1.毕业论文数据量少怎么修改
你的论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向?
老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!
学校的格式要求、写作规范要注意,否则很可能发回来重新改,你要还有什么不明白或不懂可以问我,希望你能够顺利毕业,迈向新的人生。
按老师批注和意见认真修改,这样你才能顺利通过,而且数据一定要充分
毕业论文不同于一般的小论文,特别是硕士毕业论文或者博士毕业论文。一般的小论文就四五页,而硕士论文动辄五六十页,有的甚至七八十页。所以有些东西如果要人工的去修改,将是一件非常痛苦的事情。痛苦的事情至少有两个:目录自动生成和编号、参考文献引用的上标。本文将从这两个方面说说小技巧,自动生成,非常方便。
先说两种痛苦情况。
设定好文章的目录结构后,突然发现中间要添加或者删除一个章节,添加删除容易,可是其后遗症就是后面的编号都要跟着变动。比如要删除第二章,那么原理的第三章就要改为第二章,后面的要跟着动,添加也一样,很麻烦。
目录自动生成简单说下,将文档切换到大纲视图,然后设置你要设定成目录的文字的大纲级别。如果将大纲级别设定为1级,那么就是1级目录,一般我们会设置到3级,这样会生成1、2、3级目录。设定好后,在要插入目录的地方,点击插入--引用--索引和目录就可以了。格式在另外设置下就行了。
心灵手巧,轻松点击一下收藏,别等需要的时候乱了阵脚。
1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)
3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文: (1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容: a.提出-论点; b.分析问题-论据和论证; c.解决问题-论证与步骤; d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是: (1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。 (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
2.样本量小于变量,用什么统计方法分析
统计方法有:
1、计量资料的统计方法
分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和 方差分析(ANOVN,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性,若不能满足以上要求,宜用t 检验或非参数方法( 秩和检验)。 方差分析可用于两个以上 样本均数的比较,应用该方法时,要求各个样本是相互独立的随机样本,各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同,方差分析中又包含了多种不同的方法。对于 定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。
2、计数资料的统计方法
计数资料的统计方法主要针对四格表和R*C表利用检验进行分析。
检验或u检验,若不能满足 检验:当计数资料呈配对设计时,获得的四格表为配对四格表,其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R*C表可以分为双向无序,单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类,不同类的行列表根据其研究目的,其选择的方法也不一样。
3、等级资料的统计方法
等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组,再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中,常遇到一些定性指标,如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等,对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题,这样的资料统计上称为等级资料。
统计方法的选择:
统计资料丰富且错综复杂,要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料,若选择不同的统计分析方法处理,有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是:
①根据研究的目的,明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;
③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;
最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择统计分析方法。
3.如何计算所需样本量的大小
如何计算所需样本量的大小
你好,具体确定样本量还有相应的统计学公式,根据样本量计算公式,我们知道,样本量的大小不取决于总体的多少,而取决于(1) 研究对象的变动程度;(2) 所要求或允许的误差大小;(3) 要求推断的置信程度。也就是说,当所研究的现象越复杂,差异越大时,样本量要求越大;当要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量越大。因此,如果不同城市分别进行推断时,"大城市多抽,小城市少抽"这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。
从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有:决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等。具体地说,更重要的决策,需要更多的信息和更准确的信息,这就需要较大的样本;探索性研究,样本量一般较小,而结论性研究如描述性的调查,就需要较大的样本;收集有关许多变量的数据,样本量就要大一些,以减少抽样误差的累积效应;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当较大;如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本。针对子样本分析比只限于对总样本分析,所需样本量要大得多。
总之,在确定抽样方法和样本量的时候,既要考虑调查目的,调查性质,精度要求(抽样误差)等,又要考虑实际操作的可实施性,非抽样误差的控制、经费预算等。专业调查公司在这方面会根据您的情况及调查性质,进行综合权衡,达到一个最优的样本量的选择。
4.样本容量需要多大才能最大限度地满足调查要求
在95%的置信度下,允许误差5%,样本容量需要400才能最大限度地满足调查要求。
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时,抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小,而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此,在抽样设计时,必须决定样本单位数目,因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的,是在抽样调查中总体的一些抽样。比如:中国人的身高值为一个总体,你随机取一百个人的身高,这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意:不能说样本的数量就是样本容量,因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大,就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
样本容量问题
回归分析是从已经发生的经济活动的样本数据中寻找经济活动中内含的规律性,它对样本数据具有很强的依赖性。样本的容量太小会导致参数估计值的大小和符号违反经济理论和实际经验。从建模需要来讲,样本容量越大越好,但收集与整理样本数据是一件困难的工作,因此,选择合适的样本容量,既能满足模型估计的需要,又能减轻收集数据的困难,是一个重要的实际问题。
(1) 最小样本容量
所谓“最小样本容量”,即从普通最小二乘法原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限,它是:n≥k+1
其中,k为解释变量的数目。
(2) 满足基本要求的样本容量
一般经验认为,当n≥30或者至少n≥3(k+1)时,才能满足模型估计的基本要求。
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