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mutouchoupihai
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owenwoohyuk

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恩,个人意见。首先是毕业论文,必须得写得专业一点,所以数据收集楼主还是算了吧。累死累活设计调查回收,问卷的质量还不一定得到保证。所以一般而言不建议自己做数据收集,投入产出不成正比。其次,研究题目应该根据你自己的专业,楼主你列的那些题目,我想不到你是哪个专业的,市场营销,商学院这些方向?我不知道。但是实话实说,用spss做这些分析,真的不太合适的,得出的结果也就那么些吧,看着很好其实没有多少创新的东西在的。然后,毕业论文的要求,我不知道学校的具体要求,但大概各学校应该都差不多吧。标准,合格。这个看着很简单其实挺难的,尤其是数据分析论文,要在调查研究问卷设计收集数据分析上做到标准不是件容易的事情啊。而且我觉得楼主应该还是个本科生吧,本科生的毕业论文对创新性没有很高的要求,所以楼主也不要想着说做个什么很特别的,找一份数据,选个差不多的题目,做一个标准的分析,写一个标准的论文,就真的差不多了的。数据的话全国现在各种调查多了,有的数据是公开可获得的,这个百度一下就差不多了。

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2013rabbit

本科毕业设计的话,做多元线性回归分析是最好的选择 我想SPSS的各种操作你应该已经都学过了,所以简单说下思路 其实统计相关的问题,很多情况下最终最有意义的只是回归分析,但为了显得内容丰富具体,一方面是要对数据做各种各样的处理,比如直方图什么的,之后就是对各种处理的分析,其实我一直感觉这个部分挺扯的,不过既然是毕设,就无所谓,尽量多写一些就可以了。 研究方向就定为大学生成绩的影响因素分析就可以了,先列出数据里面反映出的各种可能的影响因素,比如科目,不同班级,年级等,然后自己想下这些具体会怎样影响成绩。因为都是定类变量,需要对“科目”进行适当的分类(一般做回归分析,每个变量最好少于5类)。 之后做单变量分析,这里需要注意的是最好把成绩也分下段,分别赋值1-5,这样做出来有代表性,而且回归分析的结果不会很难看,可以有很多扯的空间(算是小技巧吧)。 然后做双变量分析,引入交互影响因子,比如,检验科目和年级的交互作用,如在第2年的专业基础课的成绩普遍偏低,检验假设的显著性等, 然后把所有变量都放在一起,做回归分析,分别验证模型本身和各变量的显著性(F值和t值) 对于论文来说,关键是分析,也就是对结果的解读,比如你如果得到了“男生理科成绩普遍偏高”的结论,就要从结果中找根据,然后深入分析,再给出可能的原因。最后,为了验证其正确性,再从另一个方面去证明,这些你自己多想想就可以了。 补充一句,对于班级这个变量,实际上你可以先做一下两个样本的均值检验,看看是否有显著的不同——总之就是考虑得越细致,越全面越好 先说这么多,以前学SPSS统计分析课的时候做过一些大作业,保留了一部分,如果还是没想法的话,可以给我发消息

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难般聊聊

spss数据分析论文有具体的排版格式.

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风吹散了心

原始数据要你自己提供我经常帮别人做这类的数据分析的

144 评论

阳光靖好

这其实很简单,没有那么复杂,在SPSS中,做下相关分析,或用列联分析,进行卡方检验就行了。而且这种是检验两种变量关系的最好方法,因为你不需要做预测分析,没必要做回归分析。

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