原创 SPSSAU SPSSAU
毕业论文写作在选择数据分析方法时,我们需要考虑以下几个因素:
1、研究目的与问题:我们需要明确研究的目的和要解决的问题,从而确定需要使用哪些指标和统计方法。
2、数据类型与特点:我们需要了解数据的类型、特点以及分布情况,以便选择合适的方法。
3、数据的可靠性与完整性:我们需要确保数据的准确性和完整性,以便得出正确的结论。
4、方法的可行性:我们需要选择可操作性强、易于实现的方法,以确保分析的可行性和效率。接下来分别进行说明。
当我们在进行毕业论文的数据分析时,研究目的和问题是非常重要的因素。它们不仅决定了我们的研究方向和重点,还直接影响了我们选择的数据分析方法和后续的结果解读。
在论文写作过程中,需要时刻明确自己的研究目的与研究问题是什么,这样才不至于在写论文过程中,越写越偏离主题(避免跑题)。
研究目的通常是一个宏观的目标,它是对我们想要解答的问题的总体描述。例如,我们的研究目的可能是探究某一变量对消费行为的影响因素研究,或者考察某一项政策对某一社会群体的影响等。
在本科生毕业论文写作过程中,一些比较常见的研究目的包括差异研究、影响因素研究、指标体系构建、问卷调查研究、预测模型、满意度研究、现状类研究、试验设计等。
下面是各大研究目的下常用的一些大的研究方法:
其中影响因素研究是历年论文写作中研究最多的,原因可能在于这种类型的研究在各种领域都非常普遍,所以可进行研究的内容就很多。同时研究影响因素的相关方法都比较简单,模型也比较清晰易懂,对于第一次写毕业论文的同学比较友好。
方法 | 说明 |
方差分析 | 多组定类数据与定量数据之间的差异性分析 |
t检验 | 两组定类数据与定量数据之间的差异性分析 |
卡方检验 | 定类数据与定类数据之间的差异性分析 |
非参数检验 | 不满足正态/方差齐时使用 |
方法 | 说明 |
相关分析 | 变量之间的相关关系研究,常在回归分析前使用 |
线性回归 | 因变量为定量数据时,研究影响关系 |
logistic回归 | 因变量为定类数据时,研究影响关系 |
主成分分析 | 提取主要影响因素、提取公共因子、降低维度 |
因子分析 | 提取主要影响因素、提取公共因子、降低维度 |
中介效应 | 研究X对Y的影响时,是否会先通过中介变量M,再去影响Y。 |
调节效应 | 研究X对Y的影响时,是否会受到调节变量Z的干扰。 |
路径分析 | 研究多个自变量和多个因变量之间的影响关系 |
结构方程模型 | 同时研究测量关系与影响关系 |
权重计算方法 | 说明 |
层次分析法 | 主观赋权法,通过专家打分方法确定权重 |
熵值法 | 客观赋权法,通过熵值的大小确定权重大小 |
灰色关联法 | 通过比较各个因素与母因素的关联程度来确定权重大小 |
主成分分析 | 适用于将多个指标转换为几个综合指标然后进行权重计算 |
因子分析 | 通过计算每个指标的因子载荷矩阵然后进行权重计算 |
优劣评价方法 | 说明 |
TOPSIS法 | 通过比计较评价对象与理想解之间的距离对比优劣程度 |
模糊综合评价 | 通过模糊数学理论综合评价对象的多个方面 |
秩和比 | 通过对评价指标进行排序并赋予秩次,在进行加权求和得出评价结果 |
数据包络分析 | 通过比较决策单元在输入输出指标上的最优解和实际解,得出效率评价结果 |
方法 | 说明 |
四分图 | 简单实用的满意度评价模型,可快速找出问题关键,区分轻重缓急 |
KANO模型 | 根据客户满意度和功能具备程度对功能进行分类,找出用户对于各类需求的排名偏好情况 |
层次分析法 | 辅助判断顾客满意度评价的研究模型 |
结构方程模型 | 通常是通过量表的形式收集问卷进行满意度模型的构建与分析 |
评价指标体系等 | 满意度研究过程常借助评价指标体系构建进行 |
数据类型是每类分析方法的基石,区分好数据类型,便可找到合适的分析方法。
通常来讲,数据可分两大类——定量数据和定类数据。区分好这两类数据,在SPSSAU中即可定位到合适的数据分析方法。二者的区别在于数字大小是否具有比较意义。
定量数据:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据。
定类数据:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女。
SPSSAU建议:先描述想研究什么,用一句话描述,话里面拆开成X和Y,然后结合X与Y的数据类型,选择对应的分析方法。下面是一些比较常用的分析方法选择说明。
在选择数据分析方法时,我们需要考虑数据的可靠性和完整性。如果数据存在缺失值、异常值将会对分析结果产生不良影响。因此,我们需要进行数据清洗和预处理,以确保数据的准确性和完整性。
异常值也称离群值,其数值明显偏离它所属样本集的其余观测值。比如身高的数据中,有一人身高为5米,忽视异常值的存在可能会对建模结果产生不良影响。
检测异常值的方法有很多种,常见的比如描述分析法——在3σ原则下,异常值如超过3倍标准差,那么可以将其视为异常值;图示法——比如通过箱线图、散点图进行判断等等。
异常值处理通常有以下3种方式:
点击下方链接跳转至相应方法帮助手册:
对缺失值进行处理方法通常有删除记录、线性插值、该点线性趋势插值、不处理等4种方法,说明如下表:
点击下方链接跳转至相应方法帮助手册:
在选择数据分析方法时,我们需要考虑方法的可行性和可操作性。一些高级的统计方法可能需要更多的计算资源和时间,因此我们需要结合自己对统计软件的掌握程度选择适合的分析方法,以便更好地完成毕业论文。
如果是统计学小白,那么推荐使用在线数据分析软件SPSSAU进行毕业论文数据分析。只需要点一点就能完成复杂高级的统计方法分析。每种方法都配有相应的帮助手册与教学视频,拿出20分钟即可完成统计方法的学习以及软件的使用。
每年为数千个企事业和个人提供专业化服务;量身定制你需要的数量经济的资料和报告
相信我们!企业客户遍及全球,提供政府部门、生产制造企业、物流企业、快消品行业专业化咨询服务;个人客户可以提供各类经济管理资料、商业计划、PPT、MBA/EMBA论文指导等。
点此填写您的需求可以QQ联系我们:896161733;也可以电话:18121118831