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。
发现最近问计量的问题挺多。。。那我来试着回答一下：VAR模型建立的目的跟我们一般建立的单方程（单方程多元回归&时间序列）模型不太一样。首先 它不基于任何先验的理论 因此一般来说我们不分析一种变量对另一种变量的影响 而是分析某一误差（或者说冲击）对整个系统的影响（如果还记得线性代数 就可以知道变量之间的关系体现在矩阵里）这种方法叫做IRF——脉冲响应函数方法。。。其次 还可以考察误差变化的重要程度 叫做方差分解方法。。。基本上VAR模型都要进行这两个分析。。。回到你的问题 上面说了一大堆 就是没有说显著性的问题 是因为VAR模型里面显著性不那么重要 可以允许有几个不显著的 不会影响分析结果 顶多在文章后面说一说。。。所以这个结果里并没有显著性也是因为这样 给出的结果是系数和【】里面的t值。。。比起显著性 我觉得应该更加关注平稳性 不平稳可是不行的 具体就是对你这个序列进行单位根检验（ADF基本够了）确定序列都平稳再做 不平稳的话 差分 或者找协整。。。如果果真需要看看显著性才心安 那么咱也有法子 估计出这个大表以后 在prob里面找make system 然后随便选一个（by lag就是按照滞后阶数来排列你的变量就像这样a（-1）b（-1） by variance就是按照变量来排列 a（-1）a（-2）随便选不影响结果）然后得到一个大框里里面有好多式子 选prob 然后估计 直接用OLS就行 要用SUR也可以但影响不大 得到一个结果——你想要的。。。最后我想强调一点 我见过许多同学上来就问我 为啥不显著啊？怎么才能显著啊？其实显著性的问题是相对而言的 不是说越显著模型就做的越好（例如虚假回归 根本毫无意义 好比拿你的身高解释GDP）毕竟我们这门学科叫做计量经济学 一定要有经济原理作支撑才可以。。。建议读一读高铁梅老师的《建模》那本 推到少但是比较全 而且都有操作 这样可能做的会比较好 另外我上面的许多概念 如果不懂的话 尽管baidu 都有很清楚的答案~（. 别小看了VAR 2011经济学诺奖Sims能得到有一半都是因为发明了这玩意~~）
VAR模型的具体步骤：
先检验序列的平稳性，看序列是否平稳，或者一阶单整，或者更高阶；根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数；看VAR模型根是否在单位圆内，在可继续后续分析。若同阶单整，则进行协整检验，看变量之间有没有协整关系。
granger因果检验，看俩俩变量有没有相关关系，并不能证明有因果关系；脉冲响应，看变量对外界冲击的反馈；最后方差分解。
var主要目的不是回归系数，是为了方差分解和脉冲响应分析。
参考VAR模型也叫向量自回归模型，简单的来说就是刻画向量之间的数量关系。
①能进行回归，前提是平稳数据。
②回归发生在向量之间，那么向量之间要存在一定的关系，统计上的因果关系，因此就需要进行格兰杰因果关系检验，检验的前提也是平稳的时间序列。
③因此要最先进行平稳性检验。
同学，做出来后点view-representation，就直接出来模型了
如果比较某两个样品的差异，应该用t检验。要比较3个样品之间的差异可以用卡方检验。具体的方法是用SPSS的Analyze菜单--Descriptivestatistics--Crosstabs,Row变量选为“样品”，列变量选为“指标”,Cell选项中选中Row的Percentage，在Statistics中选中Chi-Square。确定后即可看到SPSS的分析结果，通常报告为P<，如果P值小于就表明有显著的统计差异。否侧没有显著差异。
一、社会调查法 这是《调研报告》最大的特色所在，也是对法学传统理论研究方法的突破。《调研报告》一文主要采用的是访问调查与问卷调查相结合的方式。 1、访问调查 访问调查的主要优点是灵活方便弹性大，可适用于定性研究与定量研究。《调研报告》一文采用无结构式访问调查中的重点访问与深度访问的方式，主要对30余位受访对象进行深度访谈，这些受访对象的资格一般为具有一定文化知识水平、对沉默权有所了解的公检法司人员和社会各界人士。但《调研报告》在采用访问调查方式的时候，在其对调查结果的评述中并未将被“深度访问”的对象的意见单列出来，更没有对在进行深度访问过程中所取得的超出原先设计的问题之外的新信息新收获在文章中予以阐述。因为不论调查者的思维有多缜密，在与受访者面对面的访问调查中总能得到意想不到的新收获，若能将这些收获也在文章中稍作提及，将会使文章内容更丰富也更具说服力。 2、问卷调查 由于访问调查本身具有一定的局限性，如费用较高，所需人力和时间较多，从而对规模即“量”产生限制性影响，因此为获得较全面客观的结果，多采用将访问调查与问卷调查相结合的研究方式。