研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析的主要内容为： ①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。 ②对这些关系式的可信程度进行检验。 ③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。 ④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
每个学科，不同学历层次要求论文数据量不一致，可以参考之前的毕业生的数据量
论文估算样本量计算方法：首先点击打开“样本量”计算表格。然后点击输入公式“=”号。再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差，接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值。样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^2。最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。例如：一百个人的体重数据称为一个样本，其中样本量为1，样本容量为100。
够。本科论文样本没有特定要求的，只是根据具体论文和情况，导师要求不一样。在论文中，样本多于30个就是大样本，本科生的论文有200个样本是足够的。
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1、题目：题目应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字（不同院校可能要求不同）。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times NewRoman字体。2、版权声明：一般而言，硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。3、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不同院校可能要求不同）。4、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个（不同院校可能要求不同）最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。5、目录：写出目录，标明页码。正文各一级二级标题（根据实际情况，也可以标注更低级标题）、参考文献、附录、致谢等。6、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。7、致谢：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。8、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以按照音序排列（正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号）。9、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。10、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。
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法与金融学视角下法制建设与金融发展研究论文
一、法与金融学理论及文献回顾
法与金融学理论主要是研究法制建设与金融发展之间的关系。MM定理认为，证券的本质在于它所代表的未来可预期的现金流，但是它对存在同类型证券的不同国家之间为什么出现金融发展程度差异却无法给出答案。自此，LLSV首次将法律因素引入到解释金融发展具体研究中，强调法律环境因素对金融发展存在重要影响，国别间的金融发展差异很大原因是法律制度的差异。同时，该文章的发表标志着法与金融理论的诞生，并从此引起越来越多的经济金融学家和法学家们的关注，共同推动法与金融理论进一步完善发展，最终形成了一门由金融学和法学交叉形成的新学科——法与金融学。它主要是应用经济金融学与计量经济学分析方法研究法律制度建设与金融、金融体系、金融资源配置效率等方面的影响。综上所述，国内外学者在法制建设和金融发展的关系都进行了较为深入的研究。就国内学者而言，由于他们选取的指标不同，得出的结论也存在较大的差异。近年来，我国法制建设，特别是金融法制建设取得很大的进步，这为重新检验法制建设是否促进了金融发展提供了基础。因此，本文在借鉴谈儒勇、吴兴奎和魏锋的研究方法基础上，综合他们的研究方法，并对指标、研究方法加以改进，选择2005-2013年的.数据，研究我国法制建设是否促进了金融发展。
二、研究设计
