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随着社会的发展，我们的生活变得越来越好，很多孩子都接受了大学的教育，在大学毕业的时候为什么一定要写论文呢？论文有什么用呢？我认为之所以要写论文，是为了锻炼学生的独立运用知识的能力，其次，论文可以锻炼人的逻辑能力和知识运用的能力，接下来跟大家具体说明。1.之所以在大学毕业的时候写论文，是为了锻炼大学生的知识运用能力。大学一般要上很多年，在这几年的时间里，我们学习了很多的知识，有理论知识，也有实践知识，但是我们在毕业的时候需要写论文，通过论文，我们可以把这些知识都用上，这算是我们对于如何运用知识的一次练习，也算是一次考验，所以我认为是为了锻炼大学生的知识运用能力。2.写论文能够锻炼我们的逻辑思考能力。写论文并不容易，从论文的结构到论文的内容，都需要我们仔细的去思考，包括整个框架怎么搭建，所以我认为写论文能够锻炼我们的逻辑思考能力，在我们写论文的时候，我们还要去做一些问卷调查和一些试验，都需要我们自己去规划好时间。3.写论文能够锻炼我们的实践能力。在写论文的时候，需要我们用到很多精力，还需要我们用到很多的知识，我们在完成论文的过程中，一般会用到我们在大学里所学的所有知识，因此非常能够锻炼我们把知识运用到实践中的实践的能力，所以写论文是非常重要的。
总而言之，我认为在大学毕业之所以要写论文，是为了锻炼我们的知识运用能力，也是对于我们的一次考验，而且学论文有很多的好处，包括锻炼我们的逻辑思考能力和锻炼我们的实践能力。
可以让学生综合应用知识，也可以培养学生的独立能力，让学生面对更多的知识理论，也可以提升学生的能力，还可以提供学生的实践能力。可以起到促进的作用，也可以合理的运用知识点，还可以独立的分析，提升学生的能力，也可以让学生梳理学习过的知识。
因为论文是所学内容的总结。论文可以体现学生的能力，因为论文是社会实践和专业知识的结合，可以体现学生学习的成果。
很多大学生在面临毕业的时候，其实都要书写毕业论文，但但是不少人都会选择敷衍了事，认为这个事情并没有任何的技术含量，其实并非如此，写毕业论文的目的和作用其实非常的明显。下面就让我们一起来了解一下。
我们可以将毕业论文当做大学生的最后一次作业，与其称之为论文，不如将其称之为作业。它其实是一个全方位对于大学四年专业课知识解答能力的调查，在书写论文的过程中，我们不仅可以对专业所学的知识进行进一步的分析，同时也可以在收集材料和做实验的过程中，学到更多的经验和常识。相对于以往而言，其实每一个科目都是进行单项考试，科目和科目之间并没有任何的交集。但是，毕业论文它所要求的，却是科目和科目之间的交集，同时要有具备一定的实践操作能力，所以这个过程其实是一个很好的总结。
毕业论文其实作为一个总结性质的工作，它不仅是对于以往的总结，更是对于未来的一种准备，因为毕业意味着很多大学生即将走向更新的工作岗位，论文写得好的时候，对于未来工作其实是有利。因为积极的态度以及正确的科研方法，都会帮助未来的工作。同时写作的时候，会锻炼到到思维能力和语言组织能力，这就势必有着良性的引导和影响。虽然它的表现形式非常的单一，以论文的结果为最终的导向，但是它内在的功能却是多方面的。
其实，毕业论文中一定会暴露了很多的问题，这些问题或多或少的也反映了学校的教学，所以毕业论文，不仅是对学生有着承前启后的作用，对于学校也是一个调研的改进和调整。
因为论文是所学内容的总结。论文可以体现学生的能力，因为论文是社会实践和专业知识的结合，可以体现学生学习的成果。
可以让学生综合应用知识，也可以培养学生的独立能力，让学生面对更多的知识理论，也可以提升学生的能力，还可以提供学生的实践能力。可以起到促进的作用，也可以合理的运用知识点，还可以独立的分析，提升学生的能力，也可以让学生梳理学习过的知识。
写毕业论文的目的是检验大学学习知识内容，并且对学习知识内容进行汇总，还有一个目的是，检验学生是否有出入社会的资格；毕业论文的作用，可以很好的检验学生学习水平，考核学生的综合水平，了解学生对于事物的见解，加强学生心理素质建设。
大学生毕业论文关系着他们能否顺利毕业。
