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问卷调查你还是想对自己负责任的话，那就在街头采访或者一个种统计学的方式去调查，这我想你都会。但是毕业论文一般卡的也不严，尤其是大学本科。很多人的问卷调查，市场调查其实都是自己添的，你随便儿写一点儿符合你的调查结果就完事儿了。现在谁搞点儿统计，调查都怎么干，也不只是毕业学生。提前练一练，这种手法对你以后的工作也有帮助。
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。 另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧 若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。 特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x） 这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。 显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。 层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士） 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。 不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。 但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。 所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用） 条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著 条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用） 先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可） 自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。 公众号:alone5400
1.关于假设检验的几点见解2.假设检验的实际应用3.假设检验的基本思想4.对假设检验的思考5.两种假设检验思想比较（即对单侧检验和双侧检验相似差异的分析）因为不知道您具体想些什么，所以只能想到这些希望能帮到您
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
一．基本要求1．独立性：毕业论文必须经护生本人努力、指导老师指导下独立完成，不得弄虚作假，抄袭或下载他人成果。2．专业性：毕业论文的选题必须在护理学专业范围之内，并具有护理专业特点。3．鲜明性：论文应主题鲜明，论题、论点、论据一致，中心突出，论据充分，结论正确；结构紧凑，层次分明，格式规范，文字流畅，切忌错别字。4．标准化：论文中使用的度量单位一律采用国际标准单位。5．三线表：论文中图表具有代表性，对所使用的图表要给予解释，统一标注编号和图题，放置在论文的适当位置中，图表要清晰、简洁、比例适当。6．篇幅字数：篇幅在4000字左右（不含图表、参考文献等），不少于3500字。7．字形大小：题目为小二号宋体，标题为四号宋体加粗，正文用宋体小4号字，倍行间距，A4纸打印，页边距：上、下各，左、右各，左侧装订，一式三份。护生同时应将毕业论文制作成Word电子文档（含初稿和正稿）上交学院。8．完整性：论文形式应完整，按照以下顺序装订毕业论文。（1） 论文封面（首页）（2） 论文目录（次页）（3） 开题报告（4） 论文选题（论文题目）、中文摘要（目的，方法，结果，结论）、关键词。（5） 论文正文（前言，方法，结果，讨论，结论）（6） 参考文献二．内容规范(一) 中文摘要语言精练、明确。包括4个主要内容，研究类文章的摘要包括研究目的，方法，结果和结论，约200个汉字左右，能够反应文章的主要内容；综述类文章只要介绍文章的主要内容即可。“摘要”二字下空一行打印摘要内容(四号宋体)。每段开头空二格，标点符号占一格。4个基本内容：目的：方法：结果：结论. 见附件样本2.(二) 选题：题目要简洁、明确、有概括性，字数不超过20个。自考本科生论文的选题在创新性上不做过度的要求，文题范围要适中，不要太广泛。如有很多考生的题目是XXX疾病的护理，这样的题目就太大，没有针对性，因为我们都知道一个疾病的护理包括很多方面，如急性发作期，稳定期，并发症等的护理，这样的题目没有针对性，不容易出现创新点。考生在选题时可以先抓住一个小的问题进行扩充到一个可以成文有一定创新性的范围。确定题目的同时要进行文献查阅，如果是已经发展完善的护理类别，考生就没必要在该方面浪费精力，应该及时改变方向。根据护理专业特点, 内容和性质, 分为临床护理研究, 社区护理研究, 护理教育研究以及护理管理研究. 选题指导见附件样本3.(三) 关键词从论文标题中或正文中选出35个最能表达主要内容的词作为关键词，附在摘要之后，不超过5个，能够代表文中的高频词。