毕业论文写作常用的数据分析方法

在本科生毕业论文写作过程中，一些比较常见的研究类型包括差异研究、影响因素研究、指标体系构建、问卷调查研究、预测模型、满意度研究、现状类研究、试验设计等。不同类型的文章对应相应的数据分析方法，本篇推文讲下常用的数据分析方法。

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差异研究

常见的差异关系研究方法包括方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验。

例如，我们的一个小的研究问题可能是：“不同收入水平人群的消费水平是否有差异？”那么对应的我们就应该使用卡方检验进行差异性分析。

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影响因素研究

影响因素研究是历年论文写作中研究最多的，其中原因可能在于这种类型的研究在各种领域都非常普遍，例如，我们的研究目的可能是探究某一变量对消费行为的影响因素研究，或者考察某一项政策对某一社会群体的影响等。

相关分析常在回归模型分析前使用；线性回归和logistic回归分别对应不同类型Y进行回归模型分析；主成分分析和因子分析常用于信息浓缩和数据降维；中介效应和调节效应是基于回归模型进行更深层次研究；路径分析和结构方程模型用于研究多个潜变量之间的影响关系，对于模型的结构有很高的要求。

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指标体系构建

毕业论文中评价指标体系构建包括两大部分内容，分别是权重计算和优劣评价。其中权重计算方法最常用的为AHP层次分析法和熵值法，优劣评价中TOPSIS法和模糊综合评价比较常用。

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问卷调查研究

问卷调查研究类通常分为两大类：量表类问卷和非量表类问卷，分析思路框架：

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预测模型

预测类模型常用有三大类：时间序列类预测方法，如指数平滑法和灰色预测模型；回归类预测方法，包括线性回归、logistic回归、非线性回归等，它们通过建立数学模型来预测数值结果；机器学习类预测方法，如决策树、随机森林和神经网络等。

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满意度研究

满意度研究通常涉及收集和分析客户对产品或服务的反馈，以了解客户的需求和期望，评估产品或服务的质量和满足客户需求的能力，以及提出改进产品或服务的建议。常用的方法有四分图（象限图）、KANO模型、层次分析法、结构方程模型、评价指标体系构建等。

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现状政策类研究

双重差分法是一种政策效应评估方法，它通过比较政策实施前后的变化来评估政策对目标群体或更广泛社会的影响。倾向得分匹配是一种用于处理选择性偏差的技术，它通过匹配控制组和实验组样本的方式，模拟一个无偏估计的实验结果，二者常用于政策评估。

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试验设计

试验研究常通过正交试验的过程希望得到一个最优试验组合，使得目标结果最大或者最小。该过程可以使用极差分析或者方差分析得到最优试验组合。其中极差分析为直观分析法，简单易懂，方便快捷，但是不涉及变量显著性分析，如果要分析变量显著性及在何种水平上显著，应该使用多因素方差分析。

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选择数据分析方法的原则

本篇推文思维导图大图如下，综上，我们选择数据分析方法时，首先需要明确研究的目的和要解决的问题，从而确定需要使用哪些指标和统计方法。最开始拿到数据时，都会先进行基本的描述分析，掌握数据基本特征，为后续分析做铺垫。

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