《调研报告》一文正是将这两种方式同时结合运用的范例。其在调研中共分发问卷423份，收回有效问卷400份，其中公安人员45份，检查人员69份，法官40份，律师27份，教学科研人员82份，普通居民137份。通过这种定量的研究方法，确保了调研方法的科学性。 《调研报告》一文通过对访问调查与问卷调查这两种方式的结合运用，使我们可以清楚地看到其对调研结果所起的重要作用：①用具体详实的数据为“沉默权在中国”这一课题研究提供丰富的实证资料。如对“沉默权：中国老百姓的认知度有多大”这一问题，调查者就以具体数据进行说明：“绝大多数（平均占以上）的被访者对沉默权‘知道’或‘知道一点’，只有极少数被访者（平均只占）对沉默权一无所知，这说明我们对沉默权的的启蒙与宣传起到了很好的效果。”②为理论设计提供依据。《调研报告》一文在第四部分“中国沉默权的规则设计”部分对沉默权规则的微观设计与实施沉默权的配套措施均做了一定理论上的阐述。可以说，这部分理论的升华完全是基于前述对沉默权的调查研究的基础之上。如在对我国的沉默权规则应当在多大范围、多大程度上适用，其就以调研结果对之进行阐述：“调查统计揭示，今后我国在制定沉默权规则时，沉默权的使用范围不是越大越好，也不是越小越好，而是应予适当的限制（有71％的被访者持此观点）；沉默权的适用阶段应主要适用于侦查阶段（此阶段在诉讼三阶段中的赞成比例最高），或者侦查、起诉、审判三个阶段都予适用（有43％的被访者这样认为）。” 由此可见，调查研究方法是最具客观性及科学性的法学研究方法，也只有这种方法才能更好地为实践服务。二、统计分析法 《调研报告》一文运用数理统计学的方法对调查所获的庞杂的数字进行定量分析，从而为理论推断提供了强有力的依据与支持，其运用的统计分析方法主要有以下两种类型： 1、单变量描述性统计分析 《调研报告》采用的是定类变量，其取值只为类别属性——职业，即其只将调查对象分为公安人员、检查人员、法官、律师、教学科研人员和普通居民这六类，对每一个具体变量并无大小、程度之分。同时，从其收回的问卷数量可以看出，普通居民是出现频次最高的变量值，为137份，即Mo=普通居民，其异众比率Υ=(N-fmo)/N=(400-137)/400=。这说明众数“普通居民”并不具有较高的代表性，即其余各个变量均占有一定比例，可反映出本次调查在对象的选取上是顾及各类调查对象的深度及广度，从而避免片面性，较具客观性。 2、推断性统计分析 推断性统计分析是根据样本资料对总体的特征进行推断。《调研报告》一文主要采用通过样本对总体的未知参数进行估计的参数估计中的总体成数的区间估计法。如在第二部分“沉默权：真的很美好吗”的“沉默权的价值评判”中，其调查结果显示有80％的律师认为沉默权是一项好制度，若以收回的27份律师问卷调查为样本，同时假设该调查的置信水平为95％，则P=80%=，F(t)=95%，t=，n=27，则总体成数的置信区间是±，即65%—95%。由此可见赞成沉默是一项好制度的律师有65％到95％的比例。因此，用此方法可以对其他未被调查的律师的意见情况进行一个总体估计评判，从而未沉默权的理论分析提供更广阔的依据空间。三、逻辑思维方法 理论思维是社会科学研究过程的后期阶段，其特点是在对文献资料或实证资料整理简化和定量研究的基础上进行思维加工，从感性认识上升到理性认识。综观《调研报告》一文，可以看到其在形式逻辑上主要采用了归纳的方法。《调研报告》采用的是不完全归纳法，其只是对某类对象的部分进行调查，据其具有或不具有某种属性从而推论出该类对象的全部具有或不具有某种属性，这就是不完全归纳法。在本篇调查报告中，这种方法的运用比比皆是。如在第二部分“沉默权：真的很美好吗”的“沉默权存在的理论基础”中，对“沉默权是否是无罪推定原则的必然要求”这一问题 ，在所有被访者中有41％认为不是，22％回答不知道，只有37％的人认为是，可见作出准确判断的被访者比例并不高，从而推出“我们的普法与政法人员的培训工作，仍需进一步加强”的结论。可以说，归纳方法的运用，是一种从个别到一般的思维过程，在调研中这种方法的应用尤其重要，可以使调查结果具有真实性与可信性。四、组织移植的法律移植方法 组织移植原是生物学中的概念，将其引入法学领域，用以类比研究法律移植问题。法律移植是指将其他国家或地区的法律制度或机制和操作技术，纳入本国的法治体系中。其存在着与器官移植相类似的问题——“成功地为受体所接受”地问题。我国的许多法律存在着未经深思熟虑就把市场经济发达国家的法律简单移植过来，造成异体排斥使许多法律移植失败的情况。为了改善我国的刑事诉讼法，有必要进行法律移植，而沉默权的引入就是法律移植方法的体现。我们知道，沉默权制度作为现代刑事证据制度的重要内容，其最早使源于罗马法，后来逐渐在世界各国刑事诉讼种发挥着重要的作用。