1.毕业论文数据分析怎么描述
数据分析可以分成两部分,一部分是对分析过程及分析结果的描述,另一部分是结合专业知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
2.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类,分别是差异关系,相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究,比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,则对应需要使用多样的问题设计,量表题和非量表题均需要有,并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,即比如将样本分成3种人群,此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。
参考资料:/p/5
3.谁知道做毕业论文时如何进行文献整理和数据处理
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. 在给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“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”;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”。
4.用excel怎么进行论文数据分析
1:excel虽然内置有数据分析模块,但是毕竟不是专业的数据统计分析软件,功能上受限很多。
2:当然我们平时的大部分数据分析工作,无论是课程、毕业论文需要的,大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab,甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。
3:今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小,内置于excel工具栏随点随用,仅仅包含常用功能,界面简洁。
4:第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的,主要用于品质管理,不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本:开发版(收费)和个人版(免费),经过试用,两个版本功能差别不大。
5.我是本科毕业论文是关于调查分析的,里面的数据,分析我都是自己
数据最好不要自己编。调查分析类的软件(如果你是学营销或管理学的)可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的,老师都不是傻子,到时候一旦被看出来你就会很难过了。
一般情况下,答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程,但一般会问到你你的论文理论基础,数据是如何收集的(即通过哪些途径收集的),你的问卷设计,数据分析结果,得出结论等。
还是哪句话,一般不是长期做学术或很有经验的人,编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假,学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。