摘要内容后下空一行打印“关键词”三字（四号黑体），其后为关键词（四号宋体）。关键词数量为4～6个，每一关键词之间用逗号分开，最后一个关键词后不打标点符号。(四) 论文主体部分：正文采用小四号或五号宋体. 表格：表的编排一般是内容和测试项目由左至右横读，数据依序竖读，应有自明性。表应有编号，由“表”和从1开始的阿拉伯数字组成，例如“表1”、“表2”等。表的编号应一直连续到附录之前，并与章、条和图的编号无关。只有一个表时，仍应标为“表1”。表宜有表题，表题即表的名称，置于表的编号之后。表的编号和表题应置表上方的居中位置。如某个表需要转页接排，在随后的各页上应重复表的编号。编号后跟表题（可省略）和“（续）”，如所示：表1（续），续表均应重复表头和关于单位的陈述。1．前言(引言)是论文的开头部分,主要说明论文写作目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出本研究的重要价值和意义。前言应简明扼要，篇幅不宜过长。2．研究类型和研究方法介绍立题的依据，提出问题，本研究的目的和重要性，包括文献回顾的内容。正文的篇幅在4000字左右（不含表格、程序、参考文献等），不少于3500字。论文形式分为三种不同的文体，研究型论文、综述和经验介绍型论文，每一种论文均有不同的要求。第一. 研究型论文研究设计应包括如下的内容:1) 研究对象和地点：有清楚的纳入和排除标准，符合研究目的2) 抽样方法：科学合理，具有一定的代表性3) 研究工具：具有较好的信、效度，符合研究目的4) 观察指标：客观性，特异性，灵敏性，稳定性5) 资料收集方法：准确，真实，完整6) 分析方法：科学准确，如计量资料的统计描述、计数资料的统计描述、多个样本均数比较的方差分析、总体均数的估计和假设检验、X2检验等。7) 伦理学考量：保密、隐私、自主、无伤害、尊重原则8) 结果：a) 表和图凡用文字能表达清楚的内容，尽量不用图和表。如果用，则文中不需重复其数据，但需摘述其主要内容。b) 附表为“三”线表，需注明表号、标题。说明应简单扼要，与正文内容相符。c) 结果的真实性和科学性应特别注意，不论阳性还是阴性的结果，都应客观报告出来。9) 讨论：撰写的内容应与结果密切相关，分析能够结合理论，文献阅读充分，文笔流畅。第二.综述型论文主体内容：综合文献内容，归纳总结，有自己的想法，分层次进行叙述.对全文内容进行总结，指出研究的前景。第三.经验介绍型论文经验介绍：对自己的经验介绍详细，层次清楚效果评价：有敏感的评价指标，结果使人信服，此部分不可缺少。讨论：撰写的内容应与文章经验密切相关，分析能够结合理论，文献阅读充分，文笔流畅。(五) 参考文献：参考文献应另起一页，所列文件均空两个字起排，回行时顶格排，每个文件之后不加标点符号。⑴ 按论文中参考文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号，将序号置于方括号内，并视具体情况将序号作为上角标，或作为论文的组成部分。如：“……李××［1］对此作了研究，数学模型见文献［2］。”⑵ 参考文献中每条项目应齐全。文献中的作者不超过三位时全部列出；超过三位时一般只列前三位，后面加“等”字或“et al.”
(一)论文封面1.论文封面由华南师范大学研究生处专业学位培养科统一制作。2.封面包括的内容有学校代号、论文分类号、密级、论文题名、研究生姓名、院系、专业方向、导师姓名、职称、申请时间。3.论文题名应能概括整篇论文最重要的内容，简明、恰当，避免使用不常见的缩简词、首字母缩写字、字符、代号和公式等。中文题名一般不宜超过25个汉字，题名语意未尽，可用副标题做补充或限定说明。用英文撰写的论文题名应有中文题名排在下面。(二)中英文摘要及关键词1.摘要是论文的内容不加注释和评论的简短陈述，应做到不阅读全文就能获得与论文同等量的必要信息，是一篇完整的短文，可以独立使用、引用。摘要应说明论文研究的目的、使用方法、结果和结论等。2.中文摘要一般为1000字左右。外文摘要为中文摘要的翻译，所表述的内容与中文摘要一致。外文摘要另起一页打印。摘要中不用图、表、结构式公式及非公知公用的符号与术语。3.关键词是为了文献标引工作而从论文中选取出来，用以表示全论文主题内容信息的单词或术语，一般为3—8个。关键词字体加粗另起一行，排在摘要的左下方，按涉及的内容、从大到小排列。多个关键词之间用分号隔开，最后一个关键词不加标点，应尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。英文关键词、摘要内容应与本论文的中文关键词、摘要内容相对应。(三)目录目录应是论文的提纲。论文目录起始范围从正文章节、参考文献、附录、后记。目录与中英文摘要作为论文的前置部分，应单独编排页码。应按论文组成部分的顺序列出标题(具体列法见5页“目录页”)。(四)绪论(或序言、引言、前言等)绪论属论文的主体部分，主要介绍论文研究背景、论文所要解决的问题或研究的内容，论文研究在教育工作中的实践价值和理论意义，本研究领域国内外研究状况(或文献综述)，论文的基本思路和论文结构等。(五)论文正文1.正文是学位论文的核心部分，一般由理论分析、研究设计(含研究方法、研究对象、理论假设、研究工具等)与实施、数据资料、研究结果的统计分析、论证、结论等部分构成。