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可以。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
那要看你做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。 但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。 另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
肯定是不可以的，因为毕业设计是需要进行毕业答辩的，毕业答辩跟毕业论文是关系到毕业的最直接的一个因素
基本上所有大学生在毕业的时候都要写论文，无论是本科还是硕士和博士，都要有一篇毕业论文来结束你的大学生涯。而这篇论文的目的在于，学校想考察你在大学四年里学到了什么，学习收获是什么，也让你感受一下这四年来学的东西。
论文不仅仅是对于学生这四年来学习的东西考察，更是对学生大学生涯中科学研究的一个基本功训练。许多大学生知道自己毕业后都会要写一篇毕业论文，都会提前锻炼自己写论文的能力，而且会在一些优秀的论文中反复查看，在查看中其实会潜移默化的增长了自己的知识面，也可以锻炼学生自己的独立分析问题的能力，也可以考察学生是否能将所学的知识运用到一定的科学研究上去。
这也为以后的硕士，博士，甚至于工作打好一定的基础，所以这就是为什么基本所有的大学生都需要一篇毕业论文来结束自己的大学生活。
论文一般分为两个部分，一部分是论文的论题，一部分是论文的论述。论题则是自己选定的，比如医科的论题可以是探究某样药物的好坏处，或者是探究某样细胞，细菌给人们带来的伤害。工科的论题可以是论深度学习在实际应用的速度问题，或者是制作一个机器人会带来什么益处。
论文的论述是阐述了学生为什么会选择这类论题，这个论题究竟有什么现实的社会价值，指出了现实存问题，并给出相应的解决建议，可行的方案，还有一定的学术价值。如果不写这篇论文的话，或者是不能过的话，就意味着你的毕业证是拿不到的。
在学校层面看来，论文的意义在于对于学校教育的一个检测，论文其实通过学校的实际教育来给自己各个专业的学生一个大的论文方向，给了一个大概的课题。而学生则要通过这个课题，运用大学四年所学的知识去研究这个课题，从而去进行创新，可以是从来没有过的问题，也可以是根据前人所发现的问题进行优化。论文不仅仅可以检测学校，也可以检测学生本人，是否具有创新性，是否有着解决实际问题的能力。
在毕业之前，其实学校都会根据每个专业给出一定的大方向，有大部分课题都是相关于自己专业所学的内容。论文的编写一定要具有创新性，最好是看多一点前人的论文，再结合回自己专业，或者是课外所学到的东西，进行与前人的融会贯通。题目选好，具有创新性，而且内容不离题，也有一定的学术价值，就得上一篇好的论文。
其实学校不会无缘无故多设一道工序来阻拦学生们的毕业，所以好好对待毕业论文，也是锻炼自己的能力。
当然不可以啦，毕业设计是你作为毕业的最重要的一个流程，这是要记录在学校文件保存存档的东西
当然在所有大学生毕业的时候，他们都需要进行毕业论文的答辩，只有答辩通过了才能够顺利毕业，才能够领到学位证；这是证明一个学生已经拥有了独立思考能力和总结能力，并且对这个专业有一个深刻见识的评判标准。
只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析
我这次的论文也是用因子分析来做的，在图书馆借了几本书外加在网上搜集的资料，可以说是小有成就啦第一步就是先输入数据，建议先将数据用excel列好，到时直接复制粘贴了第二步是分析相关性，将相关的变量剔除掉，选取手术几个不相关的指标第三 采用主成分分析法对原始数据进行标准化变换并求相关系数矩阵Rm@n, 求出R的特征根Ki及相应的标准正交化特征向量ai, 计算特征根Ki的信息贡献率,确定主成分的个数, 将经过标准后的样本指标值代入主成分, 计算每个样本的主成分得分。最后将主成分的值加总，得出排名。。。不知道我这么做是不是麻烦的，，希望能帮到你，又不懂的还可以问我
有点难度。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验；旋转选择最大方差旋转法→确定→结果
论文数据里必须有多元线性回归。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。
因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
如果没有明确要求的话是可以的。医学论文没有具体要求的话，只做相关性是可以毕业的。如果论文要求和专业要求需要用到相关分析或是回归分析或者是其他方面，那么你的论文就必须按照要求来，否则很容易被驳回来重新写，实在不能确定就问导师。
不是的，回归分析是分析影响因素，并不必须
结构效度。因子分析的意思是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析最早由英国心理学家CE斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。效度可以分为三类：内容效度、效标效度、结构效度。内容效度：检验问卷内容是否符合研究目的和要求。效标效度：是指问卷测量结果与效标的相关程度。结构效度：研究实际测量结果与理论之间的一致性，即结果是否真正测量到假设(构造)的理论。其中通过因子与测量项的对应关系是否符合预期，可以用来判断是否具有良好的结构效度。结构效度分析的常用方法有两种：探索性因子分析、验证性因子分析。
只用因子分析熵权法灰色关联度的本科毕业论文不简单。根据查询豆丁网站信息显示，其论文涉及到多个复杂的数学模型和分析方法。因子分析用于提取数据的主要因素，熵权法用于确定各因素的权重，灰色关联度用于分析各因素之间的关联性。这些方法都需要深度的数学和统计学知识，以及对各种工具和软件的熟练掌握，需要系统的学习和严谨的分析。
用是肯定可以用的，我发表的论文也是用AHP作为模型，因子分析嘛，不是很熟，但是SPASS作为统计分析软件是十分好用的，只要你对它的操作流程熟悉，一般的模型构建都可以用到它。