检查与实验相关的过程
与实验有关的过程直接影响实验结果，相对来说具体形象，容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的，并且获得的实验结果是可靠的。
需要检查的与实验相关的过程包括三方面：实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
丢失重要数据
也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等，你丢失了大量对项目至关重要的数据。
首先，你应该请教导师，询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下，可以考虑重新进行数据收集或实地考察，再次获取这些数据。
如果无法重新收集数据，那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目，成为研究的一部分。例如，如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失（比如，一个实验出现重大错误，导致部分数据被破坏），那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响，这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
本科毕业论文指导老师要求处理的数据处理不出来的话可以咨询指导老师，在网上搜索一些成功的方案，学习他们的处理方式以及数据，在综合导师的意见就可以处理了。
本科毕业论文指导老师要求处理的数据真的是处理不出来会咋办？1. 首先，应该把处理不出来的问题告诉指导老师，并及时向老师求助和指导，以便老师给出正确的处理方法。2. 其次，可以尝试收集更多的数据，以便更好地分析、处理，以达到更好的结果。3. 同时，可以尝试寻找更多的参考文献，以便了解更多的相关知识，并从中获取更多的灵感。4. 最后，可以尝试改变处理方法，以更好地处理数据，以达到更好的效果。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
毕业论文外审数据不对,可以根据文献资料进行查询,将数据修改过来就可以。如果主要结论还可以，影响不会很大。
？如果处理不出来会有以下几种可能：1、请求导师帮助，让导师帮忙分析、探索或建议相关的处理思路。2、请教同行、老师或同学的帮助，看是否有人有经验可以分享。3、多查阅参考资料，看看有哪些方法可以用来有效地处理这些数据。 4、放弃原定的处理方法，采用更合理、更可行的办法来处理，比如，使用一些已有的统计应用软件，将数据分析、处理更加容易。
如果你真的处理不出来，那么你可以向你的指导老师求助，请他帮助你分析处理数据。你可以把你的问题和遇到的困难告诉他，请他给你提供建议和帮助，帮助你解决问题。
1.答:一、调整好自己的心态 (一)正确理解撰写毕业论文 本科毕业论文的撰写是我们在大学四年学习的一个总结,也就是给我们大学生活一个完美的句号。所以,应该抱着愿意、敬畏的...2.答:大四狗最近刚刚定稿,这个问题应该是每一个大四人的痛了。要解决这个问题,可以问自己几个...3.答:第一:继续努力,修改论文 论文没过肯定是有原因的,和指导老师沟通一下存在的问题!如果...4.答:实在写不出也没办法,临时抱佛脚也没用,只能做好最坏打算了。查看更多
会计毕业论文的写作要求及准备工作
一篇好的论文需要有一定的写作能力以及技巧的，当然，这些应该看学生在日常的积累情况，这也是学生毕业和取得学位的必备条件。我们应该充分认识写作毕业论文这一教学环节的重要作用，采取积极的态度，争取通过写作会计毕业论文使自己的学业有显著的提高。
撰写财务会计毕业论文通常要经过以下几个环节:熟悉写作要求、选题原则、搜集资料、拟定提纲、编写初稿、修改初稿、定稿。下面依次加以说明。
一、会计毕业论文的写作要求
(一)科学性
会计毕业论文的科学性要求以会计科学理论和科研实践为基础，采取严谨的态度去探求未知，得出结论。论文要立论客观、论据可靠充分、论证严密有力。
(二)创新性
会计毕业论文要求有自己的见解，可以是在会计理论研究及会计实践等方面解决了前人长期没有发现的一些问题，提出了解决问题的新方法以及提出了具有科学依据的新观点或新的理论模型。
(三)应用性
会计毕业论文应取材于会计实践的各个环节，通过分析、总结会计理论知识和会计实务操作，发现新问题、研究新现象、探讨解决实际问题的方法与途径，然后再运用于会计实践环节中，指导会计人员及企业管理人员的实际工作，使其更好地参与经济管理活动。
二、会计毕业论文选题原则
(一)会计毕业论文要坚持选择有科学价值和现实意义的课题
1.会计毕业论文在选题过程中应密切关注会计领域发展动态，重点选择那些会计领域的热门话题。也可以从会计模拟实习及会计生产实习中，运用已掌握的会计专业知识，去寻找和解决会计工作实践中亟待解决的热点问题。
2.运用所学的数学、统计、企业管理等知识，寻找会计科学研究领域的空白，探索用多学科理论和方法来研究财务会计学科中存在的问题。
3.应用横纵向对比分析法，去观察已有的会计成果，寻找前人研究的'不足处和错误处以及同一时期不同的国家、不同地区会计实务与会计理论方面的差异，寻求切入点。
(二)会计毕业论文要根据自己的能力选择切实可行的课题
1.选择自己感兴趣的课题。因为浓厚的研究兴趣可以激发作者研究的热情，调动其会计毕业写作的主动性和积极性。
2.选择有充足资料来源的课题。拥有大量详实、丰富的文献资料有利于高质量会计毕业论文的写作。
