发布时间：
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
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
两个。人口学变量、就读学校等成绩的可比性，论文人口学变量一般两个，本科毕业论文主变量是涉及2个变量，稍微复杂一点的涉及3个变量。
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
变量可以换字母表示，数据尽量转化为图表显示
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：
譬如,S=vt(路程＝速度×时间) 当我们不知道这个公式的时候,可以用控制变量来推出来.我们先让v(速度)恒定不变,则t对于S的函当t越大,我们会发现路程越长.这证明时间t对S有影响,经检验,是正比关系.同理,让时间不变,改变速度,速度越大,路程越长.要是控制S不变,速度越大,时间越短.就像100米跑,S＝100恒定不变,控制运动员的跑速v,v越大,自然所用时间t就越小了.就是让一些变量暂时为定值,控制剩下一个变量,看对函数有什么作用效果.
单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。1、单一变量原则即控制唯一变量而排除其他因素的干扰从而验证唯一变量的作用。2、控制变量是指在实验中有多个变化量，每次实验是只改变其中一个变量，而保持其他的变量是不变的，比如说研究加速度与力和质量的关系，分两次实验，第一次保持力不变，研究加速度和质量的关系，第二次保持质量不变，研究加速度和力的关系，最后进行总结得出相应规律。
单一变量原则。只改变一个量，控制其他量和外界环境不变，即可。
做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。
从而保证由样本推论总体，是指在进行抽样时，因而有相当大的可能使样本保持和总体有相同的结构，总体中每一个体是否被抽选的概率（即可能性）是完全均等的取样的基本原则是随机性原则，具有最大的可能使总体的某些特征在样本中得以表现，或者说，遵循随机性原则进行抽样，所谓随机性原则，可以对抽样误差的范围进行预算或控制。由于随机抽样使每个个体有同等机会被抽取，使研究者能够客观地评价研究结果的精确度和按照所要求的精确度决定样本的容量大小
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上