论文数据分析方法步骤（数据分析怎么做）

一个星期没发文，就是为了把这篇文章好好写写，因为数据分析算是一篇论文的重难点，不同于文献综述、绪论、结论部分那些大部分内容就是为了凑字数来着，基本上最常用的文商科论文需要用到的就是相关性分析，最难的就是自己根据研究问题建模，然后分析了。今天就详细讲一下相关性分析，基本偏文、商科的就够用了。

首先是excel做线性回归分析，这种方法适合于涉及变量比较少的情况

一般情况下用这种方法的目的有两个：

一个是预测趋势

二是分析相关性。

具体的操作以及分析如下，

首先输入两个变量，

点击插入-散点图，记得数据恢复成数值形式，不要带入单位，不然SPSS无法识别.

点击属性-显示R2

这里的R值表示的是相关系数。相关系数R越接近于±1，两个变量之间相关性越强,以0.7作为界限。在这里需要注意的是，相关关系并不代表有因果关系。

R平方是判定系数，R平方取值范围也为0~1，通常以百分数表示。比如回归模型的R平方等于0.69，那么表示，此回归模型对预测结果的可解释程度为69%。一般认为，R平方大于0.75，表示模型拟合度很好，可解释程度较高；R平方小于0.5，表示模型拟合有问题，不宜采用进行回归分析。

当然excel也可以做多变量的相关性分析，但是比较复杂，一般就换做spss软件做了。

具体操作如下：

打开SPSS软件;点击“开始”按钮，双击“SPSS ”软件。

导入数据：点击左上角“文件”-----“打开”-----“数据”，并选择你的数据

如果为spss数据可以直接导入，若为excel 格式，需要在“文件类型”框中选择“excel格式”

在导入数据时，数据准备是开始数据分析的第一步，很多同学一开始录入的数据不符合SPSS对数据格式的要求，导致无法正确进行后续的一系列分析过程。在SPSS统计软件中，必须用一列数据完整地呈现一个变量的所有信息。

和Excel不同，同一变量的不同取值，在SPSS中必须保存在同一变量中或同一列中。所以把下方的数据导入之后，最好统一采用【变量-个案】的方式，

这里以质量奖与企业绩效做相关性分析为例，在做spss分析之前，一般会大致做一个描述性统计来大致知道数据的性质。

第二步，填入变量，点击图表勾选直方图及其正态曲线，而后点击继续和确认,第三步，查看结果，峰度、偏度小于1，符合正态分布,则表明数据为连续性。

最后，才进行变量分析，

这里的变量为连续性的变量，可以采用pearson 相关分析；

若为分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析，若为多变量即将其分别放入右侧框进行分析即可。

当P<0.05，且为正值。呈现显著相关性，反之为负显著性相关。