3.选择能发挥自己业务专长的课题。扎实的理论功底为论文写作奠定了坚实的基础。
4.选择范围适度，难易适中的课题。会计毕业论文选题过大，难于驾驭;选题过窄过小，难以拓展。
三、会计毕业论文写作的准备工作
(一)搜集资料
1.进行调查研究，获取第一手资料。大量实用的富有价值的第一手财会材料存在于人们的社会实践中，有的尚未被人们用书面的形式记录下来，这些都需要我们通过实地调查去获得。如各业务部门和企业的规章制度、财务管理的经验总结、财务分析报告、凭证账簿及报表内容格式等重要的实际业务资料，都需要通过社会调查获得。
2.利用图书馆、资料室及电子网络，查找文献资料。利用该途径搜集资料应熟悉图书分类法，善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。同时，尽可能“上机”通过互联网寻找所需资料并下载，最大可能地节省时间，节约成本。
(二)核实整理资料
1.对搜集到的材料首先要认真加以鉴别，查清各种指标的来龙去脉，前因后果，保证资料的准确、及时、完整。然后认真刻苦研究，消化搜集来的材料，对资料进行筛选，以便有重点、有计划、有目的地加以利用。
2.数据处理。数据是会计毕业论文写作的重要资料，对数据的处理主要包括:详细列出有关数据，保留科学的有代表性的数据;对某些数据根据需要进行整理和运算;运用图表显示变化的规律和在不同变化条件下的数据状态;对数据进行必要的分析，得出正确的结论。
(三)拟定会计毕业论文提纲
草拟会计毕业论文提纲的过程，是整理思想、进行构思的过程。通过草拟提纲，可以规划基本内容，搭好基本框架，使自己的思想明确化、条理化，还可以发现构思的缺陷、材料的不足、论据的不充分、思路的不清晰，使毕业论文写作少走弯路。会计毕业论文提纲一般应包括文章的基本论点和主要论据，反映文章的体系结构。简单地说，毕业论文提纲要列出一级标题、二级标题，如有需要再作一些说明。
会计毕业论文的提纲拟订以后，为将要写成的论文描绘了一个轮廓，或者说画出了一幅蓝图。文章能否如愿写出，那就要靠作者独具匠心了。
四、会计毕业论文的初稿，修改定稿
选题和搜集资料，属于会计毕业论文的准备阶段，写作初稿和修改初稿，则属于完成阶段。后一阶段的任务，是形成观点、深化观点，并且把观点明确地、科学地表达出来。
编写初稿要以论为纲，充分运用逻辑思维。作为学术论文，当然应该以论为纲，以说理为主，充分发挥其“论”的特点，运用严密的逻辑思维，准确地表达作者的学术观点和主张。在论文初稿的写作中，强调以论为纲，做到虚实的有机结合。
编写初稿要层次分明，突出中心论点。在论文初稿的写作中，为了使文章层次分明，应按提纲中拟定的层次和段落，将大小标题、顺序号一一列出。每篇论文都有其中心论点，这是文章要刻意用力的地方，不能平铺直叙，使人不得要领。要自始至终注意让读者对文章的中心论点有明确、深刻的印象。
会计专业毕业论文的初稿虽然可以把想写明的东西全都写出来，所用的材料也可多用一些，以便在修改初稿时删去一些内容。但一般情况下，文章以简短为好。写论文除了要行文简洁外，还应做到文字通畅、文采华美。在论说文中，讲究文采，注意语言修辞，会使文章增辉。
初稿写成后，还需要经过多次修改，这是论文写作中的一个重要环节。一般说来，修改时应该先着重内容和结构的修改，把内容、顺序、层次安排妥当;其次再侧重修辞和其它细节，初稿在这方面往往是比较粗糙，在修改中则要一丝不苟、反复推敲、刻意求精。
和往年数据比。你这些数据不够，还需要小麦生长周期的天气情况对比，农药使用情况对比。要是想写好点，还可以顺带说说杂草、病虫害的情况对比。本科论文要求不高，重点把小区产量作对比
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
1.答:一、调整好自己的心态 (一)正确理解撰写毕业论文 本科毕业论文的撰写是我们在大学四年学习的一个总结,也就是给我们大学生活一个完美的句号。所以,应该抱着愿意、敬畏的...2.答:大四狗最近刚刚定稿,这个问题应该是每一个大四人的痛了。要解决这个问题,可以问自己几个...3.答:第一:继续努力,修改论文 论文没过肯定是有原因的,和指导老师沟通一下存在的问题!如果...4.答:实在写不出也没办法,临时抱佛脚也没用,只能做好最坏打算了。查看更多
我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“ ”、“ ”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。
这个要看你当时收集这个问卷的初衷是什么，一般是制成表格反映在论文中，也可以用条形图或雷达图，最好是可以把你设计问卷的原因交代一下，这样你处理数据也就有方向了，需要对比什么或统计什么情况。
写论文调查数据存放位置：可以通过Excel或SPSS软件进行统计后，以表格的方式来出现。 一篇论文如果做了大量的调查问卷，要把这些数据进行直接处理，不然的话是无法体现在论文里的，我们最常用的就是office软件里面的Excel软件或者直接用统计学的软件，这样就可以处理这些数据，通过分析就会得出相应的结论。
