回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析的主要内容为： ①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。 ②对这些关系式的可信程度进行检验。 ③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。 ④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
一、简答（每题5分，共45分）1.在自变量与因变量关系的确定上，自变量至少选多少检查点（或处理水平数），各检查点间距的确定原则是什么？(1)对自变量与因变量关系的确定，是一个函数型实验研究。(2)自变量应选取5-7个检查点（或处理水平）(3)确定检查点间距时应注意：a.确定检查点间距不应小于最小变化阈限（差别阈），间距小于最小变化阈是没有意义的。b.如果等级多，可采取算术级数的间隔，但要将转折点的间隔划细，这样精确度就能高一点。2.记忆研究中出现很多被试的记忆量达100％的现象，说明实验设计存在什么问题，怎样改正？
毕业论文的变量是不固定的，一般情况下2至3个变量即可。根据论文的实际需要确定论文的数据变量是最合适的。
这样不行，必须同时把五个自变量 和一个因变量 进行多元回归分析，然后根据多元回归分析的结果中 每个自变量的系数大小来比较影响程度。单独每个与因变量做回归分析的 回归系数比较是错误的
当然可以没有①因为控制变量在论文中不是必须的。②研究性文章主要有三个变量，自变量、因变量、控制变量。硕士毕业论文不加控制变量，只研究前两项（自变量和因变量）理论上是没有问题的，毕竟只是毕业论文形式一下的嘛。但是，这个很重要，作为科学的严谨态度，我建议最好加上控制变量，虽然这会让实验增加复杂难度。现实研究中，任何情况下，都不可能考虑到所有可能影响实验结果的变量，一般情况下，我们往往只会关注一两个研究变量。这就留下一个问题：可能存在其他因素会影响到研究结果。为了排除这个因素，使之更加科学，因此建议讲控制变量纳入研究分析。③举个例子：想了解卡路里摄入量如何影响体重。卡路里摄入量是自变量，体重是因变量。研究对象的年龄不同代谢能力也不同，进而可能影响体重的变化。如果不能确定年龄是否会影响体重的研究结果，就无法确定结果的变化是否是由自变量变化引起的，所以，将年龄作为控制变量纳入研究。
毕业论文的研究方法有哪些啊？那里罗列了一些大学论文的研究方法？下面我就给大家整理出来了毕业论文的研究方法有哪些啊？一起来了解看一看吧，阅读完之后希望能够对你有所帮助到呢！
大学毕业论文的论文的研究方法有哪些呢？
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法、调查方法是科学研究中常用的基本研究方法.它综合运用历史法、观察法等方u法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有i计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的超多资科进行分析、综合，比较、归纳，从而为人们带给规律性的如识。
调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法.即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。
论文的研究方法之实验法
实验法是透过主支变革、挖制研究对象来发现与确认事物间的因栗联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不下预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二，控制件。科学实验要求根据研究的需要。借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。
论文的研究方法之观察法i观察法是指研究者根漏必须的研究日的、研究提继或观察表，用自我的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有日的性和计划性，系统件和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩人人们的感件性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。
论文的研究方法之文献研究法
文献研究法是根据必须的研究日的或课题，透过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮确定研究课题。②能构成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。①有助于了解事物的全貌。
论文的研究方法之实证研究法
实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的.科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，透过有日的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要日的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。
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论文的研究方法之定件分析法
定件分析法就是对研究对象进行质的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精，去伪存真，由此及彼、由表及里，到达认识事物本质、描示内在规律。
论文的研究方法之定量分析法
在科学研究中，透过定量分析法能够使人们对研究对象的认识进一步精确化，以使更加科学地揭示规律。把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
论文的研究方法之跨学科研究法
运用多学科的理论，方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称交义研究法。科学发展运动的规律证明，科学在高度分化中又高度综合，构成一个统一的整体。据有关专家统，此刻世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言，方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。
论文的研究方法之个案研究法
个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其构成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：（1）个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；（2）团体调查。即对某个组织或团体进行调查研究：（3）问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。
论文的研究方法之功能分析法
功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它透过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。
论文的研究方法之数量研究法
数量研究法也称统计分析法和定量分析法，指透过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和描示事物间的相互关系、交化规律和发展趋势，借以到达对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
论文的研究方法之模拟法（模望方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后透过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。
论文的研究方法之探索件研究法
探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识。
产生出新颖而独特的成果或产品。
比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量. 自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.
