毕业论文不一定要有数据。
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。
通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
是的！毕业论文没有数据分析，怎么论证你观点！又怎么让别人“信服”你的论点！
可以。毕业论文不一定要出现数据。毕业论文的类型不同对于数据的处理也不同。调查类的毕业论文为了体现调查的真实可靠性，必须出现数据，而开发设计类的毕业论文则只要能够完成预定的设计目标是否有数据对毕业论文没有影响。所以毕业论文不一定要出现数据。专业老师在线权威答疑
我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“ ”、“ ”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
研究生在做毕业实验的过程中，首先应该请教导师看实验的方法是否科学，如果说在研究的过程中发现实验有问题，应该做好及时的调整。
做不出来的原因：
1、研究思路行不通。
如果是这种情况的话，题主需要把查阅到的文献资料与自己的研究结果结合起来，进行详尽地分析和讨论，写成书面报告，提交给导师。接着，再跟导师约时间，跟导师讨论如何调整研究思路。
2、具体实验做不出来。
概括而言，要从实验原理，具体的实验方法，实验中的注意事项，每个步骤如何进行质量控制，这几个方面入手。另外，要善于分析实验失败的原因，这样便于高效完成这个实验。
3、实验没有得出阳性结果。
如果是这样的话，建议题主结合文献，好好分析一下在这个idea下，能否一定会得出阳性结果。另外，阴性结果也不一定没有意义，要看你的idea究竟是怎样的。
解决方法：
1、先不要求助导师。你一定很想寄托于导师帮忙，但请先不要求助导师，试图自己先去解决问题，因为这是一次极好的problem solving能力的锻炼机会。一遇到问题就找导师很容易养成依赖的习惯，如果万一导师出差或者很长时间不在，研究就会面临停滞。
2、复盘。从实验的设计到实验的每一步进行复盘，我经常会用摄影机记录，你也可以在脑中回想，看是哪—步做错了。我有一次做节点力学性能试验，忘记了开夹持端的加压阀导致力的数据异常，但通过复盘发现了这个遗忘点。
3、先认真思考，找好选题方向与大致的框架，与导师进行沟通交流，进一步完善框架并尽早确定题目方向。多翻资料，查找相关学科的理论和方法方面的材料，扩大文献范围，更好地确保自己的硕士毕业论文的真实性以及论证时候的理论性。
毕业论文如果是做实验研究的话，必须要有自己做的实验数据的支撑，并且需要自己独立去完成。这样才可以的，如果实在做不了的话，可以求助其他同学或者老师。一起去完成实验，得出实验数据。
毕业论文问卷调查推荐使用问卷星软件来做，问卷星专业性强，操作简单，系统强大，值得信赖。问卷星，是强大易用的在线问卷调查平台，丰富的题型和多样的功能帮助各行从业者，高效完成其问卷调查的工作。问卷星是一个小而美的年轻团队，坚持精简高效的原则，研发人员具有扎实的计算机学科背景，包括通过国家资质认证的系统分析员以及具备跨国软件公司工作经验的资深程序员。想要了解更多关于问卷调查的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星拥有620万优质样本库成员，16年专业调研技术团队，可为企业提供商业调研服务，赋能企业市场决策；同时，问卷调查系统支持30多种题型，可以设置跳转、关联和引用逻辑；支持微信、邮件和短信等方式收集数据，数据回收后可以进行分类统计、交叉分析，并且可以导出到Word、Excel、SPSS等。
问卷调查你还是想对自己负责任的话，那就在街头采访或者一个种统计学的方式去调查，这我想你都会。但是毕业论文一般卡的也不严，尤其是大学本科。很多人的问卷调查，市场调查其实都是自己添的，你随便儿写一点儿符合你的调查结果就完事儿了。现在谁搞点儿统计，调查都怎么干，也不只是毕业学生。提前练一练，这种手法对你以后的工作也有帮助。
今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官 PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。 因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。 而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。 这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。 另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于的，而一般我们最低也得吧 为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差 一般达到就可以了，以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。 只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值 大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。 遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。 碰到这种情况，一般进行如下处理： ①只有少数题目不匹配 要么直接删掉，要么暂时保留 ②绝大多数题目不匹配 从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧 若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。 如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。 特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。 特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x） 这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。 显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。 显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。 可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。 ①要不要放控制变量 这个随意。 如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。 层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士） 多分类变量比如职业 层级变量的赋值尽量与其题项对应。 如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量 ②用标准系数还是标准化系数 标准化系数。 ③要不要做VIF共线性检验 若非导师要求，那就不做。 ④r方多大算好 这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。 对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于就好了。 不过我遇到过大于，导师也认为可以接受的情况。 这是一个仁者见仁的问题 从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。 但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。 所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。 快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用） 条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著 条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著 如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。 另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的 如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。 快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用） 先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可） 自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。 公众号:alone5400
有因为数据分析原因写不出毕业论文的。写毕业论文是每个学生最头疼的事情，因为毕业论文是不可以重复的，有查重率，所以一般都是用自己的真实感受写出的论文，只有这样才会写出不重复的论文。毕业论文是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力。
毕业论文没有数据怎么办具体办法如下：
首先，可以进行实地调查，通过实地访谈、问卷调查等方式收集初步数据，根据所得数据进一步分析研究。实地访谈是一种数据收集方法，可以通过采访行业专家、企业经理人、相关工作者等方式获取所需的信息。
对于毕业论文有关产业、市场等问题的研究，实地访谈是十分有效的数据收集方法。问卷调查是一种量化调查方法，通过撰写及发放问卷，了解被调查者对于某一问题的看法和态度。设计可信度和效度较高的问卷，可以提供有效的数据支撑。
其次，可以进行二次数据分析，利用公共数据或者参考前人研究的数据进行分类统计和分析，进一步挖掘出自己需要的研究问题。现在很多公共机构和行业组织都提供了一定的宏观数据和产业信息等资源供用户查询与使用。
在确定数据来源合理且数据质量可靠的情况下，可以收集并利用这些数据进行毕业论文的研究。在参阅前人研究的基础上，可以利用前人的数据对毕设的问题进行分析和研究。要注意的是，所选用数据必须与本人所要求的数据来源相同，数据获取方式也应该尽量统一。