问题一：如何用数据分析方法对调查问卷进行分析 看图演示。 其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。 然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SUM('汇总 (2):汇总 (4)'!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。 问题二：如何用Excel来进行调查问卷的整理、统计和分析？ 2007版 数据――数据分析 97-2003版 好像是工具里忘了 你用帮助搜索一下， 问题三：如何处理问卷调查数据进行统计分析 你提到了统计分析表格，这个提法是错误的 没有这个说法 你可以先设计研究目的，做出研究假设，然后根据假设做分析，然后制作成表格 我经常帮别人做这类的数据统计分析 问题四：问卷调查，“数据分析”具体指什么 就是对进行问卷调查后，回收回来的问卷数据进行分析。 首先你要明确数据分析的目的，也可以说是这个问卷调查的问题。 然后根据目的 并结合问卷，来构思分析思路，通过怎么样的分析能够实现目的 之后就是用软件对数据进行分析 以实现目的 问题五：录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？ 在设计时就需要考虑到统计方便，才能便于汇总。用excel就可以。 问题六：如何用Excel分析调查问卷数据 看图演示。 其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。 然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SU哗('汇总 (2):汇总 (4)'!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。 问题七：如何写调查问卷的数据分析 这个你要根据设计的问卷、然后结合你的分析思路，也就是你要通过问卷得出什么结论 这个就是数据分析 问题八：发布了百度问卷调查,怎么看数据 首先登陆我要调查网账号，然后进入会员中心点击会员中心的问卷列表，点击问卷右下角的统计分析按键，即可实时查看数据结果可以在页面上查看各个状态的数据，同时可以直接以Excel和Csv形式导出数据进行分析可以通过筛选功能，筛选出符合设置条件的数据 问题九：问卷调查如何分析和整理 从你的提问，是要了解如何分析和整理调查得来的数据。 通常使用表格“整理数据”，用“条形图”、折线图或“扇形图”等来“描述数据”。 用表格整理数据时，要注意列表，第一列是你要了解的情况“分类”，第二列就是“划记”，第三列是“人数”，第四列是“百分比”。 用划记法记录数据时，通常用“正”字，一笔代表一个数据。 分类的人数统计表做好后，就可以利用“条形图”或折线图或“扇形图”来“描述数据”，也可以用“频率分布直方图”来分析数据。 问题十：问卷调查所能用的统计方法 50分 1. 调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。 例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。 例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的，不太喜欢和不喜欢的共28人，占。并根据和来进一步写结论。 但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为。还应该计算率的标准误Sp。 _________ _________________ 本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √()/45 = % 按样本量n，查t值表上, n-1的和 的值，查得＝ , ＝, 根据喜欢率 %、标准误 % 和的值,可计算出： 95% 置信区间：±×＝～。(置信区间上下限的差值高达)。 95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率来估计总体的喜欢率时，有95%的可能是在～的区间之间。这样高达的区间意味着是不太可信的。 但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小为～和～。这时用样本率估计总体率时，上下限的差值很接近，才是可信的。 2. 调查数据的统计分析过于简单。 目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比，如上面举例的喜欢率等等。 要避免统计分析过于简单，首先，在做调查表设计时，就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”，除了要扩大调查样本量外，在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法――交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时，喜欢率是。交叉分析后就会发现由于性别的不同，年龄段的不同喜欢率是不同的。 例如：2005年国民体质监测问卷调查中，对“睡眠时间”的统计分析，如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷，只能统计出：睡眠6小时以下的人为，睡眠6～9小时的，睡眠9小时以上的13%。但是，如果增加年龄因素，分年龄段进行统计就可以看到，各年龄段的百分比是不同的（统计表略）。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图（图略）。从图上更可以清楚的显示出：随着年龄增加，睡眠时间逐渐减少的趋势。 上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例： 例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好......>>