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你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。
结果变量为有序分类资料的列联表可采用秩和检验、ridit分析或有序logistic回归分析处理。ridit分析使用spss须辅助手工计算。秩和检验可轻易解决整体上组间是否有差异，若有差别须进一步两两比较，方法较为复杂：正规方法通过spss编程进行检验；也可按卡方分割方式或直接进行秩和检验两两比较（一般须调整检验水准）；进行秩变换使用方差分析。该组数据部分证型样本太少，采用秩和检验和直接两两比较（例数太少可以不用调整检验水准）（请参考马斌荣主编的《spss for windows ver 在医学统计中的应用》一书相应章节）。建议增加样本含量或适当合并证型或合并疗效标准再进行检验。若样本量足够大可拟合spss中ordinal过程。
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链接：
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。包含各版本SPSS软件及相关基础和进阶视频教程及资料，涉及统计，医学，机器学习等方向。
选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。
可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。
一、 确定分析目标
确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？
一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。
缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。
参考资料：分析思路总结-SPSSAU
二、 判断数据类型
有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。
所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。
定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。
三、选择分析方法
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。
参考资料：分析方法选择-SPSSAU
最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。
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用logistics回归分析吧，但是你的这个数据有点看不太懂。。。你可以用SPSS做一个数据库，添加各种变量，如关系、经济状况、文化程度、照顾时间等，50个人也不算多，重新输入一遍。再用logistics回归分析去做一下单因素分析，看看焦虑程度与单因素有无相关性，有相关性再放到多因素分析。如果P<，再看OR是>1，还是<1。
在网上搜spss教程啊
首先直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】，也可以在这里直接打开数据源，点击确定，也可以直接在菜单栏中选择【文件-打开】，这里有几种数据源打开方式，根据自己所现有的数据存储方式进行打开。
然后点击【数据】，然后在文件类型中选择【sav】即SPSS格式文件，选择一份SPSS文件，然后点击打开，直接利用菜单栏的各种所需要的功能进行统计分析，最后统计分析完点击【文件-另存为/保存】把统计好的数据保持下来即可。
工具/原料：电脑、SPSS，spss入门教程如下：
1、对于第一次使用SPSS的用户，系统会弹出使用向导，用户可以在其中选择所需要的操作，如果不希望该向导再出现，直接勾选左下角的【以后不再显示此对话框】，也可以在这里直接打开数据源，点击确定。
2、也可以直接在菜单栏中选择【文件-打开】，这里有几种数据源打开方式，根据自己所现有的数据存储方式进行打开。
3、这里最常见的是点击【数据】，然后在文件类型中选择【sav】即SPSS格式文件。
4、然后选择一份SPSS文件，然后点击打开。
5、然后直接利用菜单栏的各种所需要的功能进行统计分析。
6、最后统计分析完点击【文件-另存为/保存】把统计好的数据保持下来即可。
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Spss的基本方法使用步骤
由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。