而中国刑事诉讼法开始引入沉默权只是近几年的事。因而就产生了沉默权在中国的可适应性问题，即中国社会现有的土壤是否真正适合沉默权这一“舶来品”的生长。可见，我国刑事诉讼法学界在不断完善自身的进程中，也意识到应引入国外已有的先进经验，即移植国外法律制度，同时也认识到不能盲目引进，必须结合我国的实际情况，找出我国刑事诉讼法的缺陷以及导致这些缺陷的可遗传的“人文基因”（即社会环境），然后寻找和培育可以用来替代和改良“人文基因”的优良基因或方法。于是，在对沉默权进行正式规范之前对其进行一定的调研，发掘其在中国的可适性有多大及完善该制度的措施就显得相当必要且重要。但不管怎么说，采用法律移植的方法引入沉默权，是完善我国刑事诉讼法律制度的一条相当便捷的途径，同时也开辟了一个崭新的课题，具有相当的研究价值。五、实证分析法 实证分析作为一种研究方法，其实包含着逻辑实证分析和经验实证分析两个基本层面。通常所说的“实证分析”一般只是指后者，也就是“社会分析方法”。所谓“经验实证方法”是按照社会学本身的模式，将法律实施视为一种社会现象，并对这些现象作出社会学解释的方法。可以说，在几乎所有社会科学的实证分析方面，社会分析方法是最基础、最普遍的一种研究方法。实证分析法是属于描述性方法的范畴。所谓描述性方法即对现实存在的法律规范和法律活动作经验性的表述和说明，即归于实然（is）的范畴。实证分析法属于一种基本的研究方法，与之相对应，在具体方法上主要注重社会调查。 在《调研报告》一文中，其在整体上采用的就是实证分析的方法，通过设计“沉默权：中国老百姓的认知度有多大”、“沉默权：真的很美好吗”以及“沉默权在中国：是奢侈品吗”这三个大问题再辅以各个具体的小问题来完成这一次实证调研工作。用实证分析法来研究法学并不多见，常用的是价值分析法（下文将具体阐释），而实证分析法的作用就在于，以《调研报告》为例，通过具体亲身的调研工作能获取真实可靠的第一手资料，可以真正对社会各界对沉默权的真实看法有个大致把握，而这些素材是法学研究者坐在书房里所无从知晓的。而且，也只有通过这种亲身的调研，才能知道引入沉默权制度到底是利大于弊还是弊大于利。法学研究就应该是源于实践而高于实践，若脱离实践，只能成为无源之水、无本之木。正如在法学界最早对实证分析与价值分析进行划分的实证主义法学鼻祖边沁就极力主张法学研究应以实然法为主。实际上，法律的制定、实施和改革本身必然要作用于社会，也会构成一种极为复杂的社会现象。法学研究者如果仅仅将观察视野局限在法律规则本身，就会忽视大量的制约法律实现的社会因素。就刑事司法制度的实施而论，目前中国就出现了一系列的问题，其中之一就是刑讯逼供，这就使对沉默权作为一种权利的研究成为必要。可以说，刑讯逼供本身并不符合刑事诉讼法的规定，甚至与刑事诉讼法直接相违背。但是，它为什么发生且相当普遍，这就不仅涉及到刑事诉讼立法本身不严密的问题，还涉及到社会问题，因此，要对这一问题作出解释分析，就必须采用诸如数据统计分析、访谈、社会调查等经验分析方法，以较为精确的方式观察某一法律现象的现状、成因和发展轨迹，发现制约法律制定和法律实施的具体社会因素以及它们相互间的关系。通过这样的分析，法学者可以为人们提供有关某一问题动态的、立体的、定量的解释，使得自己对某一问题的认识尽可能接近客观实际情况。这就如医学上诊断与治疗的关系一样。社会学的分析就好比医生对病情进行诊断，这一工作应尽可能精确，使得有关病症的病理、程度、成因得到准确的分析。至于治疗甚至手术活动，则属于建立在“知”之上的“行”的范围了。六、价值分析法 价值分析法是与实证分析法相对应的研究方法。法学者通常用它来论证某一原则、规则、制度的正当性和合理性，或者批判某一制度或现象的非正义性。价值分析法属于规范性方法的范畴，所谓规范性方法是找出既有法律规范和法律实践中的不足，并开出解决问题的处方，即归于“应然”(ought)的范畴。对于实然与应然，我认为它们之间并不存在无法跨越的鸿沟，它们是相互关联补充的，应然是以实然为基础，实然以应然为归宿。就《调研报告》而言，其前三部分显然采取的是实证分析法，而第四部分则是明显的价值分析法
因为要确保准确。毕业论文要求的是真实准确，所以一般导师都会要求进行单因素，这样可以是整个论文围绕一个论点进行论述，做到真实准确。
三个参数对4个处理参数的差异，标“*”的是各方式有显著差异的，看看是不是这样好没问题给我个邮箱吧我把SPSS保存的文件给你里面数据都有看看方便么spss差异显著性分析
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。
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