（一）样本的选择
鉴于研究所需数据的可获得性，本文选取了我国23个省（市、自治区）作为研究样本。其中，东部地区包括北京、天津和上海市以及江苏、浙江、福建、山东和广东省等8个省（市）；中部地区包括吉林、安徽、海南、江西、河南、湖北和湖南等7个省份；西部地区包括四川、贵州、云南、陕西、宁夏、青海、新疆和重庆等8个省（市、自治区）。
（二）变量选择和数据来源
本文研究所需的变量主要有金融发展、法制建设和相关控制变量等3个指标变量。
（三）研究模型选择及方法
由于面板数据模型可以将截面数据和时间序列数据有效地结合起来。
三、实证结果及分析
金融发展指标变量和法制建设指标变量以及控制指标变量表现出较强的区域性特征。东部地区样本除了财政支出和全社会固定资产投资占地区生产总值的比率外，其余指标均高于全国、中部和西部地区样本平均水平；而中部地区样本除了全社会固定资产投资和社会消费品零售总额占地区生产总值的比率高于全国样本平均水平外，其余指标均低于全国样本平均水平，同时，与西部地区样本相比，也仅有社会消费品零售总额和进出口总额占地区生产总值的比率高于西部样本平均水平。这可能与西部大开发、中部崛起以及财政转移支付有关。
四、结论及建议
通过利用2005-2013年23个省（市、自治区）的面板数据回归分析，得出法制建设变量指标与金融发展指标之间存在正向关系的结论，说明法与金融学理论在我国是适用的。同时，通过分地区面板数据回归分析结果看，法制建设对区域金融发展的影响呈现比较明显的区域性特征，说明可以通过加强法制建设缩小地区之间的金融发展差异。因此，本文结合上述结论，就如何加强金融法制建设提出如下建议：
（一）进一步完善金融法律法规体系
完善的金融法律法规体系是金融发展建设的基础条件，更是是落实依法治国的必要条件。建议废除那些不合事宜的、阻碍金融资源合理配置的法律法规，并以“健全基础金融法制法规法律、填补金融制度空白、改善金融执法环境、整合金融法规资源、完善金融保障”为目标，通过“立、改、废”等措施，制定适应我国金融改革和稳定发展相匹配的具有前瞻性的法律法规。就目前而言，应进一步加快完善《商业银行法》《信托法》《证券法》等系列基础性金融法律法规。进一步加快金融机构和业务方面的立法，健全法规，为金融机构和业务开展、退出等提供法律依据。进一步健全金融安全网立法、特别是针对影子银行、互联网金融、民间融资等方面的立法，建立金融创新和法制建设联动机制，防止风险转嫁，维护金融稳定。加强对利率市场化、汇率市场化、资本项目可自由兑换等改革深水区方面的立法，为改革保驾护航。
（二）进一步提高监管执法水平
坚持依法行政，严格遵守相关法律法规，树立执法权威，进一步建立健全金融综合执法检查制度，推进执法检查主体、程序、责任等透明化，完善金融综合执法检查、调查取证、封存文件资料、案卷评查等制度和程序，提高执法效率和公信力。进一步制定、完善和细化处罚标准，防止出现随意处罚、盲目处罚现象。加强“一行三会”等部门间的合作，明确职责分工，防止监管交叉和空白现象发生。进一步加强金融执法人才队伍建设，建立新法解读、法律培训、合规宣讲、案例警示等宣传教育形式，定期开展集中教育，持续推进金融执法人员学法、懂法、守法、用法，不断增强执法人员的法律意识、法治思维和专业能力。
（三）进一步加大违法惩戒力度
加大对于违法失信行为，提高市场主体失信成本，用足、用好现有法律法规，加大惩戒力度，让“有水分”“掺假”者付出沉重高昂的代价。进一步明确处罚程序，处罚标准，改变以往金融机构胜诉容易，执行难的困境，切实保护金融机构的合法权益。
区域金融发展对区域经济增长的支撑效应论文
一、引言
（一）研究背景
近年来，我国区域金融各地区总体运行平稳，金融改革不断深入，区域金融发展更趋协调，金融生态环境进一步改善。数据显示，截至2013年末，我国东部、中部、西部、东北地区分别实现地区生产总值万亿元、万亿元、万亿元和万亿元。与此同时，我国的区域金融发展水平也不断提高，各地区存款平稳增长，贷款保持较快增长，信贷结构进一步优化。但不可否认的是，区域之间仍然存在经济发展的严重不平衡，因而，在贯彻落实“总量平稳、结构优化”的要求基础上，提高区域金融服务区域经济协调发展的能力，以实现区域金融与区域经济的协调发展具有重要的现实意义。基于这种背景形势，本文收集了中国1997～2013年衡量东、中、西、东北四大经济区域31个省市的金融发展与经济增长的评价指标值。并基于单位根检验和协整检验的基础，建立固定效应模型。通过对固定效应模型参数的估计，具体分析区域金融发展对区域经济的影响。由此，提出强化区域金融作用的措施，促进区域金融、经济的协调发展。
（二）文献综述
