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     数据分析是一项统计学知识运用较多的工作,各种统计运算和推理,不外乎分辨两种现象之间关联的出现是否属偶然事件,以及关联的强度。数据分析方法视操作论点和收集数据的不同而有不同选择。这一节的内容可包括几方面的说明:数据处理和初步分析;分析方法以及选择该方法合理性的说明;统计检验:计算机程序及其他技术性信息。视分析方法不同写作时可有所侧重。
      数据处理和初步分析是根据待论证的论点,将实验观察等原始数据或二次数据进行统计学处理,并用相应文字或图表表达,供在定量分析中应用。分析方法介绍是这一节的重点内容。学位论文常用到多元回归和线性结构方程等统计分析方法,介绍这些方法的目的是要反映自己的研究的个性,不能照搬教科书上已有的内容，如用多元回归方法,需要说明的内容有:自变量选择的根据和过程,是用的逐项加入法还是逐项减入法,或者是用因子分析法,以及这些方法运用的过程;每个(组)变量对因变量解释度的贡献大小;对各回归系数统计检验的方法;回归方程
求解的计算机软件名称。

        如用线性结构方程方法,需要说明的内容有:反映研究问题涉及的变量及变量结构的概念模型;包含各潜变量(名义变量)和显变量(操作变量)及相互关联的结构方程模型;问卷中,各问项一致性的检验方法;各路径系数和回归权重的统计检验方法;结构方程模型拟合度的判断方法。各种复杂的统计学运算,都有相应的计算机软件。论文要说明使用的是何种软件,如果在求解方法等方面有改进之处,也应该写上,这虽不属于新论点范围,也算论证过程的贡献。
      有的学位论文,在介绍多元回归时,将最小二乘法求回归系数的原理说一遍，使用因子分析方法时,将主成分分析的原理从头道来;采用结构方程模型以便叙述。

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