如何高效的整理论文文献数据分析

如何高效的整理论文文献数据分析

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

一、对PDF文档添加标注使用新版的Adobe Reader或者Foxit Reader可以在PDF文档中添加附注内容，以Adobe Reader为例，点击工具栏上黄色的“添加附注”及“高亮文本”工具图标即可实现。下图中，先高亮一段文本，然后在黄色背底的高亮文本上点击右键，在右键菜单上选取“打开弹出式附注”项即可添加注解文本。这一功能有助于在阅读文献的时候留下附注痕迹，方便日后的回溯整理工作。下图的例子中我分别给文献标题和摘要部分添加了中文释义。所有的附注工作完成以后，按工具栏上的保存按钮即可连同所有附注内容一并保存在原始PDF文档中。二、用思维导图组织文献1．构建文献导图思维导图（Mind Mapping）是一种图像式思维的工具与及一种利用图像式思考辅助工具来表达思维的工具。使用一个中央关键词或想法引起形象化的构造和分类的想法; 它用一个中央关键词或想法以辐射线形连接所有的代表字词、想法、任务或其它关联项目的图解方式，利用不同的方式去表现人们的想法，如引题式，可见形象化式，建构系统式和分类式，普遍地用作在研究、组织、解决问题和政策制定中。一个思维导图有着中心话题并有沿伸开来的子话题的图标，像一棵树一样，其视觉结构使得很多人的学习更加高效。本文介绍一款专门为研究者设计的思维导图工具Docear（官方读音：dog-ear），其前身是SciPlore MindMapping。Docear是开源软件，可供免费下载，支持Windows、Linux和Mac OS用以图形化的方式对文献进行可视化管理，软件详细操作指南参见用户手册页。Docear可以监视一个文件夹内的新文件。利用这个特点我们可以将所有的PDF 文件在思维导图中列表。无论何时在网上发现一个新的PDF 并存储到硬盘上，就会立即显示到既有的思维导图中。安装完毕以后，选取“文件”菜单的“新建”项开始建立新的思维导图。点击画面中央的“新建思维导图”，在鼠标右键菜单中选取“Monitoring”—“add monitoring folder”，即弹出“Save Map”窗口，为新建思维导图设定文件名并保存后，弹出“Choose a directory with PDF Files”对话框，选择存放文献的文件夹即可。下图所示为思维导图的折叠（Alt + Page Up）到最后一级分支，直接对应我的子文件夹名。展开（Alt + Page Down）所有节点以后，画面会表现为一张很大的图表。从下图中可以看到，第二级节点对应的是文献文件名，而第三级节点因PDF文档的结构不同有所区别，某些PDF文档的内部结构（标题、作者、段落以及图注等）也能被展开。注意下图中的中文部分是我在上文中添加的PDF附注，这意味着我们阅读文献的过程中在PDF文档中添加的重要附注能够全部包含在Docear所生成的思维导图中。 2．重新组织文献组织结构鼠标点击导图中心位置的“新建思维导图”，按键盘上的“Insert”键即可插入新的节点，本例中将新节点命名为“早期预警”，然后通过右键菜单的剪切、复制、粘贴等功能将原先位于其他节点下的文献移动到新建的“早期预警”节点下。通过这一操作，研究者可以自如地重新建立文献的组织结构，同一篇文献可以出现在两个不同方式（或主题）组织方式的节点下，比如我们可以通过文献的内容、类型、重要性、已阅未阅等等分类方式组织自己的文献结构，比起用文件夹方式组织的文献的方式具有不可比拟的优越性。3．其他功能如果你在文献阅读中添加了新的附注内容，也可以导入到现有的思维导图之中，在导图中点击对应文献的节点，在右键菜单中选取“PDF”—“Import new annotations”即可完成操作。在文献节点的右键菜单上选取“Edit note in dialog”即可在弹出的小窗口中为该文献添加注释，该注释仅保存在思维导图中而非PDF文档中，添加的注释在思维导图中具有悬停效果。三、获取文献引用信息在撰写论文或者项目申请书的时候，都需要注明引用文献的来源出处，假如平时工作中没有做好整理索引那将会是一件让人沮丧的事情。本文介绍的方法是在检索下载文献的同时，自动完成文献引用信息的获取和整理工作。