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相关信息：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
可以。相关性分析的论文首先得找到相应事物其次对相应事物的相关性进行对比分析。通过分析得出相应的结论。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
(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。
发表论文和学位论文相关性怎么写如下：
1、利用网络搜集相关资料作为参考；
2、利用图书馆馆藏资源查阅论文相关书籍；
3、借助不同体裁的语料，归纳出结论；
4、使用分析、综合等方法，科学地整理所获得的资料；
5、论文指导老师的指导与帮助；
6、个人的努力、坚持与付出。
论文分类：
学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。
学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。
硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。
学位论文的撰写应本着严谨求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所引用的顺序列于文未。参考文献的著录均应符合国家有关标准(遵照GB7714一87《文后参考文献著录格式》执行)。
典型相关性分析的步骤如下：
数据的分布有假设：两组数据服从联合正态分布。
首先要对两组变量的相关性进行检验（构造似然比统计量 ）。
确定典型相关变量的个数（直接看典型相关系数对应的P值即可）
利用标准化后的典型相关变量分析问题。
进行典型载荷分析。
典型相关性分析条件：
为了研究两组变量量X= (X1, ...,Xn) 和Y= (Y1, ...,Ym) 之间的相关关系，采用类似于主成分分析的方法，在两组变量中，分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标，通过研究这两组综合指标之间的相关关系，来代替这两组变量间的相关关系，这些综合指标称为典型变量。
典型相关分析最早哈罗德·霍特林首次引入。他所提出的方法于 1936 年在《生物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》经过多年的应用及发展，逐渐达到完善，在 70 年代臻于成熟。
由于典型相关分析涉及较大量的矩阵计算， 其方法的应用在早期曾受到相当的限制。但随着当代计算机技术及其软件的迅速发展，弥补了应用典型相关分析中的困难，因此它的应用开始走向普及化。 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。
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。
统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
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。
【参考文献】
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[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.
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撰写分析性论文与撰写常规学术论文不同。这种论文类型高度依赖于批判性分析和对手头主题的透彻理解。 一、什么是分析性论文？ 分析性文章是一篇写作文章，其中作者对所选作品的观点和分析已经完成。这篇文章需要用批判的眼光来观察事物。它可以采用任何形式，包括一件艺术品或非小说类作品。这篇文章可以写一部电影、一段视频、一篇书面作品，或者一个概念、问题或想法。作者基于文本和个人研究的证据提出了一个观点。分析性文章是主观的，基于与所选主题相关的事实和信息。任何分析性文章的最终目标都是详细探讨主题。它还强调了有关该问题的研究和可用数据方面的差距。学生通常会在高中和大学期间将这种类型的论文作为他们的学术作业。为此，必须了解如何起草专业的分析文章。 二、如何开始分析论文？ 撰写分析性文章包括必要的预写过程。这个过程有助于指导你在论文内容中提供什么并构建你的论文。如果正确地采取这些步骤，实际的写作过程就会变得更易于管理。