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补充:
评分标准:
毕业论文的成绩评定要从以下几个方面把握：
（1）选题是否符合相关专业毕业论文的选题标准。
（2）是否按期圆满完成任务书中规定的项目。
（3）能否综合运用所学专业的知识和能力，基本概念与基本技能掌握情况如何。
（4）立论是否正确，结论是否合理。
（5）实验是否正确、严谨，计算、分析能力是否符合专业要求，理论依据及数据处理方法和结果是否正确。
（6）独立工作能力、科学态度和工作作风如何。
（7）毕业论文有无创新或独到之处。
（8）文字材料是否条理清楚、通顺，论述是否充分，是否符合科学技术用语的规范要求，符号统一，编号齐全，书写工整。相关图纸完备、整洁、正确。
（9）答辩时的思路是否清晰，论点是否正确，回答问题的基本概念是否清楚，对主要问题回答的正确情况和深入程度。
（10）运用外文阅读、翻译规定的本专业的外文资料的'能力；应用外语独立检索国外有关资料的能力；毕业论文中外文使用情况。
（11）毕业论文字数原则上理科不得少于8000字，文科不得少于12000字。
以上各项成绩均良好的毕业论文可评定为“优”。有3项以上良好，且没有错误的毕业论文，可评为“良”。各项成绩合格，但没有什么错误的毕业论文可评定为“中”。主要内容有欠缺和不足，论述有个别错误或表达不甚清楚，其它方面有小的缺陷的毕业论文可评定为“及格”。各项较差，选题偏离本专业方向，任务书规定的项目未能按期完成，出现不应有的原则性错误的毕业论文应评定为不合格。
把握住你论文的大致内容，主要观点，而计算或实验类的要记住你的大概整体流程，详细的已经写到论文上了。提问时整体的东东可以在讲解完PPT时做个归纳。提问时可以带上你的论文和你的一些详细的批注，回答时可以翻看的。一般问三个问题，可以有一个说不知道。有的问题你可以把问题中的关键词相关的你知道的内容回答一下，也算通过的。论文的内容在导师的要求下已经将精华全都做到PPT上了，你只要边放PPT边将里面的主要内容说说即可，其实就是概括念书，很多学生也直接念书了。PPT中如果有你自己的简介的，可以在那页多停顿，将自己与别人的不同之处作说明或讲解，与别人的有什么优势。也可以将自己某些计算方法作说明：自己是如何得出的数据（比如是通过去某公司或工厂去调查的等等)，只要突出说明你自己用心了就可。其实导师只是看你有没有认真做而已，即使你一个问题也回答不上，因为有时导师的问题太详细，而我们的论文只是纸上谈兵。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
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。
这样我好准备好的
答辩成绩分为不及格、及格、良好、，根据高校组织的毕业答辩，老师根据学生论文以及答辩综合情况给出分值。答辩考察学生的综合能力，比如专业知识、专业应用掌握、专业认知等方面的能力。按照毕业答辩评分标准，老师根据学生答辩情况进行评分，经老师专业讨论后给出后的答辩成绩。如果答辩得体、掌握专业知识扎实、掌握论文内容，能够围绕论文论述知识点等，答辩成绩一般在及格以上；如果在答辩过程中掌握不全面、回答不上来、论文内容不清楚等，则会给出答辩成绩不合格，要求学生参加第二次答辩。
补充:
评分标准:
毕业论文的成绩评定要从以下几个方面把握：
（1）选题是否符合相关专业毕业论文的选题标准。
（2）是否按期圆满完成任务书中规定的项目。
（3）能否综合运用所学专业的知识和能力，基本概念与基本技能掌握情况如何。
（4）立论是否正确，结论是否合理。
（5）实验是否正确、严谨，计算、分析能力是否符合专业要求，理论依据及数据处理方法和结果是否正确。
（6）独立工作能力、科学态度和工作作风如何。
（7）毕业论文有无创新或独到之处。
（8）文字材料是否条理清楚、通顺，论述是否充分，是否符合科学技术用语的规范要求，符号统一，编号齐全，书写工整。相关图纸完备、整洁、正确。
（9）答辩时的思路是否清晰，论点是否正确，回答问题的基本概念是否清楚，对主要问题回答的正确情况和深入程度。
（10）运用外文阅读、翻译规定的本专业的外文资料的'能力；应用外语独立检索国外有关资料的能力；毕业论文中外文使用情况。
