具体要做什么分析，可以
对于论文中用SPSS分析数据的部分，一般需要写以下八个小节：1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.本章重点介绍了本研究的结果。它从数据筛选和清理开始。接下来，将介绍受访者的概况，然后是测量的可靠性、主要变量的描述和相关分析。2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理调查数据必须首先对数据输入错误进行筛选和清理，然后才能进行分析。我们首先使用函数频率和描述性来筛选数据输入错误来检测回答中的异常。然后我们还评估了是否有很多空白的回答，最后我们还检查了被调查者是否回答相同的回答。首先，将收集来的数据整合成进Excel；然后打开SPSS，按照"File"→"Open"→"Data"的顺序导入文件第二步我们需要定义数据，包括 name， label， label， value首先定义variable name：然后定义value：（这一步是需要根据自己的调查问卷，比如问卷中定义1为男性，2 为女性，那么我们编码的时候也需要这样写）以定义性别为例之后我们就可以进行数据筛选和整理了：下面为输出结果：在这一部分我们需要介绍关于受访者的信息，以确认不同受访者对调查结果是否有影响。我们选择描述性统计中的频率将需要分析的受访者背景数据移到右侧这是频率表输出结果对于这个结果我们不能直接复制到论文中，我们可以另整理一个表格，如下图：4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析对于可靠性分析的操作：选择分析→刻度→可靠性分析将需要分析的变量移到右侧可靠性分析的输出结果整理为表格写进论文中5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述。
选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。
可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。
一、 确定分析目标
确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？
一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。
缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。
参考资料：分析思路总结-SPSSAU
二、 判断数据类型
有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。
所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。
定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。
三、选择分析方法
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。
参考资料：分析方法选择-SPSSAU
最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。
spss数据分析论文写法如下：
1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。
2、适用于因变量为定量数据。
3、各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学生身高可认为相互独立，彼此不相互影响。
4、各个样本均来自正态分布的总体，即满足正态性。独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力，一般认为样本量大于30即可满足正态分布。
5、各个样本所在总体方差相等，即满足方差齐性。很多同学对于这个概念不太了解，这没有关系，在SPSS进行独立样本t检验时，自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性，我们只需要根据相应结果解读数据即可。
撰写摘要注意事项：
1、不得简单重复题名中已有的信息，忌讳把引言中出现的内容写入摘要，不要照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字，也不要诠释论文内容。
2、尽量采用文字叙述，不要将文中的数据罗列在摘要中；文字要简洁，应排除本学科领域已成为常识的内容，应删除无意义的或不必要的字眼；内容不宜展开论证说明，不要列举例证，不介绍研究过程。
3、摘要的内容必须完整，不能把论文中所阐述的主要内容（或观点）遗漏，应写成一篇可以独立使用的短文。
4、摘要一般不分段，切忌以条列式书写法。陈述要客观，对研究过程、方法和成果等不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。
具体要做什么分析，可以
对于论文中用SPSS分析数据的部分，一般需要写以下八个小节：1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.本章重点介绍了本研究的结果。它从数据筛选和清理开始。接下来，将介绍受访者的概况，然后是测量的可靠性、主要变量的描述和相关分析。2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理调查数据必须首先对数据输入错误进行筛选和清理，然后才能进行分析。我们首先使用函数频率和描述性来筛选数据输入错误来检测回答中的异常。然后我们还评估了是否有很多空白的回答，最后我们还检查了被调查者是否回答相同的回答。首先，将收集来的数据整合成进Excel；然后打开SPSS，按照"File"→"Open"→"Data"的顺序导入文件第二步我们需要定义数据，包括 name， label， label， value首先定义variable name：然后定义value：（这一步是需要根据自己的调查问卷，比如问卷中定义1为男性，2 为女性，那么我们编码的时候也需要这样写）以定义性别为例之后我们就可以进行数据筛选和整理了：下面为输出结果：在这一部分我们需要介绍关于受访者的信息，以确认不同受访者对调查结果是否有影响。我们选择描述性统计中的频率将需要分析的受访者背景数据移到右侧这是频率表输出结果对于这个结果我们不能直接复制到论文中，我们可以另整理一个表格，如下图：4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析对于可靠性分析的操作：选择分析→刻度→可靠性分析将需要分析的变量移到右侧可靠性分析的输出结果整理为表格写进论文中5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述。
1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.
选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。
可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。
一、 确定分析目标
确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？
一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。
缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。
参考资料：分析思路总结-SPSSAU
二、 判断数据类型
有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。
所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。
定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。
三、选择分析方法
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。
参考资料：分析方法选择-SPSSAU
最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。
SPSS作为简单实用的数据分析软件，那么如何使用SPSS做相关性分析？下面一起来看看。 1、 电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。 2、 打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。以此点击【文件】-【打开】-【数据】。 3、 选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。 4、 第四步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。 5、 然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。 6、 最后，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。 注意事项：分析前应检查缺失数据等。
1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。
2、这个时候来到一个新的窗口，设置检验对并选择威尔科克森。
3、下一步如果没问题，就直接进行确定。
4、这样一来会生成详细的数据结果，即可用spss做相关性分析了。
实在急不想自己做，可以找我代分析
你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。
没问题，数据分析你要提供数据
1、首先打开SPSS版本软件，找到想要进行编辑处理的数据，如下图所示。
2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择。
3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量。
4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态。
5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作。
6、最后在SPSS的查看器中,可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜，具有显著性。
spss数据分析论文有具体的排版格式.
需要看您论文论述的角度，再决定如何使用SPSS做模型
首先先要分析这个问题是否需要上升到模型的层面。如果只是证明前后两个时间段的差异性，可以直接检验两个时间段的均值之间是否存在显著性差异，一些非参数检验方法都可以实现。如果你是要分析什么因素带来了财务绩效的变化，并分析每个因素的影响权重，可以考虑建立模型，然后你所谓的前后因素作为0-1变量引入。
首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。
1、首先打开SPSS版本软件，找到想要进行编辑处理的数据，如下图所示。
2、找到上方菜单栏中的分析菜单，鼠标移动至一般线性模型，然后选择单变量，点击鼠标左键选择。
3、在单变量对话框中，将变量分别对应移至因变量和协变量，这里将身高移动至因变量，药物移动至协变量。
4、点击右侧菜单的选项，鼠标移动至单变量选项中，选中参数估算值，将参数估算值标记为打勾状态。
5、选中完成后，单击选项中的继续选项，然后在单变量对话框中单击确定，进行编辑之后的查看操作。
6、最后在SPSS的查看器中,可以看到药物对身高影响的显著性分析，红框中显著性为0＜，具有显著性。