畢業(yè)論文寫作在選擇數(shù)據(jù)分析方法時，我們需要考慮以下幾個因素：

1、研究目的與問題：我們需要明確研究的目的和要解決的問題，從而確定需要使用哪些指標和統(tǒng)計方法。

2、數(shù)據(jù)類型與特點：我們需要了解數(shù)據(jù)的類型、特點以及分布情況，以便選擇合適的方法。3、數(shù)據(jù)的可靠性與完整性：我們需要確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，以便得出正確的結論。4、方法的可行性：我們需要選擇可操作性強、易于實現(xiàn)的方法，以確保分析的可行性和效率。接下來分別進行說明。

一、研究目的與問題

當我們在進行畢業(yè)論文的數(shù)據(jù)分析時，研究目的和問題是非常重要的因素。它們不僅決定了我們的研究方向和重點，還直接影響了我們選擇的數(shù)據(jù)分析方法和后續(xù)的結果解讀。
在論文寫作過程中，需要時刻明確自己的研究目的與研究問題是什么，這樣才不至于在寫論文過程中，越寫越偏離主題（避免跑題）。

1、研究目的

研究目的通常是一個宏觀的目標，它是對我們想要解答的問題的總體描述。例如，我們的研究目的可能是探究某一變量對消費行為的影響因素研究，或者考察某一項政策對某一社會群體的影響等。

在本科生畢業(yè)論文寫作過程中，一些比較常見的研究目的包括差異研究、影響因素研究、指標體系構建、問卷調(diào)查研究、預測模型、滿意度研究、現(xiàn)狀類研究、試驗設計等。
下面是各大研究目的下常用的一些大的研究方法：

其中影響因素研究是歷年論文寫作中研究最多的，原因可能在于這種類型的研究在各種領域都非常普遍，所以可進行研究的內(nèi)容就很多。同時研究影響因素的相關方法都比較簡單，模型也比較清晰易懂，對于第一次寫畢業(yè)論文的同學比較友好。

2、研究問題

研究問題則是研究目的的具體化，它通常以疑問句的形式出現(xiàn)，用以引導我們進行數(shù)據(jù)分析。一個大的研究目的會對應很多個小的研究問題，尤其是最開始拿到數(shù)據(jù)時，都會先進行基本的描述分析，掌握數(shù)據(jù)基本特征，為后續(xù)分析做鋪墊。

例如，我們的一個小的研究問題可能是：“不同收入水平人群的消費水平是否有差異？”那么對應的我們就應該使用卡方檢驗進行差異性分析。對應上面講到的一些研究目的，將方法進行展開介紹。

一、差異研究

常見的差異關系研究方法包括方差分析、t檢驗、卡方檢驗、非參數(shù)檢驗。

二、影響因素研究

相關分析常在回歸模型分析前使用；線性回歸和logistic回歸分別對應不同類型Y進行回歸模型分析；主成分分析和因子分析常用于信息濃縮和數(shù)據(jù)降維；中介效應和調(diào)節(jié)效應是基于回歸模型進行更深層次研究；路徑分析和結構方程模型用于研究多個潛變量之間的影響關系，對于模型的結構有很高的要求。

畢業(yè)論文中評價指標體系構建包括兩大部分內(nèi)容，分別是權重計算和優(yōu)劣評價。其中權重計算方法最常用的為AHP層次分析法和熵值法，優(yōu)劣評價中TOPSIS法和模糊綜合評價比較常用。

問卷調(diào)查研究類通常分為兩大類：量表類問卷和非量表類問卷，分析思路框架：

預測類模型常用有三大類：時間序列類預測方法，如指數(shù)平滑法和灰色預測模型；回歸類預測方法，包括線性回歸、logistic回歸、非線性回歸等，它們通過建立數(shù)學模型來預測數(shù)值結果；機器學習類預測方法，如決策樹、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡等。

滿意度研究通常涉及收集和分析客戶對產(chǎn)品或服務的反饋，以了解客戶的需求和期望，評估產(chǎn)品或服務的質(zhì)量和滿足客戶需求的能力，以及提出改進產(chǎn)品或服務的建議。常用的方法有四分圖（象限圖）、KANO模型、層次分析法、結構方程模型、評價指標體系構建等。

雙重差分法是一種政策效應評估方法，它通過比較政策實施前后的變化來評估政策對目標群體或更廣泛社會的影響。傾向得分匹配是一種用于處理選擇性偏差的技術，它通過匹配控制組和實驗組樣本的方式，模擬一個無偏估計的實驗結果，二者常用于政策評估。

八、試驗設計

試驗研究常通過正交試驗的過程希望得到一個最優(yōu)試驗組合，使得目標結果最大或者最小。該過程可以使用極差分析或者方差分析得到最優(yōu)試驗組合。其中極差分析為直觀分析法，簡單易懂，方便快捷，但是不涉及變量顯著性分析，如果要分析變量顯著性及在何種水平上顯著，應該使用多因素方差分析。

二、數(shù)據(jù)類型與特點

數(shù)據(jù)類型是每類分析方法的基石，區(qū)分好數(shù)據(jù)類型，便可找到合適的分析方法。

1、數(shù)據(jù)類型辨析

通常來講，數(shù)據(jù)可分兩大類——定量數(shù)據(jù)和定類數(shù)據(jù)。區(qū)分好這兩類數(shù)據(jù)，在SPSSAU中即可定位到合適的數(shù)據(jù)分析方法。二者的區(qū)別在于數(shù)字大小是否具有比較意義。

• 定量數(shù)據(jù)：數(shù)字有比較意義，比如數(shù)字越大代表滿意度越高，量表為典型定量數(shù)據(jù)。

• 定類數(shù)據(jù)：數(shù)字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女。

2、分析方法選擇

SPSSAU建議：先描述想研究什么，用一句話描述，話里面拆開成X和Y，然后結合X與Y的數(shù)據(jù)類型，選擇對應的分析方法。下面是一些比較常用的分析方法選擇說明。

三、數(shù)據(jù)可靠性與完整性

在選擇數(shù)據(jù)分析方法時，我們需要考慮數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。如果數(shù)據(jù)存在缺失值、異常值將會對分析結果產(chǎn)生不良影響。因此，我們需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理，以確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

1、異常值處理

異常值也稱離群值，其數(shù)值明顯偏離它所屬樣本集的其余觀測值。比如身高的數(shù)據(jù)中，有一人身高為5米，忽視異常值的存在可能會對建模結果產(chǎn)生不良影響。

檢測異常值的方法有很多種，常見的比如描述分析法——在3σ原則下，異常值如超過3倍標準差，那么可以將其視為異常值；圖示法——比如通過箱線圖、散點圖進行判斷等等。

異常值處理通常有以下3種方式：

2、缺失值處理

對缺失值進行處理方法通常有刪除記錄、線性插值、該點線性趨勢插值、不處理等4種方法，說明如下表：

四、方法的可行性

在選擇數(shù)據(jù)分析方法時，我們需要考慮方法的可行性和可操作性。一些高級的統(tǒng)計方法可能需要更多的計算資源和時間，因此我們需要結合自己對統(tǒng)計軟件的掌握程度選擇適合的分析方法，以便更好地完成畢業(yè)論文。

如果是統(tǒng)計學小白，那么推薦使用在線數(shù)據(jù)分析軟件SPSSAU進行畢業(yè)論文數(shù)據(jù)分析。只需要點一點就能完成復雜高級的統(tǒng)計方法分析。每種方法都配有相應的幫助手冊與教學視頻，拿出20分鐘即可完成統(tǒng)計方法的學習以及軟件的使用。