相关性分析的毕业论文

亲，您好，希望我的回答能帮到您：相关性分析是一种常用的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的相关程度。相关性分析的前提是变量之间具有一定的关系或联系，可以通过统计方法来检验变量之间的相关性。在进行相关性分析时，需要明确研究的变量及其测量方式，并通过相关系数等指标来衡量变量之间的相关程度。此外，还需要对数据进行前提假设检验，以确保所得结果的可靠性和有效性。如果相关性分析是在学术论文中进行的一项研究方法，那么需要在论文中明确表述相关性分析的前提条件和假设检验方法，并详细描述所用的相关系数和数据分析工具。这样可以让读者更清晰地了解该项研究方法的原理和可靠性，同时也可以增加研究的可信度和可重复性。

(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。

判断两个或多个变量之间的统计学关联；

如果存在关联，进一步分析关联强度和方向

定类变量：

无序的：性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);

有序的：肥胖等级(重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)

1 相关分析

对定量变量两两之间的相关程度进行分析，例如人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系

类型：

Pearson相关系数（适用于定量数据，且数据满足正态分布）

Spearman相关系数（数据不满足正态分布时使用）

Kendall's tau -b相关系数（有序定类变量）

案例：研究人的身高和体重之间的关系

如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。