其体例结构与写作形式可因学科专业特点和论文研究的内容、问题而不同。总体要求是：观点明确，实事求是、理论正确、逻辑清楚、层次分明、文字流畅、数据真实、公式计算推导结果无误。教育硕士学位论文一般为2—3万字。2.论文结论是最终的、总体的结论，不是正文中各组成部分小结的简单重复。结论应准确、完整、明确、精炼。如不能导出结论或无结论应进行必要的讨论。论文要指出研究的局限性(或不足)，并提出建议或展望或尚待解决的问题。3.论文中如有与导师或他人共同研究的成果，必须明确指出;如果引用他人的结论、观点、方法、数据或成果等必须明确注明出处，并与参考文献一致，严禁抄袭剽窃。4.论文一般采用篇末注(尾注)，如有需要，引文可用脚注。5.论文中的图，包括曲线图、构造图、示意图、图解、框图、流程图、记录图、布置图、地图、照片、图版等。图应编排序号，每一图应有简短确切的题名，连同图号置放图下，必要时可用图例说明，横排于图题下方。曲线图的纵横坐标必须标明“量、标准规定符号、单位”。坐标上标注的量的符号和缩略词必须与正文中一致。照片图要求主题和主要显示部分的轮廓鲜明，便于制版。如用放大或缩小的复制品，必须清晰，反差适中，还应有表示目的物尺寸的标度。6.论文中表的编排，一般是内容和测试项目由左至右横排，数据依序竖排。表应有自明性。表应有编排序号。每一表应有简短确切的题名，连同表号置于表上。必要时用表注对表中的符号、标记、代码及有关事项作出说明，横排于表题下或附注于表下。表的各栏均应标明“量或测试项目、标准规定符号、单位”。表中的缩略词和符号，必须与正文中一致。表内同一栏的数字必须上下对齐，不宜用“同上”、“同左”和类似词，一律填入具体数字或文字。表内“空白”代表未测或无此项。“ 0”代表实验结果确为零。如数据已绘成曲线图，亦可不再列表。7.论文中的公式、算式或方程式等均应编排序号。序号标注于该式所在行的最右边。较长的式，可另行居中横排，如须转行，上下式尽可能在“=”号处对齐。8.论文中的计量单位必须采用1984年2月27日国务院发布的《中华人民共和国法定计量单位使用方法》，并遵照《中华人民共和国法定计量单位使用方法》执行。使用的各种量、单位和符号，必须符合国家标准的规定。单位名称和符号的书写方式采用国际通用符号。符号与缩写词也应符合国家标准的有关规定，如非公知公用的或不易被理解的，或作者自定的，应在第一次出现时加以说明。(六)参考文献1.参考文献的著录按顺序编码，即按论文中引用文献出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献在论文中被反复引用，用同一序号标示。2.注释：文内解释性说明词句，用于补充、解释或说明文中所谈内容。(七)附录附录一般作为学位论文主体的补充项目，主要包括，供读者阅读的、不宜放在正中的、过分冗长的调查问卷、访谈提纲、量表、计算程序、统计推导等。附录要有编号编于正文后，其页码与正文连续编排。(八)后记后记一般为致谢。致谢是对在研究生培养与论文研究工作中给予自己帮助、指导以及提供便利条件的组织、教师(导师)、管理人员和其他应感谢的组织和个人。(九)作者攻读学位期间发表的学术论文目录作者在学业期间公开发表论文及著作情况排在后记之后，另起一页;先列论文，后列著作。论文和著作分别按刊发时间先后排列。论文须注明刊物级别，如SCI、CSSCL、核心期刊等。(十)封底封底应按学校统一制定的格式及内容要求填写应填写的项目。
本科毕业论文抽检不合格的需要重新修改提交。
本科论文抽检不合格一般老师按照修改意见修改就可以了，既然不合格一定会给理由，既然有理由，就会有解决办法，所以如果不小心被抽查了，并且指出你的问题，那就抓紧修改，如果你不会可以找论文指导帮忙。
论文通常就是基于你对所在学段专业领域知识的分析论证。由此可见，就毕业后论文抽检不合格来讲，通常是说明你在对专业知识的分析论证能力不足，所以说需要你进行修改完善。
本科毕业论文抽检方法：
1、由省级教育行政部门组织同行专家评议论文，通过随机匹配方式，每篇论文将送达给3位同行专家进行评议，并且提出意见；
2、同一篇论文，如果3位专家中有2位以上的评议为“不合格”，那么这篇论文就将被认定为“存在问题的毕业论文”；
3、同一篇论文，如果3位专家中拥有1位认为“不合格”，那么将再送2位同行专家进行复评，如果复评专家中有1位认为“不合格”，那么这篇论文同样将被认定为“存在问题毕业论文”。
根据教育部近日发布的《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》（以下简称《办法》），自2021年1月1日起，每年进行一次本科毕业论文抽检，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
对于个人：
《办法》要求，对涉嫌存在抄袭、剽窃、伪造、篡改、买卖、代写等学术不端行为的毕业论文，高校应按照相关程序进行调查核实，对查实的应依法撤销已授予学位，并注销学位证书。
对于学校：
《办法》强调，对连续2年均有“存在问题毕业论文”，且比例较高或篇数较多的高校，省级教育行政部门应在本省域内予以通报，减少其招生计划，并进行质量约谈，提出限期整改要求。
对连续3年抽检存在问题较多的本科专业，经整改仍无法达到要求者，视为不能保证培养质量，省级教育行政部门应依据有关规定责令其暂停招生，或由省级学位委员会撤销其学士学位授权点。