1.国外的文献综述。金融发展与经济增长之间的关系一直是经济学界关注的热点问题。国外学者对相关问题的研究起步较早，因而理论体系相对比较成熟。熊彼特（1912）从银行和信用的角度说明金融在经济增长中所发挥的作用，认为经济发展的动力来源于企业家的创新，而企业家的创新离不开银行信用的创造，并且指出运行良好的银行通过鉴别那些能成功地开发新产品和新生产方法的企业家，为其提供信贷从而刺激技术的进步，间接促进经济的增长。帕特里克（1966）关于金融发展与经济增长关系的研究提出两种模式，即“需求跟随型”和“供给引导型”，认为在经济发展的初期，“供给引导型”模式较为普遍，而到了经济发展的成熟阶段，金融发展与经济增长之间的关系呈现出“需求跟随型”模式。麦金农和肖（1973）提出了“金融抑制”和“金融深化”，认为发展中国家要使其金融和经济不断发展，应放弃所奉行的金融抑制政策，实行金融深化改革。Pagano（1993）基于内生凸性增长模型（AK模型）研究稳定状态下金融发展主要通过影响社会的储蓄率、资本的配置效率、储蓄转化为投资的比例等途径实现对经济增长的作用。King和Levine（1993）选取金融中介规模、银行信贷规模以及私营企业获取的信贷规模三个指标来衡量金融发展水平，并对影响长期经济增长的其他因素进行控制，实证结果表明，金融中介发展水平对长期经济增长具有促进作用。从国外研究的文献可以看出，金融发展对经济增长具有促进作用，而经济增长也会在一定程度上推动金融的发展。这一系列的研究成果为我国国内学者研究金融发展与经济增长之间的关系提供了理论基础与支撑。
2.国内的文献综述。国内学者对区域金融发展、区域经济发展问题进行了多方面的研究。本文主要从区域金融支持区域经济增长、区域金融发展的非均衡性这两个角度对区域金融发展与区域经济增长问题进行研究。关于区域金融支持区域经济增长的研究方面，张企元（2006）通过实证分析结果表明，三大区域金融（贷款）与经济增长之间存在高度的相关性，并且中部金融发展对经济增长的贡献率最大。同时，在分析金融调控（总量调控和结构调控）对区域差距影响的基础上，得出缩小区域金融发展差距有赖于结构性的金融调控。胥嘉国（2006）基于随机效应模型分析区域金融发展对区域经济增长的贡献和影响，结果表明，区域金融发展无论是在量的增长上还是在质的提高上都有助于促进区域经济的增长，同时工具变量法（IV）估计结果进一步说明，金融发展在质的提高方面比量的扩张更有助于促进区域经济的增长。杨圣奎（2010）选用固定效应模型对我国1990～2008年间区域金融支持进行实证研究，结果表明，区域金融发展对经济增长具有重要的推动作用，但区域金融发展对地区经济的支持存在较大差异，并进一步证实在金融发展相对落后的地区，存在通过金融发展来推动经济增长的巨大潜力。赵本福等人（2013）运用Granger因果检验方法对我国1998～2010年30个省市的区域经济增长与金融支持关系进行了实证分析，结果表明，从长期看，我国金融支持与区域经济增长之间存在着稳定的'均衡关系，金融支持是经济增长的Granger原因，而从短期看，金融支持的不同方面对经济增长产生不同方向的影响。关于区域金融发展差异的研究方面，赵伟、马瑞永（2006）运用泰尔指数测度方法对我国1978～2001年间中国区域金融增长差异进行了分析,并对总体差异进行了分解。结果表明，1978～1991年区域金融增长差异迅速上升，之后呈现下降的趋势，整体表现出类似于经济发展的“威廉姆森倒U假说”的特征，并指出我国区域金融增长差异主要来源于区域间金融增长差异。李敬、冉光和、孙晓铎（2008）运用基尼系数、Theil指数和对数离差均值对我国1978～2004年金融发展的省际差异、东中西金融发展差异和城乡发展差异进行了全面的度量，并运用R/S方法对区域金融发展差异的长期变动趋势进行了分析，结果表明，我国区域金融发展的差异主要源于城乡发展的差异，区域间金融发展差异一直位于高位状态，并且从未来的变动趋势来看，区域间金融发展差异在未来总体上可能会进一步扩大。田菁（2011）从部门和整体这两个角度考察了中国区域金融发展的现状，研究结果表明，金融发展虽然稳定但整体市场化程度不高，区域金融差异显著表现在金融发展的总量上，因而有针对性地提出关于区域金融发展的政策建议。通过以上文献梳理表明：我国区域金融发展与经济增长间存在密切的关系，区域金融的发展支持区域经济的增长。但由于各区域金融发展存在非均衡性，导致区域金融在区域经济增长中的贡献度不同。本文尝试从区域金融规模、区域金融效率、区域金融结构这三方面分析研究我国区域金融对区域经济增长的支持效应。
二、中国区域金融发展支持区域经济增长的效应研究
（一）区域金融规模对我国区域经济增长的支持效应
金融规模对区域经济增长的支持作用主要是通过金融资产的不断增加、金融机构数量的递增、金融工具的多元化等途径得以实现。一般而言，金融规模越大，对经济增长的贡献度也会相应地增加。因而，区域经济的发展有赖于区域金融规模的支持。表1给出了我国2005～2013年东、中、西、东北地区的GDP与金融机构的本外币存贷款余额，由此简要地说明区域金融规模与区域经济增长之间存在的关系。由表1可以看出：①从纵向来看，东、中、西、东北四大经济区域金融机构的存贷款总额呈现逐年上升的态势，而相应的GDP也呈现出逐年递增的趋势，因而在某种程度上区域金融资产规模与区域经济之间存在正向的相关关系，区域金融资产的增长将有利于促进区域经济的增长；②从横向来看，2005～2013年间各地区的金融机构存贷款余额东部>西部>中部>东北，即各区域金融发展存在一定的差异，从而在一定程度上造成区域经济发展水平的非均衡。但从理论上看，金融资产规模的增加将有利于推动经济的增长。