用到基于Firefox浏览器的免费软件Zotero，Zotero作为Firefox的插件，在进行联机文献检索的时候协助完成文献相关的作者、摘要、期刊、会议、卷、页、日期等信息的自动获取。Zotero支持列表中所有联机文献数据库，另外还可以在Amazon上直接获取书籍的相关信息，这个页面以视频片段的形式罗列了Zotero的操作要点，帮助用户快速掌握其操作要点。1．软件安装首先需要下载安装Firefox，my favorite web browser！完成以后运行Firefox，在Firefox的地址栏输入Zotero的下载地址，在打开的页面中点击“Zotero for Firefox”，Firefox会自动执行安装过程。安装完成以后Firefox的右下角会出现Zotero图标。2．软件使用用Firefox打开文献检索页面，如下图所示为IEEE Xplore，检索工作与一般的操作并无二致，通过关键词筛选感兴趣的文章条目，然后打开目标文献详细信息页面准备下载PDF文档。注意这是浏览器地址栏的右侧会出现一个白色的类似文档条目的小图标，如下图所示，位于红色线框中央，绿色小伞图标的左侧，将鼠标移动到这个白色小图标上面会出现“保存到Zotero”的提示。点击这个白色图标，稍过片刻浏览器右下角会出现“保存条目…”的提示框，这意味着包括摘要在内的本篇文献的相关信息已经采集到Zotero中了。点击Firefox浏览器右下角的“Zotero”图标会在浏览器下方打开Zotero的窗口，里面罗列了已经收集好的所有文献信息条目。另外也可以选择下载安装Zotero Standalone版本，这时Zotero将独立于Firefox运行。3．导出文献引用这是Zotero最精彩的部分。用Ctrl+鼠标左键在Zotero主窗口列表中多选需要导出的文献，在右键菜单中选取“由所选条目生成文献目录…”，这时会弹出一个小窗口，在“引文样式”中选择“IEEE”，在输出格式中选择“复制到剪贴板”，如何“OK”返回。这时我们将剪贴板上的内容复制到包括记事本、Word在内的任意文本编辑工作中，稍作整理，就能得到符合IEEE发表规范的标准文献引用信息。4. 不足目前Zotero对国内的中文文献数据库支持得不好，对“中国知网”的支持不完整，存在缺漏数据的问题。而叫人可气的是“维普”本身居然不支持Firefox，所有Zotero也就免谈了。四、Zotero与Docear协同工作将Zotero获取的文献信息导入Docear，使文献的基本信息成为Docear中文献节点的属性，以便研究者只需打开文献思维导图，就可以获取包括摘要在内的文献全面信息。首先在Zotero主窗口中选定需要导出到Docear中文献列表，选取“File”—“导出库…”，即弹出“导出…”窗口。在“格式”下拉框中选择“BibTeX”，勾选“导出笔记”，“OK”后要求输入导出的BibTeX文件的保存路径，此时建议将路径设为“用户路径\docear_workspace\_data\profiles\default”（这个路径是Docear安装时由用户设置的数据目录），保存的文件名为，这一步操作其实是用Zotero导出的文献引用数据替换了Docear的默认文献引用数据。这时Docear右侧的“Reference”窗口会提示“The file ‘’ has been modified externally!”，点击“Review Changes”按钮，在弹出的窗口中点击“OK”即完成文献相关信息的导入操作。将Docear右侧“Reference”窗口的文献信息拖动到思维导图中对应的文献节点上就可以实现关联（如下图所）示，文献相关信息作为文献节点的属性而存在，并跟随文献所有的剪切、复制、粘贴的操作。五、后记鸣谢上海大学计算机学院陈怡海副教授对博主的大力支持。这篇文字只涉及了Docear和Zotero这两款软件比较重要的功能，加之博主水平有限，疏漏在所难免，感兴趣的读者可以从软件官网获取详尽的操作指南。另外这两款软件本身也在不断完善之中，希望更多用户的反馈能帮助软件开发者创作更好的作品，同时对他们的无私奉献表示感谢。最后希望这篇小文能对博硕士研究生以及科研工作者有切实的助益。本文原创，如需转载请保留原博客地址，谢谢。六、本文涉及的软件列表Dropbox （网络存储与数据同步）Adobe Reader （PDF文档阅读）Foxit Reader （PDF文档阅读）Docear （文献组织与整理）Firefox （网页浏览器）Zotero （获取文献信息）

