A. 本科論文的數據分析怎麼做相關性分析，假設檢驗，回歸分析需要那些數據
研究方法通常可以分為三大類，分別是差異關系，相關關系和其它關系。
如果思路上更偏向於差異關系研究，比如不同收入人群對於網購的態度差異。建議使用較多規范的量表題，因為量表規范性很強且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表題，那麼就可以考慮卡方分析進行研究。如果進行更多豐富的研究方法使用，則對應需要使用多樣的問題設計，量表題和非量表題均需要有，並且預期上它們就需要進入差異對比的范疇。
如果思路上更偏向於研究影響關系，比如滿意度對於忠誠度的影響，看上去，滿意度和忠誠度均可以使用量表題進行表示，那設計成量表題沒有問題，因為可以使用線性回歸分析進行研究。除此之外，還有一種情況可以考慮，即logistic回歸，滿意度影響最終是否再次購買，是否再次購買被滿意度影響，這類情況是應該使用logistic回歸分析。如果是希望兩類研究方法均使用，此時滿意度對應的問題則需要有量表題，還有比如「是否願意再次購買」一類的定類數據問題。
如果預期數據需要進行統計上的信度分析，此時請記住一定需要設計成量表題，否則無法進行信度分析。以及如果預期思路上有分類，即比如將樣本分成3種人群，此時需要考慮使用更多規范的量表題數據。
總結上看，研究方法的匹配使用，事實上應該是在問卷設計前就進入考慮范疇。問卷研究設計完成後，大部分的問卷研究方法均已經確定，因而需要提前將問卷研究方法納入考慮中，便於可以進行更豐富的數據分析。相對來看，量表題是可以匹配更多的研究方法，而且也更規范，建議更多的使用量表題較好。
B. 論文常用數據分析方法
論文常用數據分析方法
論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面我整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!
論文常用數據分析方法分類總結
1、 基本描述統計
頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。
描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。
分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的`數據進行匯總統計。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。
Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。
折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。
重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：
4、 差異關系研究
T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。
當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。
如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。
如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。
5、 影響關系研究
相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。
回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。
回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。