1、“{x=f(u,v);y=g(u,v);z=h(u,v)}确立了函数z=z(x,y).” 是指给定一对（x,y）可由x=f(u,v);y=g(u,v); 确定（u,v）.从而确定z,这不就是由（x,y）至 z的映射了吗.所以此时x,y 为自变量,u,v为中间变量 z为因变量。 2、x=f(u,v);y=g(u,v); 可转化为u=m(x,y),v=w(x,y) .从而z=h(m(x,y),w(x,y)),即z=z(x,y).这样你看“u=m(x,y),v=w(x,y),z=z(x,y)” 不就有了 u,v为自变量,x,y中间变量,z因变量。 3、其实x,y,z,u,v谁为自变量,谁为因变量,谁为中间变量都无定论。
1．研究对象的选择 研究对象可以是人，也可以是事。在学前教育科研中，一般以人作为研究对象。 选择研究对象，首先要确定是进行总体研究、抽样研究还是个案研究。 总体研究是对研究对象个体进行的研究。总体就是指全部研究对象，是一定时空范围内研究对象的总和。例如，“上海市区6岁儿童识字量的调查”。这个课题的总体就是上海市区全体6岁儿童，不包括郊县的6岁儿童，也不包括市区其他年龄段的儿童。总体的数量和范围不大时，可以进行总体研究，但是，当总体的数量和范围很大时，就要进行抽样研究。 抽样研究是从全部研究对象中抽取部分作为研究样本进行的研究。从总体中抽取的部分研究对象称为“样本”。抽样研究的目的是根据对所抽样本的研究结果，对总体情况进行推论。抽样研究的前提是：样本必须要有代表性。所以，为了使推论准确，在抽样时要遵循随机原则，即抽样时要尽可能使在一定范同内的每一个个体被抽取的机会均等。 个案研究是以一个人或几个人做样本，或者以一个群体为一个单位做样本，对某种教育现象或问题进行的研究。尤其适用于对具有典型意义的人和事的研究。个案研究虽然缺乏严格意义上的代表性，但普遍性总是存在于个别之中。 2．研究变量的界定 研究变量指研究者感兴趣的、所要研究与测量的、随条件和情境变化而变化的因素。变量就是会变化的有差异的因素。变量相对于常量而言，常量指在一个研究中所有个体都具有相同的特征或条件，而变量则是指在一个研究中不同的个体具有不同的特征或条件。 在教育研究中，常量不是要研究的内容，研究要探讨的只是变量之间的相互关系。一项研究往往会涉及多个变量及其相互关系。例如，教学方法的研究中，就被试验者（以下简称被试）来说，学业成绩、智力、动机、兴趣、能力等因素在质和量上都会发生变化，都有差异，而且这些变量的相互关系交织在一起。把它们都拿来研究是不可能的，因此研究者必须事先决定研究的主要变量，并理清变量之间的关系。 自变量、因变量和无关变量是教育研究中最重要的、应用最广泛的变量。 自变量又称刺激变量，是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假定的原因变量。 因变量又称反应变量，是自变量作用于被试后产生的效应，是研究者要测定的假定的结果变量。 无关变量有时也称控制变量，是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者操纵的自变量和需要测量的因变量之外的一切变量，是研究者不想研究、但会影响研究进程的、需要加以控制的变量。 通常情况下，研究要探讨的是自变量和因变量的对应关系，自变量是研究者要操纵的因素，是变化的原因，因变量是研究者要测定的因素，是变化的结果。自变量的变化能引起或影响因变量的变化，而因变量的变化依赖于或取决于自变量的变化。例如，在“儿童的智力与语言发展水平的研究”中，自变量是“儿童的智商”，因变量是“语言发展水平测验的分数”；在“幼儿园男女儿童体能各项指标的比较研究”中，自变量是“儿童的性别——男、女”，因变量是“体能测量的成绩”。 