（二）区域金融效率对我国区域经济增长的支持效应
金融效率反映了金融发展水平，因而金融效率的高低将影响经济发展水平。Pagano（1993）内生凸性增长模型是将金融因素纳入到促进经济增长机制的理论模型之一，认为储蓄—投资转化率反映了金融市场改进资源配置的效率，储蓄向投资的有效转化将对经济增长形成一定的影响。由此，区域金融发展对区域经济增长的影响更多是将吸收的存款有效转化为贷款，进而投资于能产生回报率较高的领域，以促进区域经济的增长。因而，区域金融效率将在一定程度上支持区域经济的增长。
（三）区域金融结构对我国区域经济增长的支持效应
区域金融结构与区域经济增长方式是相辅相成的，金融结构的变化往往可以反映出一个区域经济增长结构和方式的变化。本文主要从金融机构中长期贷款占全部金融机构贷款余额的比例说明区域金融结构支持区域经济增长。中长期贷款一般用于新建、扩建、改造、开发、购置等固定资产投资项目的贷款。因而，区域中长期贷款比例增加，可投资于固定资产项目的资金就相对越多，这将有利于促进区域经济的长期发展。同样，区域间不同的金融结构将会对经济起到不一样的促进作用。
三、中国区域金融支撑的实证研究——基于面板数据模型的检验
（一）指标的选取与数据来源
本文在使用面板数据研究我国区域金融发展对区域经济增长的支持作用过程中，通过参考闵姣（2013）的金融发展对区域经济发展的影响——以浙江省为例，张亮（2013）的区域经济增长与金融支撑能力的实证研究——以吉林省为例等多篇学术文章的基础上，选取人均国内生产总值（RJGDP）作为衡量区域经济增长的指标。而在衡量区域金融发展水平上，本文主要选取以下三个方面指标：①区域金融规模指标，本文采用戈德史密斯在1969年提出来的金融相关率（FIR）来衡量，它指某一时点上一国的全部金融资产价值与该国的经济活动总量之比。对于欠发达省份，证券市场和保险市场并不发达，并根据数据的可得性，FIR通过金融机构的贷款余额（L）与金融机构存款余额（D）之和与区域GDP的比值作为衡量指标。公式：FIR=(L+D)/地区GDP。②区域金融效率指标（LD）,即将金融机构存款转化为贷款的效率，公式：LD=L/D。③区域金融结构指标（RL），本文选用中长期贷款占全部金融机构贷款的比值衡量，公式：RL=R/L，其中R表示中长期贷款。本文主要选取了我国东、中、西、东北四大区域31个省市的1997～2013年17年的面板数据，数据主要来源于《中国经济与社会发展统计数据库》、各地区的《区域金融运行报告》。在实证检验前，为避免数据的剧烈波动，消除可能存在的异方差，因而，首先对各指标取自然对数，分别命名为：LNRJGDP、LNFIR、LNLD、LNRL。
（二）中国区域金融发展对区域经济增长支持的实证检验
面板数据的单位根检验。由于面板数据反映了时间和截面空间的二维信息，因此，与时间序列数据相同，面板数据也可能存在单位根。为避免伪回归，确保回归结果的有效性，需对面板数据的平稳性进行检验。本文主要采取LLC检验和Fisher-ADF检验方法对面板数据的平稳性进行检验。由表2单位根检验结果可知，对于东部地区和中部地区，各指标序列均拒绝单位根的原假设，即经济增长指标LNRJGDP、金融规模指标LNFIR、金融效率指标LNLD、金融结构指标LNRL均为平稳序列。对西部地区和东北地区，金融发展规模指标LNFIR为一阶单整，而经济增长指标LNRJGDP、金融效率指标LNLD、金融结构指标LNRL均为平稳序列。在此基础上，本文进一步对面板数据模型进行协整检验。
2.面板数据模型的协整检验。
通过上述的分析，东部和中部地区的LNRJGDP、LNFIR、LNLD、LNRL均为平稳序列，而西部和东北地区除LNFIR为一阶单整外，其余变量也均为平稳序列。在此基础上，检验多个变量之间是否存在长期稳定的协整关系。本文主要采用Pedroni检验方法对面板数据模型进行检验。从表3的Pedroni检验结果可以看出：①东部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除PanelADF和GroupADF的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，表明LNRJGDP、LNFIR、LNLD、LNRL各变量之间存在长期稳定的协整关系；②中部地区面板数据模型的协整检验结果显示，Panelv、Panelrho以及Grouprho的统计值通过显著性检验，表明中部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；③西部地区面板数据模型的协整检验结果显示，除Panelv和GroupADF的统计值不能通过显著性检验外，其他统计量值均通过显著性检验，表明西部地区各变量之间存在长期稳定的协整关系；④东北地区面板数据模型的协整检验结果显示，Panelrho、Grouprho以及GroupPP的统计值通过显著性检验，表明东北地区各变量之间存在长期稳定的协整关系。因此，对每一个区域而言，各变量之间都存在长期稳定的协整关系，在此基础上对面板数据模型进行回归，其结果更具有效性。