因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合
设置的地方：
描述—— kmo
抽取 —— 主成分，碎石图
旋转——最大方差法
得分——保存为变量
选项——大小为变量、删除最小系数，特征值为
kmo > ——看是否有效，对原始数据的检验。
在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值 公因子方差——提取程度（损失的数据，如果损失低于40%即满意） 解释总方差：可以分成几类，然后提取主成分因子，累积方差贡献率，累积特征值大于等于85%（放宽70%）.(损失率低于15%) 碎石图：类似于解释总方差，特征值大于1的就是主成分，对解释方差的解释和完善 成分矩阵——一般不考虑，不够充分，只是中间步骤 旋转后成分矩阵——成分1，成分2中大于的归为一类，载荷大于设置的值才会把得分显示在视图。 步骤： 分析→度量→可靠性分析→统计量→描述性（如果项已删除则进行度量）→继续（模型α）→确定 分析：可靠性统计量：以上有效 可删除的分析：如果删除后信度变大，则可以考虑把这个因素删除 平均数：反应数量的中点 中位数：全体样本的中点 步骤： 均值：描述性统计分析→描述→导入变量→确定 中位数：比较均值→均值→导入变量→选项→导入中位数即可→确定 步骤： 分析→回归→线性→因变量→自变量→ 统计量：估计→模型拟合度→共线性诊断→DW 绘制：Y：ZRESID, X:ZPRED; 直方图，正态概率图 保存：不操作 选项： 默认 →确定 模型汇总表 DW统计量代表自相关 DW = 2不存在为伪回归 DW < 2 正自相关 DW > 2 负相关 多重响应，多重响应数据本质上属于分类数据，但由于各选项均是对同一个问题的回答，之间存在一定的相关，将各选项单独进行分析并不恰当。因此对多选题最常见的分析方法是使用SPSS中的“多重响应”命令，通过定义变量集的方式，对选项进行简单的频数分析和交叉分析 作用1：进行简单的频数分析：可以直观明了的比较一道多选题的各个选项被选比例。 作用2：进行交叉分析：可以通过设置分层变量来进行某个选项控制下的分析。 求人不如求己，可以到"PPV课"网站找课程自学，如果找人代劳，加这个学习群(44324491)问问吧 你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。 用logistics回归分析吧，但是你的这个数据有点看不太懂。。。你可以用SPSS做一个数据库，添加各种变量，如关系、经济状况、文化程度、照顾时间等，50个人也不算多，重新输入一遍。再用logistics回归分析去做一下单因素分析，看看焦虑程度与单因素有无相关性，有相关性再放到多因素分析。如果P<，再看OR是>1，还是<1。 亲，可以来我们这里了解代做流程及报价，我们团队写手比较准成的 1、首先我们打开是SPSS分析软件，打开软件之后就是一个空白的表格，我们也可以添加本地的数据和数据表格。 2、打开软件之后，我们首先可以看到是数据视图，数据视图是由一个一个的变量组成。 3、接着我们来看变量视图，变量视图是对变量进行一个一个的控制，控制的类型包括名称，宽度，小数，标签等变量规定。 4、要想做数据分析，首先我们需要定义变量，这里小编定义了三个变量姓名，性别和体育成绩这三个变量。姓名变量，每个人都有一个不同的姓名，我们选择字符型数据即可， 5、接着设置性别变量和体育成绩变量，性别变量，0代表女性，1代表男性。而体育成绩我们选择数值型数据。 6、设置好变量之后，我们输入几列数据。每一组数据包括姓名，性别，性别代码和体育成绩，我们写九个数据即可。 7、设置好数据之后，我们选中所有数据，点击上方的分析-非参数检验-卡方检验。检验性别和体育成绩之间的关系。 8、经过检验，软件输出卡方检验的结果。经过卡方分析，性别和体育成绩不是独立关系。性别影响体育成绩。 链接： SPSS 中级统计实战教程。本课程讲师为高级数据分析师、大学副教授，具有丰富的授课经验。 通过软件操作加实战案例教学，对常用的科研统计分析方法进行讲解，手把手教授 SPSS 软件操作。 让学员不再为统计头疼，可独立解决临床科研常见的统计问题。 这门课你将收获 1. 掌握统计学核心基础理论； 2. SPSS 数据库的构建及数据管理； 3. 利用 SPSS 进行数据的描述性分析； 4. 掌握四大检验分析及结果解读：t 检验、方差分析、卡方检验以及非参数检验； 5. 掌握ROC 曲线的绘制和解读。 课程目录： 数据分析之美 为什么学习统计学及统计误用现状 统计学核心概念 计量资料统计描述 计数资料统计描述 统计学核心思想解读 ...... 做数据分析最好有案例视频讲解例子，详细的操作步骤而且应该简单，可使用SPSSAU「在线SPSS」一键生成智能报告文字和解读，拖拽点一下完成结果，也提供完整的案例说明解读等。 SPSSAU 仪表盘医学论文spss使用教程
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