要有效地开始一篇分析性文章，请按照以下简单的预写步骤进行操作： 1. 选择一个主题 在阅读一篇作品时，标题是读者遇到的第一件事。所以它应该是令人兴奋和吸引观众的。 在决定主题时，应牢记以下几点： ①该主题应吸引读者阅读您的文章 ②它应该足够独特以吸引观众的注意力 ③并提供对内容的充分解释 例如，你决定撰写一篇关于“为击败恐怖主义而放弃自由是否值得？”的分析论文。想一想可以使你的主题对观众感兴趣并产生共鸣的可能方式。你的论文题目应该直截了当。例如，“停止恐怖主义”。对读者来说很简单，但很有吸引力。 2. 了解目标 分析论文主题的目标是通过将主题分解为多个部分来确定的。然后详细研究每个部分，并提供支持您论点的证据。在我们上面的示例主题中，作者的目标可以是分析恐怖主义如何影响自由权。它甚至是合理的吗？为什么恐怖主义要停止？ 3. 集思广益 为你的主题集思广益将帮助你确定你可以对这个问题采取的立场。从不同的角度思考观点和想法，并选择最佳视角。你始终可以从其他外部来源获得帮助。研究该主题并找到支持你立场的模式和想法。这些信息通常是必不可少的，有助于形成出色的论文陈述。想想你可以最好地解释你的主题和目的的想法。对于“停止恐怖主义”这个主题，研究现实生活中的例子和其他作家的作品来支持你的观点。 4. 创建论文陈述 论文陈述是作者对主题的主要立场或主张。这个陈述在一篇文章的介绍部分的末尾需要一两句话。确保书面论文陈述是有争议的，并且支持论点的一方面。撰写强有力的论文陈述对于分析性论文至关重要。一个好的论文陈述可以是：“无论恐怖主义的代价是什么，自由似乎都付出了太高的代价。” 5. 进行研究 为了支持你的论文陈述，收集事实和证据。分析论文适用于主要和次要信息来源。 在研究所研究的主题时，你将看到人们如何妥协言论自由、隐私和行动自由。选择此信息在你的文章中讨论以支持您的观点。 6. 起草分析论文大纲 一篇文章的大纲为内容提供了形状和结构。基本信息分为大纲的不同部分，以赋予文章意义。分析性文章使用基本的文章大纲。本大纲由 5 段组成； ①介绍 ②正文第 1 段 ③正文第 2 段 ④正文第 3 段 ⑤结论 论文的质量将根据论文的结构进行评估。因此，起草一份分析性论文大纲，使你的内容易于展示。 三、如何写一篇分析性文章？ 一旦你采取了所有必要的预写作步骤，就开始写你的分析性文章。使用以下写作程序来构建你的分析文章。 1. 如何写一篇分析论文的引言 分析性论文介绍是论文的第一部分。在本节中，将向读者介绍该主题。使你的介绍性段落引人入胜以吸引读者的注意力至关重要。“恐怖主义是我们在 21 世纪面临的最大问题之一。” 这里的声明是没有人可以否认的事实。此外，读者会很想知道你做出该声明的原因。接下来，在提供背景信息后，在介绍的末尾提出你的立场或论文陈述。对于背景信息，请说明法律如何处理恐怖主义以及人们必须如何付出代价。由于介绍为更多信息奠定了基础，因此请使其引人注目。写一个令人兴奋的介绍将激励读者阅读整篇文章。 2. 如何写分析论文正文段落 分析文章的正文部分对文本进行了详细解释。正文段落基于以下要素： ①一个主题句 ②分析 ③证据 主题句是段落的开头句。这句话陈述了该部分正在讨论的要点。写一个主题句为文章的主体提供了一个结构。例如，支持你的主题的第一个证据可能是如何侵犯了自由行动自由。这一段可以这样说： “在发达国家，如果一个人涉嫌任何犯罪活动，他们可以不加解释地被拘留。”。 这将使你的读者了解该特定段落中要讨论的要点。陈述主题句后，提供分析过的信息。该信息是关于主题句中提出的观点的主张或论点。例如，谈论对嫌疑人实施的身体限制。此外，讨论对恐怖主义嫌疑人在身体活动方面的处罚。 最后，提供的每项分析都有证据支持。所有的子论点一起支持论文的主要论文陈述。通过在章节中使用链接词来保持段落的和谐。这些过渡词用于在内容中带来流畅且合乎逻辑的流动。 3.释义和引用 在正文段落中支持您的主张时，作者经常使用原文的确切线条。这称为引用。当作者想用作者准确的措辞来支持他的论点时，它很适合。但确保根据写作格式正确完成此引用至关重要。释义是作者用他的话来概括作者在文本中的句子。当作者改变措辞时，信息的要点保持不变。释义和引用对于使你的文章令人信服至关重要。 4. 如何写一篇分析性论文的结论 正文中的所有段落都应逐渐将观众引向分析性文章的结论。写结束段落是为了提醒听众你是如何支持主要论点的。 结论有时会要求在文章末尾与世界建立更广泛的联系。在撰写结论时，作者总结了证明其立场正确的重要观点。例如，一篇分析性文章的合理结论是： “虽然我只提到了一些最常被侵犯的公民权利，但还有很多其他的。为了安全而放弃自由是不公平的交易。肯定有更好的方法来打击和预防恐怖主义。在反恐斗争中放弃你的自由是不值得的。” 结论是准确的，反映了正文部分的整个讨论。