众文网1.毕业论文spss不会用,求大神指导
你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。
下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作，其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。
因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。
而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。
因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。
而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。
当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三.通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。
在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。
第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。
其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。
确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。
如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。
第五.具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。
数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。
第六.这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体。
2.如何学习spss统计
就SPSS而言，这是一个很好的工具，界面友好，操作方便，以至于方便到不太懂统计的人都在用，遇到误用的情况的时候还可以振振有词的说自己是“专业”人士得到的“专业”结果。这就不能不说是一种黑色幽默了。
理论知识估计受过高等教育的人应该都有接触，不过我们多半工作的时候就忘记了第一类错误第二类错误、常见的分布之类的了，至于抽样理论，估计原来就没好好学过。这方面的补课看来是急需的。此外，国内非统计专业的人，或者不少统计专业人，专业知识结构有问题的——统计学知识体系不完整，比如多元分析基础、抽样理论、非参、贝叶斯等有可能部分没有学过。那么针对这种情况，首先要补课的就是这块内容；尤其是那些想知道人家用的方法到底合适不合适，对不对的领导，一定是要有这个鉴别能力的。也就是不用自己动手，但是能指导别人用，能知道别人用的对不对，分析方法合适不合适，分析结果是否正确。不过这个过程似乎需要较长时间的理论学习，加上一定数量的case studies。而case studies是不少喜欢理论的人容易忽略的，尤其是一些经典的研究，建议有志于此的人多多用心揣摩。那么这个部分的学习是比较好的统计学教材+SPSS的case studies（感觉这些国外出产的商业软件，手册写的很好，例子实在是让人喜欢）。
然后是具体的计算过程了。SPSS的帮助文件体系中，有每个proc所用的算法的具体细节，这部分内容可以有效的帮助大家理解消化理论知识部分。往往初次看spss或者sas这些具体计算公式的人会有点晕头，发现这些计算过程远远要比理论上的公式要复杂一些。这里就是一个从理论到实际计算的过程，不然用Excel做工具，自己手工计算一边，看看是不是和spss自己跑出来的结果一致，这个过程如果能坚持理论结合实践，基本上就能比较好的理解各种方法；确保以后实际中出现问题的时候，能明白问题在什么地方。这个过程估计要花费相当多的时间和耐心，而往往耐心是最重要的。
最后才是spss具体的GUI操作等。其实GUI操作很简单，尤其是你明白了原理和计算过程的时候，一般花上几个小时就能清楚。当然如果你要达到培训级别，不用看spss而还能给人讲操作，那你就要死记硬背下，把能实现的功能列表并记住，不过一般来说，你没必要这么做。至少我记性是没这么好的。为了工作方便，使用spss的自动化功能，你就要进一步学Syntax,SAX,Plug-in等功能了，最要就是来帮你来批量完成工作的，自动化代替手工，就是这么一个过程。这步涉及到一些计算机编程的内容，但是我个人认为不需要太“高深”的编程技术就可以的，只要你掌握了spss的组建模型对象，熟悉了spss工作方式就完全没困难。
当然，这些都是个人看法，大家看后一笑就成。P.S.
如果理论知识具备了，熟悉了SPSS具体算法，其他的软件应该很容易搞定了。
不过类似SAS这种自己的语法比较“自我”的，在习惯其编程方法的过程中，倒是需要花不少功夫。
同时，学习、分析、揣摩和总结经典的case studies是学习非常重要的一环，不过似乎很多人不太重视。SPSS统计事务所主要业务：1.为公司、学生毕业论文、高校课题提供spss、LISREL、Amos数据分析服务。2.为公司、高校和科研机构提供SPSS应用培训。3.专业强大的实地调查团队，承担公司、课题实证调查业务。4.为课题、论文提供量化统计指导和咨询。
3.如何使用spss对历年论文研究主题统计
社会科学统计软件包）统计处理软件在内容分析法中的应用，并以实例来说明（周彩霞，
宋继华.
《教育技术学专业研究生学位论文元分析》，现代教育技术，
2005(6):67-70）。[关键词]内容分析法SPSS卡方分析随着教育技术学科的发展，作为学科划分标志的研究方法自然得到了普及。领域内越来越多的论文开始使用内容分析法，但是对于出现在文中的术语如：卡方检验、双尾显著性概率等本科生甚至研究生也却并不了解。基于这种情况笔者希望能通过本文的使同学们更好的了解SPSS在内容分析法的应用。在周文中作者采用内容分析法对1991-2004年国内教育技术学专业研究生学位论文进行元分析，通过研究论文题目来考察教育技术14年来的发展变化与发展趋势，最后存在研究生学位论文存在的一些问题[1]
下面笔者将先简要介绍内容分析法并对其中运用到SPSS的部分做详细阐述。
一、内容分析法
内容分析法是教育技术学研究的一种专门的方法[2]
内容分析法原为社会科学借用自然科学的定量分析的科学方法，对历史文献内容进行分析而发展起来的。后来美国的一些传播学研究者，利用这种方法去分析报纸的内容、了解信息发展的倾向，随后这种方法逐渐成为传播学的一种重要研究手段。教育技术学的研究对象是学习过程与学习资源，我们可以利用内容分析法分析学习过程与资源以及学习者学习反应得反馈信息，这是掌握教育技术学本子与规律的有效方法之一。内容分析法的特征表现在明显、客观、系统、量化四个方面。其中量化是指内容分析的结果可以用数字表达，并能用某种数学关系来表示，如用次数分配、各种百分率或比例、相关系数等方式来描述。历年论文研究主题统计
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