1.毕业设计提供的原始数据资料怎么写
均应详加注释,凡转引文献资料,应如实说明。
引文应以原始文献和第一手资料为原则。凡引用他人观点、方案、资料、数据等,无论是否发表,无论是纸质或电子版,均应详加注释。转引文献资料,应如实说明。对已有学术成果的介绍、评论、引用和注释,应力求公允、准确。伪注、伪造、篡改文献和数据等,均属于学术不端行为。
设计图纸须按国家规范标准或工程要求绘制,做到图面整洁,布局合理,线条粗细均匀,圆弧连接光滑,尺寸标准规范,文字注释必须使用工程字书写。流程图、程序框图、示意图、数据表格等图表必须用计算机绘制。
扩展资料
毕业设计要求如下:
1.查阅文献,撰写研究现状作为论文不可缺少的一部分;按照计划仔细收集数据,收集和处理数据,进行相关实验、设计和研究,形成研究结果。
2、毕业论文要有正确的见解,符合社会主义核心价值观,结构合理,内容充实,材料翔实,表达准确,方法得当,具有一定的创新性。
参考资料:河南财经政法大学-关于印发本科生毕业论文(设计)管理办法的通知
2.毕业设计(论文)任务的内容和要求(包括原始数据、技术要求、工作
毕业论文(设计)任务书填写要求 主要环节的基本要求:统一填写以下内容中外文献查阅要求:首先,要尽量查阅原始文献,尽量避免文献 征引的错误或不妥;其次,尽量要引用主流文献,如与该课题相关的 核心期刊、经典著作、研究报告、重要观点和论述等;再次,如有可 能争取查阅相关外文文献,做到广泛查阅文献;最后,在查阅文献时 要对文献进行分类, 记录文献信息和藏地点, 对于特别重要的文献, 要做好读书笔记,摘录其中重要观点和论述,为“文献综述”的撰写 打下良好的基础。 外文翻译要求:翻译外文文献应主要选自学术期刊、学术会议的 文章,有关著作及其他资料,应与毕业论文主体相关,并作为外文参 考文献, 列入毕业论文的参考文献, 并在中文译文每篇首页用 “脚注” 注明原文作者及出处;中文译文应附外文原文;“英文摘要”要尽量 做到“信、达、雅”,要避免用电脑“硬译”。
方面把你论文的开题报告的背景及主要内容整合一下,一方面这样列:1、能够比较全面的阐述有关网络隐私权的相关基础问题。 2、能够比较深入的探讨网络隐私权保护合理的解决途径。 3、最好能够结合案例来说明问题。 4、能够通过分析,得出自己的独到见解。 5、能够对相关数据进行整理来阐述问题。
我能跟你说的就这些,我也不清楚你的是什么专业的,
至于包括原始数据、技术要求、工作要求等,这些的话就得根据你的题目和你们学校的要求去写了。
3.毕业论文写作过程的基本步骤及资料收集的方法和分析的工具怎么写
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。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分析过程了。不会怎么办,前面已经知道了分析方法,这种情况,只有找本教材,然后找对应的方法介绍学习即可,或者实在不行找人指导,找人帮忙等等。
最后。分析完成后,开始整篇论文的写作。
PS:还要强调一点,现在。
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