抽检流程：
该负责人介绍，省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。
本科毕业论文抽检分初评和复评两环节。初评阶段，每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。
3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。复评阶段，2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。‘
其余都为合格论文。
以上内容参考：人民网-教育部启动本科毕业论文抽检工作：每年一次
修改重写，在补交重新审核。你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。按老师批注和意见认真修改，这样你才能顺利通过，而且数据一定要充分毕业论文不同于一般的小论文，特别是硕士毕业论文或者博士毕业论文。一般的小论文就四五页，而硕士论文动辄五六十页，有的甚至七八十页。所以有些东西如果要人工的去修改，将是一件非常痛苦的事情。痛苦的事情至少有两个：目录自动生成和编号、参考文献引用的上标。本文将从这两个方面说说小技巧，自动生成，非常方便。先说两种痛苦情况。设定好文章的目录结构后，突然发现中间要添加或者删除一个章节，添加删除容易，可是其后遗症就是后面的编号都要跟着变动。比如要删除第二章，那么原理的第三章就要改为第二章，后面的要跟着动，添加也一样，很麻烦。目录自动生成简单说下，将文档切换到大纲视图，然后设置你要设定成目录的文字的大纲级别。如果将大纲级别设定为1级，那么就是1级目录，一般我们会设置到3级，这样会生成1、2、3级目录。设定好后，在要插入目录的地方，点击插入--引用--索引和目录就可以了。格式在另外设置下就行了。心灵手巧，轻松点击一下收藏，别等需要的时候乱了阵脚。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
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.
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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：
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浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
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医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
曾经读过一本书叫《女士品茶》，书中提到[1]，一个夏天的午后，剑桥大学的几位老师和他们的妻子在喝下午茶，突然，有一位女士说：“我有一种超能力，一杯奶茶放在这里，我只要尝一口，我就能分清楚它是先加的奶还是先加的茶。”在场的先生们都哈哈大笑，认为这一定是她的幻觉，……。 一、假设检验的原理 在工作生活当中，我们也经常碰到类似的问题，比如某制药公司宣称，他们的某款新药对打鼾患者的治愈率高达90%，又如，某团队在经过工艺优化之后，声称产品的合格率提升了5%，抑或如，某客户投诉某塑料生产企业的产品包装不到25kg/包等等。可问题是，我们该如何来分辨这些信息的真伪呢？ 首先，我们把这一类以“判断”为输出结果的问题，统一归纳为假设检验[2]问题，处理这类问题的方法是：先把某个结论当成一种假设（统计学上也称为原假设，null hypothesis,记为 ，与之对应的称为备择假设，alternative hypothesis，记为 ），然后收集样本，根据样本观测值的情况，运用统计分析的方法对假设进行检验，并做出判断。 以刚才提到的那位女士为例，我们可以通过试验的方法来判断她所声称的超能力是否属实，如果这位女士品尝了6杯奶茶后，并且她的判断都是正确的话，我们就可能从原先怀疑转为相信她的超能力了，因为如果假设她不具备这种超能力，而是全靠猜，那么她6次全部猜对的概率只有 %≈，这是一个非常小的概率。 由此可以看出，假设检验的基本原理是，在接受假设成立的情况下，计算样本（或事件）发生的概率，如果得出的是一个非常小的概率，则我们开始从接受假设成立变为拒绝假设成立。可是，这个概率到底要多小，我们才会做出倾向于拒绝假设的判断呢？这个值的定义是依据行业领域或者应用场景而定的，一般在化工行业，这个值大部分取为5%，但是在一些高精尖领域或者健康安全相关度高的行业，如医药、航空等行业，这个值更能会取得更小，比如1‰，对于这个值，在统计学上有其专属的名称和符号，叫做显著性水平，记为α，与之相对应的1-α被称之为置信水平。 那么，为什么在某些行业领域对于α的取值要非常小呢？再以刚才的女士品茶为例，假设一家公司准备以非常高的薪水聘用这个具有超能力的女士作为他们的品茶官，招聘人员对她所声称的技能的检验将会更加严格了，可能需要连续10次不出现差错，他们才可以放心地录用该女士，所以，这里我们就体会到了，α取值越小，是为了越好地防止做出错误的决策而造成决策风险。 二、假设检验在工业现场的应用场景 数据大脑产品具有一整套的假设检验模型算法，可以满足工业现场各种应用场景的需求（如表1），并且具备在线服务化计算功能，数据无需导入，就可以实时进行分析和判断，并进行报警。 参考文献： [1].《女士品茶》，[美]DavidSalsburg著 [2].《六西格玛管理统计指南》，马逢时等著
