本科论文因子分析法分析至少几家数据为好

本科论文因子分析法分析至少几家数据为好

最好选某个行业或某个地区的一起分析

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。

多少都可以的呀。我们以前做课设的时候，要求是最少二十个样本，十个变量。你可以参考一下。

数据可以找找，非得要弄问卷调查吗

本科论文因子分析法

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。

30到40家可以，或者问问导师，我写的24家……看你准备分析几年了……

有点难度。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

用是肯定可以用的，我发表的论文也是用AHP作为模型，因子分析嘛，不是很熟，但是SPASS作为统计分析软件是十分好用的，只要你对它的操作流程熟悉，一般的模型构建都可以用到它。

本科论文数据分析方法

(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要　　论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配　　写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲　　论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

数据可以找找，非得要弄问卷调查吗

论文因子分析法的行业分析

Factor analysis model is an extension of the principal component analysis， it also used the idea of dimensionality reduction， by the dependence of the correlation matrix of original variables of to some of the complex relationship between the variables is reduced to a few integrated factors， a multivariate statistical The total wages of employees in various regions is one of the important indicators of economic development， he generally contains 19 variables representing different The purpose of this paper is to further reduce the number of relational variables (indicators) by factor

炒股票所有的判断分析都体现在个股的操作上了，所做的股票就是从基本面选出来的，具体怎么样操作自然得看你的操作手法自然又用到技术面了。送你个小故事，博弈论中还有一个经典的故事，称作“智猪博弈”。 故事的大意是，猪圈里养了两头猪，一大一小，最有意思的是他们所待的猪圈很特别。四方型猪圈的一个角落里有个食槽，但控制向食槽中投放食物的按钮却在对角位置。假设按一次钮可以出７两食物，如果大猪去按按钮，小猪就可以在食槽边先下嘴吃到４两，而大猪因为跑过来晚了，只能吃到其中的３两。而如果小猪去按按钮，大猪会一嘴全包。它们的博弈策略情况如下：　　面对上面的规则，结果会怎样呢？不妨设身处地地为猪儿们想想。　　很显然，小猪的选择自然是等待，而且是“死等”，否则只能是白忙乎。而大猪呢？不按就大家都没得吃，所以只能去按按钮。在这种规则下，最终的结果是，小猪在槽边坐享其成，而原本处于优势的大猪，却不得不来回奔跑，为小猪服务，而自己还不如小猪吃到的多。真是好可怜哦！　　在“智猪博弈”的情景中，大猪是占据比较优势的，但是，由于小猪别无选择，使得大猪为了自己能吃到食物，不得不辛勤忙碌，反而让小猪搭了便车，而且比大猪还得意。这个博弈中的关键要素是猪圈的设计，即按按钮的成本。　　其实个股投资中也是有这种情形的。例如，当个股主力已经在底位买入大量股票后，他已经付出了相当的资金和时间成本，如果不拉抬就撤退，就等于接受亏损。所以，基于和大猪一样的贪吃本能，只要大势不是太糟糕，主力一般都会拉抬股价，以求实现吃进筹码的增值。这时的中小散户，就可以对该股追加资金，当一只聪明的小猪，让主力庄家给咱抬轿子。当然，这种股票的发觉并不容易，所以当小猪所需要忙碌的就是发现有这种情况存在的猪圈，并冲进去当聪明的小猪。　　从散户与庄家的策略选择上看，这种博弈结果是有参考意义的。例如，对股票的操作是需要成本的，事先、事中和事后的信息处理都需要一定量的投入，如行业分析、个股调研、财务比较等等，一旦已经付出，机构投资者是不太甘心就此放弃的。而中小散户，不太可能事先支付这些高额成本，更没有资金控盘操作，因此只能采取小猪的等待策略。即在庄家重仓的股票里等着，庄家一定比散户更着急。等到主力动手为自己觅食而主动出击时，散户就可以坐享其成了。　　遗憾的是，股市中的机构们要比大猪们聪明的多，且不守本分，他们不会甘心为小猪们按按钮。因此，他们会选择破坏猪圈的规矩，甚至自己重新打造一个猪圈，比如把按钮放在食槽旁边，或者可以遥控，这样小猪们就没有机会了。例如，机构和上市公司串通，散布虚假的利空消息，这就类似于按按钮前骗小猪离开食槽，好让自己饱餐一顿。　　股市中，散户投资者与小猪的命运有相似之处，没有能力承担炒作成本，所以就应该充分利用资金灵活、成本低和不怕套的优势，发现并选择那些机构投资者已经或可能坐庄的股票，事先蹲点，等着大猪们为自己服务。由此也可看到，散户和机构的博弈中，散户并不是总没有优势的，关键是找到有大猪的那个圈儿，并等到对自己有利的猪圈规则形成时再进入。

可以看看SPSS从入门到精通或SPSS高级教程的书。比如分析几个地区的数十个指标，来分析这些地区的差别或求个综合得分那个高之类，因子分析，可以将几十个指标分类一样，识别出潜在影响因素，（这点从因子分析的定义可看出）。这些因素即可区分和综合评分

本科论文数据结果不好的原因分析

1、使用了假的论文查重网站市面上出售知网检测的商家有很多，也甚至存在一些非经营性虚假信息。如果是假的知网检测系统报告，那么检测结果自然不同，我们应该知道如何去识别知网的真实性。2、论文查重网站的版本号不一致为了解决不同类型的论文，网络系统的内部也分成许多版本。3、检测时间因为知网检测数据库不时更新，如果检测时间间隔过长，可能会导致结果的不准确性。一般建议的时间间隔3-7天，这样不仅检测结果准确，并修改论文的时间是准确的。4、大学有本地库高校自建数据库进行查重一般比较少，即使有，也只有少数。5、两次毕业论文不一样这里是指两种情况，一种是内容提交，另一种是提交的文件的格式。

看你论文和别人重复了多少

一般看论文与其他论文的重复率，另一方面看引用的格式是否正确

归根结底呢查重就是将你提交的文章与数据库当中收录的文章进行一个比对，最主要的影响因素就是你文章内容的来源，如果你的文章原创度是很高的话那么查重结果一般都不会高到哪里去的，反之如果是借鉴了许多其他人的成品那么优秀的文章一般都会被收录，所以这个查重结果一般都是比较高的。