论文的数据要怎么弄才深刻

论文的数据要怎么弄才深刻

问:怎样进行论文数据分析
  1. 答:创建论文计划提示:
    1、系统化
    学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法,思考哪些方面是重要的,而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值,信息的数量不会帮助论文写作,质量更加重要。
    2、结构
    组织论文分析。对于学生和读者来说,一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂,都应该将其分成几部分,并按顺序排列,使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
    3、词汇     
    论文中不应该有自己不理解的任何词汇,因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语,或者在写作过程中学到的术语,应该在创建论文分析时进行解释。
    4、因果关系                       
    在收集数据并将材料系统化后,学生应该退后一步,考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分,这应该不会太复杂。
    5、重要性                
    从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局,就无法制定好的论文数据分析计划,这就是整篇论文的意
    义所在。
    6、简化              
    最后,论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰,过程要简化。
  2. 答:请在此输入您的回答,每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源:(是什么)
    研究区域描述:(如果你研究的是区域的话,要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况)
    数据处理方法:你用了什么方法,仔细描绘,比如怎么选取变量,有无修正参数或部分数据啦等等,怎么检验你处理的方法是否恰当啦
  3. 答:如何利用数据分析工具,对自己的文章进行诊断
问:谁知道做毕业论文时如何进行文献整理和数据处理
  1. 答: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“munication.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”。
问:本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那些数据?
  1. 答: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:
  2. 答:(一)确定论文提要,再加进材料,形成全文的概要
    论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要,以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来,再把选用的材料插进去,就形成了论文内容的提要。
    (二)原稿纸页数的分配
    写好毕业论文的提要之后,要根据论文的内容考虑篇幅的长短,文章的各个部分,大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文,考虑序论用1页,本论用17页,结论用1—2页。本论部分再进行分配,如本论共有四项,可以第一项3—4页,第二项用4—5页,第三项3—4页,第四项6—7页。有这样的分配,便于资料的配备和安排,写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字,因为过短,问题很难讲透,而作为毕业论文也不宜过长,这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。
    (三)编写提纲
    论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的,只提示论文的要点,如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单,但由于它是经过深思熟虑构成的,写作时能顺利进行。没有这种准备,边想边写很难顺利地写下去。
  3. 答:如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据<通常学营销的人会这样做>)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信度和效度检验(此处KMO值是比较重要的),再做基本的描述性统计分析,然后是主成份提取(即因子分析),从多个变量中提取几大因子,结果主要看旋转成分矩阵,然后用几个因子跟因变量做回归,得出影响关系的回归方程。
    举个例子说,你的问卷中有30个题项(前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性),则对应30个变量X1,X2,......,X29,X30,录入这30个变量的数据,如果你收集了500份问卷,其中420份是有效问卷的话,则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验,描述性统计分析,因子分析,假设通过因子分析提取出4个主成份(因子),分别为F1,F2,F3,F4,这个时候对因子命名并将其生成新的变量,然后再将F1,F2,F3,F4和Y做回归分析,得到回归方程,通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。
    PS:你这里的因变量消费者态度需要量化,在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
  4. 答:数据可以找找,非得要弄问卷调查吗
论文的数据要怎么弄才深刻
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