统计分析论文
咳咳，最近小编真是被咳嗽折磨的要崩溃！不好意思这周的文章推送到了周五才发。。。天气多变，各位读者也多多保重。
一年一度的毕业论文答辩就要来了，大碗作为指导老师真是操碎了心。喝点什么才能解除最近一段时间的疲劳感 T T。越来越多的同学在论文中做调查使用统计分析得出结论是一件很好的事情，但在论文数据分析中出现的问题也很多，（今天就不讲数据分析的方法了）本文择其一二，免使后来人继续犯同样的错误。
1.问卷的设计。
统计分析有句话“垃圾进去，垃圾出来”，数据的质量是非常关键的，数据质量差，再高明的分析手段也是徒劳。这里注意两个问题:
一是问卷的长度。很多学生的调查问卷做的很长，做问卷的人的面对长的问卷往往是抱着应付的态度去做，特别是被调查者独立完成的时候，这样的问卷数据分析起来结果自然堪忧。这有两个方法去解决：
（1）尽量的让问卷每一题的长度短一些，尽可能的让问卷的问题精炼；
（2）如果问卷无法精简，可以利用答题时间对明显应付的问卷予以删除，这一方法对于网络调查问卷获取的数据很容易操作。
二是调查问卷设计出来之后务必要耐心检查是否能够实现你想要的分析。很多学生辛辛苦苦做完调查之后发现自己的数据和论文题目对不上号。建议做调查问卷的同学，做完问卷之后最好先和你的指导老师沟通一下，明确论文主题。
之前我们推出过问卷专题：请点击链接→
问卷设计与分析系列（一）： 问卷编制
问卷设计与分析：题目来源
问卷设计与分析III：分析的基础
实例|| 问卷设计与分析IV：难度和鉴别度
问卷设计与分析：效度分析
问卷设计与分析：信度
2.问卷的数量
不同的分析方法对此有不同的要求，一般要求问卷的数量不应小于5倍的题量。具体要多少，和前面的问题一样，还是建议调查前和指导老师沟通，不要重新调查、重新分析，那样哗哗淌的不只是汗啊！
3.模型的滥用
论文里的模型不是越多越好，数据分析同样不是越多越好，画蛇添足大家都应该听过。一个比较隐蔽的滥用形式是不顾及模型对于数据的基本要求。大部分问卷采用的是李克特量表，将某个因素中的几个变量求均值得到因素得分，然后就是因素之间的相关回归分析，各因素得分与分类变量之间的t检验、方差分析等等，因为大部分是看到因子得分是带小数的。但很多学生都忘掉了最基本的数据要求：正态性。犯这个错误的实在太多了，如果答辩老师不较真也就过去了，如果碰上较真的，后果不堪设想。
总之，论文的写作是一件严谨的工作，选择适当的模型会让你的论文增色不少，但如果数据分析出了问题，很可能造成画虎不成反类犬的结果。
各种问题还有好多，有机会写个续再说。
额，你说啥？导师不管你（不得不承认，这种奇葩老师是存在的）？自己又不懂（这样的同学确实不少）？找我们211啊哈哈。
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