1.关于假设检验的几点见解2.假设检验的实际应用3.假设检验的基本思想4.对假设检验的思考5.两种假设检验思想比较（即对单侧检验和双侧检验相似差异的分析）因为不知道您具体想些什么，所以只能想到这些希望能帮到您
医学检验方面的毕业论文在轻风论文网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的王老师咨询的，非常专业的说这里还有些参考资料，你看看 临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计医药事业的发展，区间检验越来越受到研究者的重视。它是基于传统显著性检验而发展起来的一种新的假设检验方法，主要包括非劣效检验、检验与优效检验。因为它的检验假设不再是一个点而是一个区间而在1987年被Schuirmann首命名为“区间假设检验”或“区间检验”。自上个世纪60、70年代出现发展至今，不仅对于新药的开发与评估发挥了重要作用，而且已经广泛应用于社会各个领域如社会科学研究、教育学研究等等。在医学与卫生统计学领域，对于保证受试药品与参照药品等效／非劣效／优效，传统的显著性检验是不妥的，区间检验对于保证受试药品的安全性及有效性尤为重要。 本课题在对区间检验的定义以及其与显著性检验的区别与联系进行归纳总结的基础上，Monte Carlo抽样模拟试验对多中心临床试验中区间检验的样本量与检验效能进行了初步研究；模拟验证区间检验中β的单、取值；不同方法估计不同参数组合下等效性检验的样本量与检验效能以及同一种设计类型、参数组合下三种区间检验(非劣效／等效／优效)的样本量与检验效能之间的大小关 第四军医大学硕士学位论文 系;建立线性模型，估计多中心临床试验中中心效应与基线值效 应对于样本量与检验效能的影响;初步估计中心数目的多少与样本量 与检验效能的关系。所有的模拟程序均在SAS里编写。具体工作与研 究结果如下: 1概括地总结了影响区间检验的样本量与检验效能的几个主要因 素:重点介绍了区间检验中。与p的确定与含 义，并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计算机抽样模拟的方法、 不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量，模拟估算所对应 的检验效能。由实验结果看出:对于非劣效/优效检验，p均取单侧; 而就等效性检验而言: (l)当e一。时，p宜取双侧且n==2[(u卜。+ul一，/2)(/(A一夕)]， (2)当0半。时，p宜取单侧且n=2[(u，、+u卜，)(。/(△一0)]， 2利用PhilliPs法算单样本设计、配对设计、平行组设计、2 xZ交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示:利用PhiniPs法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现PhilliPs法能够弥补传统方法的不足;抽样模拟三种 区间检验(非劣效/等效/优效)不同参数组合下的样本量与检验效能: 尽管通常情况下，非劣效界值等效界值优效界值，但是却不能想当 然得出它所需样本量排序与此相同，它们的大小顺序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切关。 3抽样模拟多中心临床试验中不同中心数目、不同参数组合下的 样本量与检验效能，初步估中心数目与中心效应对于样本量的影响。 结果表明:中心效应不能轻易忽略，否则我们将会低估际需要的样 本量，而中心数目的多少对于样本量与检验效能的影响并不明显。 4建立协方差分析模型，抽样模拟估计多中心临床实验中基线效 应对于样本量与检验效能的影响;模拟结果提示:果基线效应确实 3 第四军医大学硕士学位论文 存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。 本课的创新点在于:一是对于区间检验与传统显著性检验中a 与p的确定与含义做了具体阐述，并利Monte Carlo模拟试验初步对 区间检验中日的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释;二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。 临床试验中样本量的估计是一个重要而又不能回避的问题。研 究对影响区间检验的样本量与检验效能的一些因素作了初步探讨，以 期能够为临床工作者提供些参考。本研究提供了部分样本含 量估计表，可供实际工作者查阅。不懂的你上轻风论文网自己看吧
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。