一提到看文献，许多小伙伴就开始头疼了。对刚刚接触科研的小白来说，阅读专业性很强的文献无疑是个巨大的挑战。想要实现高效地看文献，需要有针对性地选择文献、泛读和精读、做好文献整理和积极思考。

在阅读文献之前我们需要做好准备工作，即根据自己的方向有针对性地寻找论文、下载相关文献。

1.关键词检索。关键词一定要选好，这样才能保证内容的准确与全面。因为换个关键词，会有不同的内容出现。

2.学者、研究团队检索。查找SCI，了解某个在这个领域有建树的学者，下载他们近期发表的文章。

3.参考综述检索。如果有与自己课题相关或有切入点的综述，可以根据文中的参考文献找到那些原始的研究论文。

4.注意文献的参考价值。刊物的影响因子、文献的被引次数能反映文献的参考价值。同时，我们需要关注其他文章是如何评价这篇文献的。

泛读文献时，一看标题，二看摘要，三读引言，四观图标。

引言部分大致都在介绍研究目的、研究内容、研究结论。部分篇幅虽短，但能帮助读者形成清晰的轮廓，为进一步阅读正文打下基础。如果对结论已经很清楚，读者可以不必读下去。若对结论有疑问，则需要继续读它的分析和讨论。

除了泛读，我们还需要精读文献。

⒈带着问题主动阅读，从“文献的主题是什么”到“作者的论点和论据是什么”，积极地思考并投入阅读，能帮助你理解并记忆阅读内容。

⒉在精读文献的过程中，我们要学会分段分层，弄清文章结构，更准确地掌握文献内容。由层的阅读过渡到段的阅读，最终转换为意义阅读。不仅看到每段文字，而且要了解整体意思，注意和前后段的联系。

⒊对比阅读。把内容或形式相近的或相对的两篇文献或一组文献放在一起，对比进行阅读。在阅读过程中将相关内容不断进行比较、对照和鉴别，既可以开阔眼界，使认识更加充分，又可以看到差别，提高鉴赏力。

⒋记笔记。在阅读文献的过程中，一定要将文献中提出的问题、设计的方案、采用的方法、得出的结论记下供参考和学习。

看完文献后要对文献进行及时整理和积极思考，这样阅读才能更高效。

⒈文献整理

根据课题相关性将看过的文献分类并归入子文件夹，一类精读，一类泛读。同时，根据文献重要性将其编号，以便今后查阅。重要文献要注意追踪。对数据库的定题、定词定期搜索,才能保证不丢下每一篇重要的文献。

⒉问题思考

看文献不单单是了解别人做了什么，还要考虑别人没做什么，或者他的实验能不能和他的结论吻合，数据可不可靠等等。带着挑剔的眼神去读，不要盲目崇拜。有些东西自己做做，发现并不是那么回事，自己要动手，自己更要动脑。

学会批判性提问非常重要。它不是挑毛病，而是从尽可能多的角度去思考问题。本文有多重要？为什么？作者为什么能想到这个选题，我能想到吗？作者为什么使用这种研究方法，在研究上还能有其他创新点吗？本文有哪些不足，应该如何改进？结果是否有其他解释呢？

除了上述三点外，选择一个大块的集中性的时间看文献和思考，更有利于对阅读形成整体印象，更有利于后续的研究发展哦。彼方尚有荣光在。加油，科研er！

我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“ ”、“ ”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。

论文研究数据的整理和分析

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

1、获取数据

获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。

2、整理数据

整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。

3、呈现数据

当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。

论文的数据分析怎么写如下：

首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。

给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

知网如何看论文数据分析

1.进入百度，在百度搜索引擎中输入：知网；2.在网页中下拉找到学术不端文献检测系统的选项；3.找到相应的查重类型，按页面提示进行客户的登陆（输入学校给的账户与密码进行登录）；4.登陆完成后，输入自己的论文信息，并上传论文；5.上传论文后，选择支付方式，进行费用支付；6.耐心等待查重结果。等结果出来以后，下载完成，就可以成功阅览知网查重的论文。

知网查重包括哪些？

包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来。

在知网上查看论文方法如下：

用户需要先登录中国知网，然后在知网首页的检索栏中输入论文标题，点击检索后在论文页面下方点击手机阅读或者html阅读，系统自动完成扣费后，用户即可在知网全文查看论文内容。如果提示余额不足，就需要用户前往知网首页上方的充值入口，在充值界面中根据自己的需求充值一定的金额，充值完毕后返回文献下载页，点击下载按钮即可正常下载。

系统版本：Windows7，32位旗舰版，浏览器版本：Internet Explorer10 10·0·9200·17267，电脑型号：联想台式机天逸510S六核，电脑内存：2GB，处理器：intel（R）CPU，网址的话自己搜索浏览器进入官网即可，该方法适用与联想、苹果、神州、方正、戴尔等电脑品牌，但由于系统、软件版本各不相同，操作步骤存在小部分差异。

中国知网知识发现网络平台—面向海内外读者提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源统一检索的网站，查看论文十分方便。

在家查看下载知网文献用文献党下载器（）进入知网首页输入检索条件检索下载文献：

1、文献党下载器资源库双击“知网”名称进入该数据库：

2、知网首页输入关键词、篇名、主题、作者、DOI检索条件检索文献：

3、检索到相关文献，通过选择导航条上的文献类型，勾选左侧工具栏选项添加检索条件进行二次筛选：

4、检索到自己需要的文献，点击篇名打开文献，例如下面这篇文献：

5、转下页，在文献详情页点击PDF下载全文：

6、下载好的文献：

7、该文献的参考文献可在文献详情页获取，在文献详情页点击“号弹出参考文献框，还可点击下方的“更多引用格式”选择自己需要的格式：

8、如果是下载知网的博硕论文，知网默认的是CAJ格式，需要下载知网阅读器，不是太方便，可把知网转换成英文版知网再检索下载，就可下载到PDF格式的知网博硕论文了，下载好的依然是中文，转英文版知网操作如下：

9、知网的高级检索：

10、高级检索页点击下方的“学术期刊”就可看到“来源类别”勾选查找核心期刊：

11、高级检索页点击下方的“学位论文”就可看到“优秀论文级别”选项，可检索优秀级别的博硕论文：

毕业论文如何做数据分析

如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

一、学习背景

本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。

二、问卷编制+数据分析类论文框架

(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。

如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。

引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越...，B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。

(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。

采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。

以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!

