mba毕业论文数据分析方法有哪些？

数据处理和初步分析是根据待论证的论点,将实验观察等原始数据或二次数据进行统计学处理,并用相应文字或图表表达,供在定量分析中应用。分析方法介绍是这一节的重点内容。学位论文常用到多元回归和线性结构方程等统计分析方法,介绍这些方法的目的是要反映自己的研究的个性,不能照搬教科书上已有的内容。

如用多元回归方法,需要说明的内容有:自变量选择的根据和过程,是用的逐项加入法还是逐项减入法,或者是用因子分析法，以及这些方法运用的过程;每个(组)变量对因变量解释度的贡献大小;对各回归系数统计检验的方法;回归方程求解的计算机软件名称。

如用线性结构方程方法,需要说明的内容有:反映研究问题涉及的变量及变量结构的概念模型;包含各潜变量(名义变量)和显变量(操作变量)及相互关联的结构方程模型;问卷中,各问项一致性的检验方法;各路径系数和回归权重的统计检验方法;结构方程模型拟合度的判断方法。

各种复杂的统计学运算,都有相应的计算机软件。论文要说明使用的是何种软件,如果在求解方法等方面有改进之处,也应该写上,这虽不属于新论点范围,也算论证过程的贡献。

有的学位论文,在介绍多元回归时,将最小二乘法求回归系数的原理说一遍;使用因子分析方法时,将主成分分析的原理从头道来;采用结构方程模型,便叙述结构方程模型的来由和基本原理及建模方法,等等。这些内容属于书本上已有的知识,大可不必写在论文里面,否则反而冲淡了自已的研究内容,评阅专家看过这些内容,不会加分,反而可能减分。有个别论文只介绍分析方法,却不见后续内容，如用一节的篇幅来说明“囚徒困境”的原理,却没有针对本研究问题而构建的博弈模型,这就更不可取。

数据分析结果有可能支持也可能不支持原定的假设,不支持的结果同样有价值,起到证伪的作用。根据不支持的分析结果反过来修改原假设,也是常见的事。