毕业论文的选题总是让人如此的头疼，为此我将为你推荐统计硕士论文选题的内容，希望能够帮到你!
1、区域社会保障水平统计评价
2、区域金融发展对区域经济增长的影响
3、辅助信息对分层抽样成本与精度改善效果分析
4、二重抽样对提高辅助信息质量分析
5、企业统计质量控制方法应用
6、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用
7、我国价格波动传导机制的研究
8、我国能源消费结构统计分析
9、基于因子分析法的福建省城乡统筹发展评价
10、福建省区域科技自主创新能力的评价与分析
11、福建省(厦门市，漳州市)果蔬/光电/产业集群发展研究
12、福建省高技术产业对经济增长贡献的测算
13、我国(福建省)茶叶出口贸易的发展特征及趋势分析
14、住宅价格波动与居民消费支出增长的实证分析
15、城乡居民消费与经济增长波动相关性的差异分析
16、中国对外直接投资与产业结构升级关系的实证研究
17、商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议
18、福建省(漳州市)旅游产业集群模式与发展研究
19、旅游产业集群与经济发展研究——以漳州旅游产业为例
20、福建省产业结构的评价及其与经济增长的关系研究
1. 福建省科技创新投入与产出的实证分析
2. 人民币汇率变动对FDI的影响分析
3. 福建省经济增长中高新技术产业贡献的计量分析
4. 中国城市化水平时间序列模型分析
5. 对统计调查质量特征的探讨
6. 利率变动对我国经济主体的行为影响与政策选择
7. **区域金融结构对产业集聚的影响研究——基于面板数据的实证分析
8. 关于我国统计指标消除季节因素影响方法的探讨
9. 中国城镇居民消费函数模型解析——基于误差修正模型的检验
10. 我国各地区农村居民消费水平的实证检验
11. 漳州市经济增长效率的随机前沿分析
12. 基于面板数据的福建省城乡居民消费结构实证分析
13. 福建省市域经济区位差异分析
14. 福建省各区市地方政府财政支出与政府消费的产出弹性分析
15. 福建省产业结构变动对经济增长作用的测算与评价
16. 我国住房价格数据统计失真的原因探析
17. 福建省电力消费与经济增长关系的实证分析
18. 福建省全要素生产率的测算：-
19. 福建省经济波动分析——基于ARCH类模型的实证
20. 福建省城乡协调发展差异的实证分析
1. 某省各地市城市竞争力的聚类分析
2. 我国东西部城镇居民收入差距实证研究
3. 某省城乡居民收入差距实证研究
4. 县域经济发展综合评价的实证研究
5. 我国汽车行业的发展状况分析及其预测
6. 中部六省对外贸易发展比较研究
7. 闽浙苏农民收入增长及差异分析
8. 某省城镇居民消费结构比较研究
9. 我国能源供求问题的研究
10. 某省市农村居民消费需求现状及其解决对策
11. 中小企业群集及其启示
12. 福建省与广东江苏经济发展能力比较研究
13. 我国消费信贷的现状及发展分析
14. 企业质量管理应用统计技术分析
15. 漳州消费需求增长规律分析
16. 贸易统计方法制度改革探析
17. 金融危机下漳州经济发展新思维
一、答辩时间、地点。
二、答辩人。
三、评委。
四、答辩论文题目。
五、答辩论文大致内容。
六、专家提问。
七、答辩人的回答。
答辩记录内容注意事项：
答辩记录内容因子分析法是一种将多变量化简的多元统计、寻找这种内在结构（或联系）的方法。将原始变量进行分解，然后归纳出潜在的“类别”，变量间相关性较强的归为一类，且不同类别间的变量则相关性较低。
每类变量代表一个“共同因子”，即一种内在结构（或联系）。本文运用因子分析法的目的就是用少数几个因子去描述许多影响大型电子商务企业自建物流因素之间的联系，即将相关比较密切的几个影响因素归在同一类中，每一类因素就成为一个因子，以较少的几个因子反映所有影响因素的大部分信息。
2020年最新经济学论文题目：
1. 社会经济视角下农民工社会融入研究
2. 山西省老年妇女社会经济现状的分析与研究--基于山西省第三次中国妇女社会地位调查数据的分析
3. 关怀经济学:另一种可能性
4. 市场经济下我国统计组织体系改革
5. 论女性家庭角色的社会经济作用
6. 市场经济条件下统计需求与统计供给存在问题的思考
7. 做好基层统计工作促进农村经济发展的思考
8. 高职经济管理类专业统计学基础教学改革探讨
9. 经济收入. 精神文化与公众的快乐生活--基于“现阶段我国公众精神生活水平调查数据”的实证分析
10. 陶希圣中国社会经济史研究的学术转向
11. 女性经济的发展趋势与应对策略
12. 基于因子分析的陕南城市低碳经济发展水平研究
13. 基于经济社会活动视角的城市空间演化过程模型
14. 福利国家与私人慈善的法律经济学比较分析
15. 统计学在经济发展中的作用分析
(本回答由学术堂整理提供)
将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。
因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。
因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。
因子分析应用举例：
1、案例
当前有一份数据，共有12个量表题，希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度，用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度（也可不事先假定），当然有可能个别项与因子对应关系并不合适，因此有可能对其进行删除处理。
2、操作步骤
将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）
得到的分析结果如下：
第一步：首先判断是否适合进行因子分析
KMO和Bartlett检验结果
SPSSAU对结果进行智能分析
第二步：判断提取的因子个数
第三步：是因子与题项对应关系判断
因子与题项对应关系判断：假设预期为4个因子(变量)，分析题项为12个；因子与题项交叉共得到48个数字，此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个因子(变量)，对应12个”因子载荷系数”，针对每个分析项，则有4个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093,0.075)，选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面。
第四步：对因子进行命名
本次研究员工满意量表共提取出4个因子，此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个，对4个因子分别进行命名，分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。
