统计是毕业论文的重要部分。统计做得好论文才可靠。统计做不好论文就没有价值。统计看起来很难其实不难。我们一步一步来就能做好。统计就是用数字说话。数字需要整理需要分析。最后得出结果支持我们的观点。

毕业论文需要数据。数据从哪里来。数据可以自己收集。数据可以用别人的。自己收集数据很花时间。需要设计问卷需要发放需要回收。用别人的数据很方便。但是要保证数据可靠。数据必须真实准确。数据必须和论文主题相关。

数据收集好了不能直接用。数据需要整理。数据可能有很多错误。比如有人乱填问卷。比如数字输错了。我们需要检查数据。把错误的数据找出来。把奇怪的数据删掉。这个过程叫数据清洗。数据清洗很重要。干净的数据才能用。

数据整理好了开始分析。分析数据需要方法。统计方法有很多种。最简单的统计是描述统计。描述统计就是描述数据的样子。比如计算平均数。比如计算百分比。比如画表格画图。描述统计让我们了解数据的基本情况。

比描述统计复杂的是推断统计。推断统计就是用样本推断总体。我们经常不能调查所有人。我们只能调查一部分人。这一部分人就是样本。通过样本的情况猜测总体的情况。推断统计需要检验需要估计。常用的方法有t检验有方差分析有相关分析有回归分析。

选择统计方法要看数据类型。数据分为连续数据和分类数据。连续数据是数字可以计算平均值。比如身高体重成绩。分类数据是类别不能计算平均值。比如性别职业满意程度。不同类型的数据用不同的方法。

选择统计方法还要看研究问题。研究问题决定统计方法。比如想比较两个组的平均分用t检验。比如想比较三个组的平均分用方差分析。比如想看两个变量的关系用相关分析。比如想预测一个变量用回归分析。

统计软件可以帮助我们。统计软件很多。SPSS很常用。SPSS点一点就能出结果。Excel也可以做统计。R语言功能很强但难学。Stata也很专业。选择自己会的软件。选择适合的软件。

做统计前要明确研究假设。研究假设是研究的核心。研究假设需要检验。比如假设男生和女生成绩不一样。比如假设学习时间越长成绩越好。统计就是检验这些假设对不对。

统计结果需要解释。统计会给出数字。比如p值比如系数。p值小于0.05表示显著。显著意味着结果不是偶然。系数表示关系的大小和方向。正系数表示正相关。负系数表示负相关。

统计结果要写在论文里。写作要清楚要简单。不要堆砌统计术语。用普通人能懂的语言解释结果。配上表格配上图。表格和图要清晰要有标题。在文字中说明表格和图的意思。

统计容易犯错误。常见的错误是滥用方法。不管数据类型乱用方法。不管研究问题乱用方法。另一个错误是误解p值。p值显著不意味着关系很大。p值不显著不意味着没有关系。样本量小的时候p值容易不显著。

统计要注意伦理。数据要真实不能伪造。分析要客观不能篡改。选择方法要合理不能故意选有利于自己的方法。报告结果要全面不能只报告好的结果。

统计需要练习。多看别人的论文看别人怎么用统计。自己多动手多操作软件。遇到问题可以问老师问同学。统计是工具工具用多了就会熟练。

毕业论文的统计部分包括这些内容。介绍用了什么数据。介绍用了什么方法。介绍分析过程。介绍分析结果。结果要和前人的研究比较。结果要回答研究问题。

数据描述是第一步。描述样本的基本情况。比如样本有多少人。男女各占多少比例。年龄分布怎么样。专业分布怎么样。用表格用图展示这些信息。

推断统计是第二步。根据研究问题选择检验方法。比如想比较性别对成绩的影响。用独立样本t检验。比如想比较专业对成绩的影响。用方差分析。比如想分析学习时间和成绩的关系。用相关分析。比如想预测成绩的影响因素。用回归分析。

回归分析更复杂。回归分析可以包括多个变量。比如同时考虑性别专业学习时间对成绩的影响。回归分析得到回归方程。方程可以预测成绩。回归系数表示每个变量的影响大小。

结果汇报要详细。写出每个分析的具体结果。写出统计量的值。写出p值。写出置信区间。举例说明结果的意义。比如学习时间每增加一小时成绩提高多少分。

讨论部分解释结果。为什么会出现这样的结果。结果支持了理论还是推翻了理论。结果有什么实际意义。结果有什么局限性。未来研究可以怎么改进。

统计是论文的支撑。统计让论文有说服力。统计做得好论文就成功了一半。认真对待统计。耐心处理数据。谨慎选择方法。合理解释结果。这样就能写出好的统计部分。

统计不难。统计需要细心。统计需要思考。统计是科学不是魔术。掌握基本概念掌握基本方法。多练习多请教。每个人都能做好统计。统计是工具为我们服务。我们用统计回答问题。用统计发现规律。用统计支持观点。统计让我们的论文更科学更可靠。