畢業(yè)論文中的數據分析從哪下手？

最近有很多小伙伴已經開始準備畢業(yè)論文了，但是對于論文中數據如何進行分析，選擇什么方法，怎樣對結果說明無從下手，接下來小編將從模型框架的構建、模型框架的分析以及分析結果的輸出三方面進行說明。

模型框架

設計模型框架

一般在正式分析前，研究者常常需要構建模型框架，基于模型框架進行分析研究，例如數據分析、原理研究等等。那么如何構建基礎的模型框架，以下以‘筆記本電腦購買意愿影響因素’來進行舉例說明。

模型框架直觀展示出‘筆記本電腦購買意愿影響因素’的對應關系，由模型可以看出研究的影響因素共包含四大類，其中包括‘產品’、‘價格’、‘性能’以及‘售后服務’，被影響的因素也就是因變量Y是購買意愿。模型框架在分析一開始就要理清思路，基于模型框架之后才有后面對應的數據搜集，數據分析等。

比如接下來能想到，數據中要包括四個因素，而且還需要有單獨的數據便是購買意愿的情況。有了模型框架，接下來應該想如何測量研究變量。如果是使用問卷的形式，那么一般會使用量表數據，一般研究變量常常會對應5個量表題左右（常見4-7個）。如果量表題過少比如只有2個，如果后續(xù)分析出現問題，比如刪除不合理項等，會給因素造成一定影響，如果數據來源是實際數據那么直接進行分析即可。

有些模型框架還會加入一些樣本特征比如學歷、性別等。

框架不同分析就會不同，所以在正式分析前一定要確定好模型框架。

模型框架分析

SPSSAU提供了常見的分析框架，其中包括量表和非量表，常見的分析思路，首先對收集數據的背景情況，樣本特征情況、樣本特征以及行為進行分析。接著可能會涉及到‘指標歸類分析’，比如上述模型中共有4個因素其中20個題表示四個因素，那是否20個題都一一對應每個因素呢？可能實際與預期并不一樣，所以通常會使用探索性因子分析，讓研究方法去幫你進行‘指標歸類’，也許20個量表題分成5個因素更加適合等等。通過研究方法和自身專業(yè)知識結合，最終得出科學的指標劃分。

同時回答是否真實？問卷是否有效？這就需要觀測量表的信效度，信效度分析后，可以進行各個變量的描述，研究變量之間的相關關系、影響關系以及差異關系等。

在確認好各分析思路之后，并且結合自身數據情況選擇‘研究方法’，最后對結果進行分析。

問卷數據

（1）量表題

1.樣本背景分析

樣本背景分析可以使用SPSSAU頻數分析、描述分析等。在SPSSAU通用方法里可以實現。

頻數分析和描述分析常用于研究量表數據的基本認知情況分析，比如可以通過描述性分析計算數據的集中性特征（平均值）和波動性特征(標準差值)。

2.樣本特征、行為分析

樣本特征和行為分析也可以使用SPSSAU頻數、描述進行分析。

基礎數據描述之分類匯總https://zhuanlan.zhihu.com/p/65218998

3.指標歸類分析

指標歸類分析一般使用探索性因子分析。如果使用探索性因子分析可能會有刪除題項等情況。

因子分析全流程匯總！https://zhuanlan.zhihu.com/p/491965162

因子分析后如何進行聚類分析？https://zhuanlan.zhihu.com/p/517493477

4.信度分析

信度分析使用SPSSAU問卷研究中的信度即可完成，一般針對量表題進行。

怎么對量表進行信度分析及信度不良怎么調整？https://zhuanlan.zhihu.com/p/412650529

5.效度分析

效度分析使用SPSSAU問卷研究中的效度分析或者使用進階方法中的探索性因子分析。

案例請參考：

效度案例分析！https://zhuanlan.zhihu.com/p/526534242

6.各個變量的描述分析

各個變量的描述分析與樣本特征、行為分析一致使用描述、頻數分析即可。

7.變量相關關系

變量的相關關系可以使用相關分析即可，前提數據是定量數據，因為參與分析的是量表數據所以滿足分析前提。

案例分析請參考：

相關分析怎么進行？有哪些條件？https://zhuanlan.zhihu.com/p/491940729

8.研究影響關系

如果想研究影響關系可以使用回歸分析等比如研究價格和性能對購買意愿的影響。但是回歸分析也包括很多類別，每個回歸都有自己的要求，參考文章如下：

19種回歸分析你知道幾種呢？https://zhuanlan.zhihu.com/p/57315741

9.差異關系

如果想要研究差異關系可以使用方差分析、t檢驗以及卡方檢驗等。

差異性分析該如何選擇？https://zhuanlan.zhihu.com/p/552059013

（2）非量表題

那么非量表數據又該如何分析呢？

由于非量表題常見于多選題、開放式題等。所以不進行信效度分析，在分析方法上與量表數據有些不同。常見分析如下：

其它數據

對于不是問卷的數據，比如實驗、實地考察。查閱資料等的數據，該如何選擇數據分析方法？

1 研究目的

首先在不偏離以上主題時，要清楚自己想做什么分析，研究什么關系，對應再去找可能使用到的分析方法。

2 數據類型

常見的數據類型包括兩類，一類是定量數據，一類是定類數據。

3 數據格式

無論是哪種數據，均需要規(guī)范整理才可以，包括如下要點：

1）第一行只能是標題，并且第一行不能出現空，否則就沒有標題可以拖拽操作；

2）不能出現任何的合并單元格；

3）不能出現完整的空行，或者完整的空列。

具體可以查看SPSSAU文檔：

https://spssau.com/helps/otherdocuments/methodsdataformat.html

4 分析方法選擇

更多方法請登錄SPSSAU官網進行查看與使用。

分析結果輸出

SPSSAU提供三線表形式，以及智能分析或者分析建議，可供分析者進行參考。

其它方法也是如此。如果針對分析方法不懂分析流程也可以參考SPSSAU幫助手冊或者操作視頻。