请记住，结论的长度与介绍部分的长度相同。 5. 校对 在提交之前，请务必校对您的文章。通过修改你的文章来检查错误和错误。查看语法、标点符号、词汇、语气、引用、拼写和句法是否正确。 四、分析论文题目 分析性论文主题应该对读者有吸引力，但想出正确的主题可能非常具有挑战性。 以下是一些出色的分析性论文主题，可帮助你起草论文： ①如何促进性别平等？ ②外貌会影响一个人的职业生涯吗？ ③数字生活对我们来说是梦想成真吗？ ④街头艺术如何突出我们社会的好与坏？ ⑤运动中使用兴奋剂的趋势是否在增加？撰写分析性论文的技巧 五、撰写分析性论文的技巧，你可以按照这些提示专业地撰写分析文章： ①规划你的工作是撰写分析论文的必要条件。该计划将帮助你为你的论文创建一个清单。此外，它会让你始终走在正轨上。 ②使用现在时来起草你的分析文章。 ③使用客观的语气讨论想法和观点。 ④避免在你的文章中使用随意或非正式的语言。 ⑤在撰写分析性文章时，请勿在文本中使用缩写。 ⑥选择一个独特而引人注目的话题。文本的标题不应用作论文主题。 ⑦分析故事并讨论它，而不是复述故事。 维普查重： 万方查重： 论文查重降重：
调查研究型论文应注重数据资料的详实性和可靠性，说明调查对象的典型性和在多大程度上有普遍意义。调查报告中引用的事例、数据应有调查期间的手稿笔记备查。
1、论文的绪论应介绍论文的背景、意义，说明调查对象的典型性、普遍意义和论文内容的前瞻性。2、论文的正文是对所调查问题的展开和分析，要对问题的各个层次、各个侧面通过典型事例进行剖析。文中的数据必须真实全面，所采用的调查方法需注意科学性、先进性。正文部分应综合运用学到的理论、方法、工具，通过翔实的资料数据揭示问题的本质，找出深层次原因，有针对性地提出建议措施。3、结论部分应概括得出有价值的观点、思想和建议；4、论文全文字数一般为2万～3万字。
调查研究型论文的含义及特点：
1、含义：
调查研究型论文以科学描述相关部门或机构的运行状况为基础，分析其存在的问题及成因，并提出对策。即运用科学的调查研究方法，对政府部门、非政府公共机构及其公共管理领域的现实问题进行深入、系统的调查研究，应用公共管理理论与方法对数据、资料进行科学分析，从而总结归纳、推论出正确的结论。
2、特点：
调查研究型论文应有明确的主题；拟研究的论题具有一定的可研究性，并且必须具有一定的理论意义和现实意义，被调查的单位必须具有一定的规模；调查研究型论文必须具有作者收集的第一手资料、访谈内容和统计资料；调查资料应翔实，样本描述准确、精练、清晰，调查数据资料可靠准确。
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应该按照期刊的格式要求来写~先根据你的专业和要求选择合适的期刊。比如你要发教育方向的，知网的期刊，或者建筑类，万方的期刊等等？在投稿时，格式也是编辑关注的重要因素之一，如果文章与期刊要求差异很大，那起码从视觉上就会让编辑感觉到没有“诚意”。期刊对稿件的格式都是有具体要求的，我们要根据刊物的要求来调整格式的位置，包括字体大小、行距、页边距等。因此，按照要求修改格式后再投稿，非常必要。找到想投稿的期刊或者搜索刊名，可以找到每本期刊对应的要求。以《居业》为例，点击期刊封面，进入后就能看到具体要求了。
在读研期间科研成果与学位论文相关性说明应该先列举时间，然后再写相关的项目经历和对应的研究成果。
科研成果应符合以下的条件：
1、科研成果应具有创造性、先进性，创造性是指前人所没有或国内外所没有的．理论上有新的创见，技术上有新的提高。先进性应该在成果的技术价值和技术水平上有所提高。
2、科研成果必须具有社会价值(科学价值初经济价值)，并得到社会的公认。既要有实用性，又要符合科学规律，具备实施条件，满足社会要求，经济价值高。
3、科研成果必需经过技术鉴定或评审。鉴定或评审应实行同行专家评议。认为合格，才能算作成果。
硕士研究生离科研有多远：
我国高校对硕士研究生的定位通常可见类似表述：“掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，具有创新精神和从事科学研究、教学、管理或独立担负专门技术工作能力的高级专门人才。”在研究生教育只面向一小部分精英群体的时候，这种定位是符合实际的。
但当研究生不断扩招，研究生教育走向大众化的时候，这一定位已脱离实际。就研究生教育现状而言，强调研究生教育的“研究性”。
考虑高校有没有能力和实力提高研究生的研究能力，培养合格的“高级专门人才”。很多高校的软硬件难以满足培养研究性人才的需求。
以上内容参考：人民网-硕士研究生离科研有多远
作品中的环境描写，不论是社会环境或自然环境，都不是可有可无的装饰品，而是密切地联系着人物的思想行动。”因此写人的论文常常需要对环境进行描写。