3.模型的选择与建立。
面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。运用面板数据对现实经济生活中的现象进行分析时，主要可以建立三种模型，即混合横截面模型、固定效应模型和随机效应模型。在具体的分析过程中，可依据Hausman检验统计量和伴随概率判断应建立固定效应模型还是随机效应模型，并进一步依据F统计量检验建立混合模型还是固体效应模型。
4.面板数据模型的参数估计。
为具体分析我国区域金融对区域经济增长的贡献度，本文利用1997～2013年31个省市四大经济区域的面板数据进行回归分析。从模型的回归结果可以看出，东部地区LNFIR和LNRL的系数非常显著，而从LNFIR、LNLD、LNRL的回归系数可知，1997～2013年间，区域金融规模、区域金融效率、区域金融结构对区域经济增长均具有显著的正向影响。其中，金融规模和金融结构对经济增长的促进作用较大，而金融效率对东部地区的经济增长并没有显著的促进作用。中部地区LNRL的系数非常显著，并对该区域经济增长起主要的推动作用。此外，可以发现金融规模对中部地区的经济增长具有负作用。西部地区LNLD和LNRL的系数非常显著，但从LNLD和LNRL的回归系数看出，金融结构对西部地区经济增长起主要的推动作用，而金融效率对经济增长具有负向的影响。东北地区LNFIR和LNRL的系数非常显著，金融结构对区域经济增长具有正向的推动作用，但金融规模对该区域的经济增长却表现为抑制作用。
四、结论与启示
本文基于中国1997～2013年31个省市的面板数据，通过构建固定效应模型研究区域金融各要素支持区域经济增长的效应，得出三个基本结论：①区域金融规模对东部地区经济增长具有显著的推动作用，而对中、西、东北地区的经济增长没有显著的影响；②区域金融效率对促进区域经济增长并没有显著的作用；③区域金融结构在区域经济增长中发挥着主要作用，对东、中、西、东北地区的经济增长均具有重要的贡献。以上结论显示，中国区域金融发展对区域经济增长的影响存在地区性差异，并且金融各要素对区域经济发展的贡献度也不同。由此，可以得到以下启示。第一，推行有差别的金融政策，实现金融政策的区域化。目前，我国区域金融与区域经济发展存在非均衡性。各地区间的经济发展水平差异较大，在一定程度上与区域金融存在密切的相关关系。通过上述的实证分析，区域金融各要素对区域经济增长的贡献度存在差异，因而，应针对区域金融与区域经济增长的特点，实施差别的金融政策，实现区域金融的协调发展，以缩小区域经济发展水平的差异。第二，积极推动区域金融创新，提高区域金融服务于区域经济的效率。首先，政府应根据区域经济发展的特点给予一定的政策支持，为金融创新创造有利环境。其次，金融部门应不断完善金融服务体系，提高区域金融服务区域经济协调发展的能力。最后，深入推进金融生态环境建设。第三，深化金融改革，实现区域金融与经济的均衡协调发展。中国区域经济发展的非均衡性，其重要的一个影响因素就是金融体系不完善和金融机制的不健全。因而，只有通过不断地深化金融改革，建立一个多层次、多元化、功能齐全的金融体系，实现区域金融的均衡发展，才能促进区域经济的协调发展。
回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：
1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。
2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。
3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。
4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。
5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。
6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。
7.
结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释， 以提高回归分析的可靠性和可行性。
需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。
回归方程，主要是看各个自变量的假设检验结果，和系数。两个自变量都有统计学意义，系数分别为和，也就是说，随着自变量一增加一个单位，因变量要降低三个单位。自变量二同理。比如我的因变量是高血压患病与否，随着自变量一得增加，患病危险降低。说明自变量一为保护因素。