第一次写论文，手把手教你选数据分析方法

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一、研究目的与问题

1研究目的

2 研究问题

研究问题则是研究目的的具体化，它通常以疑问句的形式出现，用以引导我们进行数据分析。一个大的研究目的会对应很多个小的研究问题，尤其是最开始拿到数据时，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。

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。对应上面讲到的一些研究目的，将方法进行展开介绍。

一、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。

（点击方法名称直达帮助手册）

方法	说明
方差分析	多组定类数据与定量数据之间的差异性分析
t检验	两组定类数据与定量数据之间的差异性分析
卡方检验	定类数据与定类数据之间的差异性分析
非参数检验	不满足正态/方差齐时使用

二、影响因素研究

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。（点击方法名称直达帮助手册）

方法	说明
相关分析	变量之间的相关关系研究，常在回归分析前使用
线性回归	因变量为定量数据时，研究影响关系
logistic回归	因变量为定类数据时，研究影响关系
主成分分析	提取主要影响因素、提取公共因子、降低维度
因子分析	提取主要影响因素、提取公共因子、降低维度
中介效应	研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y。
调节效应	研究X对Y的影响时，是否会受到调节变量Z的干扰。
路径分析	研究多个自变量和多个因变量之间的影响关系
结构方程模型	同时研究测量关系与影响关系

三、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。（点击方法名称直达帮助手册）

权重计算方法	说明
层次分析法	主观赋权法，通过专家打分方法确定权重
熵值法	客观赋权法，通过熵值的大小确定权重大小
灰色关联法	通过比较各个因素与母因素的关联程度来确定权重大小
主成分分析	适用于将多个指标转换为几个综合指标然后进行权重计算
因子分析	通过计算每个指标的因子载荷矩阵然后进行权重计算
优劣评价方法	说明
TOPSIS法	通过比计较评价对象与理想解之间的距离对比优劣程度
模糊综合评价	通过模糊数学理论综合评价对象的多个方面
秩和比	通过对评价指标进行排序并赋予秩次，在进行加权求和得出评价结果
数据包络分析	通过比较决策单元在输入输出指标上的最优解和实际解，得出效率评价结果

四、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，分析思路框架可查看下面这篇公众号文章。

毕业论文写作 | 问卷分析思路框架整理（量表&非量表）

五、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。

查看下方文章：

常用预测类数据分析方法分类汇总

六、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。

方法	说明
四分图	简单实用的满意度评价模型，可快速找出问题关键，区分轻重缓急
KANO模型	根据客户满意度和功能具备程度对功能进行分类，找出用户对于各类需求的排名偏好情况
层次分析法	辅助判断顾客满意度评价的研究模型
结构方程模型	通常是通过量表的形式收集问卷进行满意度模型的构建与分析
评价指标体系等	满意度研究过程常借助评价指标体系构建进行