毕业论文对于一个毕业生来说是非常重要的，毕业论文首先得选好中心思想，围绕哪方面来写都是非常重要的，论文分为好几个阶段来写具体来说就是:选题、写开题报告、列题干、写论文、指导老师辅导、查重、答辩、结题报告这些大致分类，如果想顺利毕业就得好好对待论文，尤其是近几年来论文要求越来越严的状况下更要认真去对待论文的质量，以免影响毕业。
在开题中要明确的指出论文的中心思想，在开题报告中要写清楚自己研究的方向和重点并提交学校这样才可以进行下一步论文的编写，在编写论文的时候要确定论文所用数据和案例的准确性不能随便找数据以免造成论文的不严谨性。 在写论文时要注意不要抄袭，抄袭的话在查重阶段会被学校退回来并要求修改，修改论文时一个特别艰苦的日子，有时候一修改就是几天白天黑夜一直不停的修改只是为了论文在查重时可以顺利的通过，学校在查重通过后会安排学生进行毕业答辩，答辩也需要毕业生精心准备，在答辩时如果表现不好的话打分不及格也会给退回去重新准备。 如果答辩过了的话论文就基本完成了后续都是一些小问题。论文在毕业生眼中是魔鬼一般的存在，它在准备和编写时段一直折磨着学生，食无味夜不能寐的感觉本人也是亲身体验过的，所以来说毕业论文对毕业生来说是非常重要的也可以算是人生中的一大重要的事，我们要用十分的精力来对待毕业论文，好好对待毕业最后一件事对我们来说是非常重要的。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
统计局网站等找，用相关软件处理，如e-views!
1eviews软件是qms（quantitativemicrosoftware）公司开发的基于windows平台下的应用软件，其前身是dos操作系统下的tsp软件。该软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(timeseries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)分析。与其他统计软件（如excel、sas、spss）相比，eviews功能优势是回归分析与预测。eviews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行t检验、方差分析、协整检验、granger因果检验；（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、arch模型估计法等；（6）对二择一决策模型进行probit、logit和gompit估计；（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；（8）估计和分析向量自回归系统；（9）多项式分布滞后模型的估计；（10）回归方程的预测；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）与外部软件进行数据交换
因为方程拟合度太低。议先解决变量系数检验的问题：1、变量选择上时候有错误。2、共线性问题。解决了这两个系数可以了之后再看F检验最后看R方异方差修正的权数有很多也可考虑用残差的倒数等做权数但不管怎样请切记不要因为检验结果而强行修正数据毕竟始终是样本不能完全排除有偏性理论和经济意义个人觉得更重要。
模型整体的拟合优度小于，对宏观问题来说，拟合的效果不是的太好；但如果是微观问题，一般大于就算可以了
分析如下：1、拟合度不好的话，可以进一步进行检验，看看是否存在伪回归。2、一般80%以上就很好了，70%以上也可以，不要追求高拟合度，真实数据一般达不到那么高，如果拟合度在70%，检验都通过就已经很不错了，过高的拟合度一看就是假的。
不是你数据出错的，应该是你选的因素和水平不能反映因子与响应的关系，建议分析分析你所选的因子以及水平的范围！
不知道您使用的Amos模型是潜变量模型还是路径模型，据我所知，路径模型的原理和SPSS一样，结果非常接近，但潜变量模型则不一定了。如果论文已经说明用Amos了，那么Amos没能通过，就不能说退而求其次，使用SPSS，因为Amos作为更为全面严谨的方法已经否决了研究假设，如果还用不严谨的方法去检验假设，显然说不通。
模型整体的拟合优度小于，对宏观问题来说，拟合的效果不是的太好；但如果是微观问题，一般大于就算可以了