并在答辩中展现出自己的研究成果和学术素养。
论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量
交叉验证是机器学习中常用的一种验证和选择模型的方法，常用的交叉验证方法是K折交叉验证。将原始数据分成K组(一般是均分)，将每个子集分别作一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，k个模型的验证误差的均值即作为模型的总体验证误差，取多次验证的平均值作为验证结果，误差小的模型则为最优模型。k一般大于等于2，一般而言 k=10 (作为一个经验参数)算是相当足够了。 采用的R包是bestglm，主要函数是bestglm()。 结合一个二元Logistic回归的例子，分享如何运用R软件实现10折交叉验证。 搭建完模型，运用predict()得到预测概率，保存测试集的预测概率。 函数中IC = "CV"表示采用交叉验证，CVArgs 表示交叉验证的参数，k=10表示分成10份，REP=1是每次一份作为测试集，family=binomial 表示因变量为二项分布。该函数是利用最优子集回归的原理，对于不同数量的特征，都用k折交叉验证法求一个验证误差，最后比较验证误差与特征数量的关系，选取最优变量。 将返回结果的cv列作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，验证误差变得很小，之后随着变量个数增加，误差变化不大。利用coef()函数可查看最优变量。 根据筛选的最优变量，搭建模型，运用predict()得到预测概率。 根据ROC曲线面积对比两个模型在测试集上的预测性能,检验P值>，且AUC均接近于1，说明两模型预测性能一致且很好，但交叉验证得到的模型变量为3个，模型简洁，在实际运用中效率更高，因此可选择交叉验证的模型作为最优模型。 在构建模型做变量筛选方法比较多，在前面推文中给大家介绍了2个，可以翻看一下 如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 如何进行变量筛选和特征选择(二)？最优子集回归 以上就是本次跟大家分享的内容，觉得有用的话点赞、转发哦~
一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。
那就说明你这个问卷设计不合理嘛。两个办法：
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
不可以的。自变量和因变量，它们是相互对应的，一个因变量对应一个自变量，不可以自变量去对应多个因变量的。函数中一个自变量只能对应一个因变量，否则就不是函数了。
1、“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).” 是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v); 确定（u,v）.从而确定z,这不就是由（x,y）至 z的映射了吗.所以此时x,y 为自变量,u,v为中间变量 z为因变量。 2、x=f(u,v);y=g(u,v); 可转化为u=m(x,y),v=w(x,y) .从而z=h(m(x,y),w(x,y)),即z=z(x,y).这样你看“u=m(x,y),v=w(x,y),z=z(x,y)” 不就有了 u,v为自变量,x,y中间变量,z因变量。 3、其实x,y,z,u,v谁为自变量,谁为因变量,谁为中间变量都无定论。
当研究问题涉及到多个自变量、因变量和中介变量时，确实会产生大量的假设。这可能会导致问题过于复杂，难以建立可靠的模型或得到有意义的结果。为了解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：
1、通过快捷方式打开SPSS工具，进入到数据编辑器。
2、在变量视图下，输入变量名称，然后点击变量类型，默认是数字类型，可以切换到字符串或其他类型。
3、将变量属性列往后移动，可以查看到对齐方式，有左、右和居中三种方式。
4、点击值单元格，打开值标签窗口，设置值和标签。
5、接着单击缺失对应的单元格，打开缺失值窗口，选择离散缺失值，输入对应的值（不能出现重复的数据）。
6、还可以对变量的列属性进行调整，调方向向上的箭头增大，反之减小。
7、对应的测量列，可以选择标度、有序和名义。
注意事项：
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。
1、先告诉你虚拟变量怎么操作：比如你这里的地理位置有三种取值：一环内1、一环外二环内2、二环外三环内3，那么只需要设置两个虚拟变量即可：地理位置1和地理位置2。当两个虚拟变量通过取0表示一环内，这样也就让一环内作为对照组；当地理位置1取1，地理位置2取0，则表示一环外二环内；当地理位置1取0，地理位置2取1，则表示二环外三环内。我不知道这个你是否能理解。你应该能理解，不然怎么直接就问我操作呢？嗯，这里就暂时相信你能理解吧。的确需要在transfer-recode到不同变量里操作的，那从原先“地理位置”一个变量转换成“地理位置1”和“地理位置2”两个虚拟变量，那就需要转换两次。首先将地理位置转换成第一个虚拟变量“地理位置1”，对照上面地理位置两个虚拟变量的定义，地理位置1的1表示一环外二环内，那么就将地理位置变量里的2转换为1，地理位置变量的1和3都转换为0，这样第一个虚拟变量就转换完了；再转换第二个虚拟变量地理位置2，在地理位置2中1表示二环外三环内，那么将地理位置变量中的3转换为1,地理位置的1和2转换0，这样第二个虚拟变量地理位置2也转换完了。这样就虚拟变量就转换成功了。2、散点图成竖直的直线，这没办法操作，本来分类变量与连续性数字变量的图形就是那样的。3、对数模型和半对数模型的具体操作，你可以下载SPSS的教程来对照看，如果找不到教程（我估计你肯定会说：我找了，就是没找到。好吧，找不到再联系我，我给你发一个）
论文数据里必须有多元线性回归。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。