（11）毕业论文字数原则上理科不得少于8000字，文科不得少于12000字。
以上各项成绩均良好的毕业论文可评定为“优”。有3项以上良好，且没有错误的毕业论文，可评为“良”。各项成绩合格，但没有什么错误的毕业论文可评定为“中”。主要内容有欠缺和不足，论述有个别错误或表达不甚清楚，其它方面有小的缺陷的毕业论文可评定为“及格”。各项较差，选题偏离本专业方向，任务书规定的项目未能按期完成，出现不应有的原则性错误的毕业论文应评定为不合格。
算 其实答辩和走过场的啦，一般态度不太恶劣就能过，毕竟是最后一门关了，老师要不让你过也有责任的
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
论文研究方法有以下几种：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
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。
毕业论文常用的研究方法：调查法、观察法、实验法、定量分析法、定性分析法、实证研究等。
（1）调查法：
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
（2）观察法：
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
（3）实验法：
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
（4）定量分析法：
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
（5）定性分析法：
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
收集资料的方法有以下几种：1、阅读法。阅读有关的文件、报刊、杂志、图书、资料等,从中获取所需的信息。2、购买法。向教育科学中心、咨询服务单位、教育研究机构、有关大专院校等购买有关信息。3、收听法。从广播、电话等获取有关信息。4、询问法。向有关信息源询问获取有关信息。5、观看法b从电视、录相、电影等获取有关信息。6、预测法。用预测方法和技术,分析、预测有关信息。7、采集法。有目的地派专人到有关地区,部门收集有关信息。
1、阅读法：阅读有关的文件、报刊、杂志、图书、资料等,从中获取所需的信息。 2、购买法：向教育科学中心、咨询服务单位、教育研究机构、有关大专院校等购买有关信息。 3、收听法：从广播、电话等获取有关信息。 4、询问法：向有关信息源询问获取有关信息。 5、观看法：从电视、录相、电影等获取有关信息。 6、预测法：用预测方法和技术,分析、预测有关信息。 7、采集法：有目的地派专人到有关地区,部门收集有关信息。 8、调查研究法：对于一些没有固定来源的信息的收集,需要采用调查研究法。 9、调查法：调查法包括面谈调查法,书面调查法,留置问卷调查法,电话调查法等。
在图书馆与信息界，元数据被定义为：提供关于信息资源或数据的一种结构化的数据,是对信息资源的结构化的描述。其作用为：描述信息资源或数据本身的特征和属性,规定数字化信息的组织,具有定位、发现、证明、评估、选择等功能。 论文的元数据就是这篇论文的题名、关键词、摘要、分类、作者、机构、字数、出版者等等各种描述性参数的集合。
论文用数据是数学方法。
数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。
要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
1、提高研究者的研究水平
撰写科研论文，不仅是反映科研成果的问题，而且也是个深化科研成果和发展科研成果的问题，在撰写科研论文过程中，对实验研究过程所取得的大量材料进行去粗取精，实现由感性认识向理性认识的飞跃和升华，使研究活动得到深化，使人们的认识得到深化。
2、推动教育科研活动自身不断完善
教育科研活动是个探索未知领域的活动，并无既定模式和途径可循，在一定意义上可以讲，教育科研活动均属创造性活动。为了保证教育科研活动越发卓有成效，为了给进一步开展教育科研活动提供可靠依据，在每一科研活动终端都撰写报告或论文是十分必要的。