论文相关性分析怎么做

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

问：spss相关性结果如何分析

1. 答：可以用SPSSAU在线spss数据分析平台，使用通用方法->相关进行分析，结果格式为三线表格式，属于规范的格式不用重新整理。
   分析结果上看会输出包括平均值和标准差，以及相关系数和P值。
   数值右上角的星号代表P值。对于相关分析，一般规范的表格格式是：P值使用*号表示，P < 0.01使用2个*号表示；P < 0.05使用1个*号表示。
2. 答：欧元汇率与家庭存款利率在0.01的水平上显著相关，pearson相关系数为0.381.
3. 答：比方说看右上角的那一格数据，显示的是欧元汇率和存款汇率的相关系数为0.381，P=0.005，N=52，是显著相关的
   论文帮手 帮忙数据HE 分析
   我帮人做数据蛮多的。
4. 答：显著相关，p小于0.01
   我替别人做这类的数据分析蛮多的
5. 答：相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。
   方法步骤
   选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
   从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。
   为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。
   打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。
   然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。
   点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

问：spss的相关性分析怎么做？有什么用？在什么情况下需要做？

1. 答：相关分析是初步分析变量之间是否存在一定的关系，有正相关和负相关之分。
   正相关就是一个变量随着另一个变量的增加而增加，负相关是一个变量随着另一个变量的增大而减小。
   0相关就是一个变量的变化跟另一个变量的变化不存在任何规律。
   相关性的值范围是-1到1，1或者-1表示完全的线性相关。0表示没有相关性
   知道它的意思了 自然也就知道什么时候用了，你如果想初步看一下几个变量之间有没有粗略的关系时 可以用它
   长期兼职spss数据分析、论文数据分析、问卷数据分析、实验数据分析等qq94168195