数据可以找找，非得要弄问卷调查吗

论文数据处理方法

论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。

毕业论文如何找数据分析

毕业论文数据分析的做法如下：

首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。

给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。

写毕业论文时，该如何查找文献资料

大学生活要接近尾声了，我们毕业前都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验大学学习成果的形式，那么问题来了，毕业论文应该怎么写？下面是我收集整理的写毕业论文时，该如何查找文献资料，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

毕业论文不同于一般的论文，专业的毕业论文是某一学科领域的科研成果的描述与反映，没有研究，写作就无法进行.而研究的一定前提是必须掌握尽可能多的文献信息资料。一个人读的书越多、查找的资料越全面，专业水平就越高，创造性的思考可能性就越大，写出来的论文质量就更高。因此，大学生在写作毕业论文时，首先要学会如何检索文献资料，懂得文献查找的方法与技巧。

大学图书馆中都会引进一些数据库，提供给学生写毕业论文时，查找资料。

图书馆及其它文献信息机构收藏的文献资料有很多种类，随着Internet的流行，现在图书馆有很多电子期刊数据库可供选择。电子期刊数据库不但检索种类齐全，而且速度快，是当今科技人员资料查找的首选。

下面简单介绍几种目前用得较多的电子期刊数据库:

(1)中国知识基础设施工程网(CNKI数据库)。它是由清华同方光盘股份有限公司和清华大学中国学术期刊(光盘版)电子杂志负责牵头实施的.其建立的CNKI系列数据库包括期刊、报纸、博硕士毕业论文等，收录了自1994年以来的国内公开出版的6000多种期刊(编者注：现在已达到8400多种)和报纸上发表的文章的全文。

(2)万方数据资源系统。它是由中国科技信息研究所、万方数据集团公司开发的建立在因特网上的大型中文网络信息资源系统。它由面向企业界、经济界服务的商务信息系统、面向科技界的科技信息子系统及数字化期刊子系统组成。科技信息子系统是集中国科技期刊全文，中国科技论文与引文、中国科技机构与中国科技名人的论文和毕业论文等近一百个数据库为一体的科技信息群。数字化期刊子系统使得用户可在网上直接获取万方新提供的部分电子期刊的全文。

(3)中国科技期刊数据库。它是由重庆维普咨询公司开发的一种综合性数据库，也是国内图书情报界的一大知名数据库。它收录了近千种中文期刊和报纸以及外文期刊。

以上简单介绍的几种数据库在一般高校的图书馆里都可以查到。关于电子期刊文献资料的查找，可以分为两个层次:基本查找和追踪查找.所谓文献的基本查找是指文献的题目或内容一般无从知道，只知道该文献大致属于哪一个学科或者属于某一方面，或者只知道某些关键词;追踪查找则大致知道文献的题名、出处或者作者等相关信息.两个层次的查找方式有一些区别。

一般来说，关于电子期刊文献资料的检索往往结合两个层次的检索方法效果会更好。另外，关于书籍资料和博硕士毕业论文、会议论文的`检索，其检索方法基本上相同，只是所使用的数据库不一样罢了.所以，大学本科毕业生为了写好本科毕业论文，从毕业论文选题到文献资料的查找，都应当掌握一定的方法，才会收到事半功倍的效果。

拓展内容： 参考文献文献格式

一、规范的类型

（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：

M——专著 C——论文集 N——报纸文章

J——期刊文章 D——学位论文 R——报告

对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。

对于英文，还应注意以下两点：

①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & .；

②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。

二、举例

1.期刊类

【】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.

【举例】

[1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.

[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.

[3] Heider, . The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 67.

2.专著类

【】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.

【举例】[4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.

[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: 42-45.

3.报纸类

【】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期（版次）.

【举例】

[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).

[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).

4.论文集

【】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.

【举例】

[8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.

[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, .

[10] Almarza, . Student foreign language teacher’s knowledge growth [A]. In and (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. .

5.学位论文

【】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.

【举例】

[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.

6.研究报告

【】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.

【举例】

[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9-10.

7.条例

【】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期

【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—05

8.译著

【】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.

三、注释

注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。

【举例】

[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。