在一项研究中，除了自变量和因变量外，还可能有许多变量介入到研究过程中来，并且干扰自变量和因变量的对应关系，这些变量统称为无关变量。无关变量是研究者要控制的因素，因为不排除这些无关因素的干扰，便难以解释自变量和因变量的对应关系。控制无关变量就是要排除这些因素对研究结果的影响，使自变量和因变量的关系“纯化”。 3．研究方法的确定 在设计方案中要确定研究方法。研究方法随研究课题，特别是研究目的而确定。 一般的方法，主要有文献资料法、观察法、调查法、实验法、个案研究法、行动研究法，等等。当然，每…种方法都有其优点与局限性，采用单一的方法，往往只能获取部分信息，而遗漏许多其他有用的信息，难以做出全面准确的结论。因此，提倡使用综合的方法，或几种方法并用，或以一种方法为主其他方法为辅。 4．研究假设的提出 研究假设指在研究实施之前，研究者根据事实和已有资料对研究课题设想出的一种或几种可能的结论
在教育学中，研究者通常会通过实验或者调查来探究某种教育现象背后的规律和原因。在这个过程中，研究者通常会运用自变量、因变量和无关变量的概念。自变量一般是研究者有意识的变动，它是导致因变量变化的原因。因变量则是研究者希望研究的现象或者问题所表现出来的特征或变化，它是由自变量驱动的，因变量的变化是对于自变量的响应。无关变量则是对于因变量和自变量没有直接关系的额外的变量。举个例子，假设一个研究者想要研究学生的发展水平对于学习成绩的影响，研究中可能会遇到以下变量：自变量：发展水平，这个变量会被研究者操作和控制，例如研究者可能会利用一个标准化测试表来评估学生的发展水平，然后将这个信息反馈给学生或家长。因变量：学习成绩，在本例中这是研究者所观察的变量。研究者可能会通过测验来测量学生的成绩，并在发展水平变量受到控制的条件下进行比较。无关变量：社会经济因素、家庭背景或者性别等等，这些变量与研究对象的发展水平和学习成绩之间可能存在相关性， 但并不是研究的主要关注点。为了控制这些变量的影响，研究者可能会设计实验条件来保证这些变量在不同的实验组之间是均等的。总之，在教育学的研究过程中，自变量、因变量和无关变量是研究者必须要注意和控制的重要变量。它们的完全描述和控制会促使我们更深入地了解学生发展和学习的过程。
变量就是指一切存在不同的值的指标。比如性别、年龄、身高、学历、温度等，几乎所有的都可以称作变量。变量里面又根据研究目的的不同分为自变量、因变量、控制变量、随机变量等自变量和因变量通常是一起出现的，有自变量的地方就应该有因变量，或者只要谈到因变量就必须提自变量在实验中,自变量是由实验者操纵、掌握的变量.因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果.因此自变量和因变量的相互依存的,没有自变量就无所谓因变量,没有因变量也无所谓自变量.研究在不同温度条件过氧化氢酶的分解速率则自变量就是温度因变量就是过氧化氢的分解速率（或者叫不同温度下酶的活性）可以看一下人教版生物必修一教材第五章第一节降低化学反应活化能的酶有这方面的介绍无关变量就可以是关照，湿度等
一是控制变量的选定应围绕因变量来产生确定，而不能天马行空，随意搭配；二是控制变量的选定避免随意摘取的心态，毕竟因变量的影响因素较多，需要有条件或者有据可依地选择确定；三是控制变量的选定不是越多越好，你要知道任何一个经济现象产生（因变量）都可能是由千万个因素影响产生的，我们所能做的工作就是从其中选定某些重要因素开予以控制，控制变量就对因变量产生重要影响的因素来确定；四是控制变量的选定需要有理有据，可以有理论依据，也可以经验优先，不能无中生有地确定控制变量。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
公式下方。根据查询相关公开信息显示，论文中公式的变量都在相应公式的下面将意思表示出来。论文是对某些学术问题进行研究的手段，也是学术界进行成果交流的工具。