毕业论文的数据分析可以不用回归分分析吗
不是的，回归分析是分析影响因素，并不必须
不可以。方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）为数据分析中常见的统计模型，主要为探讨连续型资料型态之因变量与类别型资料型态之自变量的关系。在统计建模中，回归分析是一组用于估计变量之间关系的统计过程。当焦点是一个因变量和一个或多个自变量（或“预测因子”）之间的关系时，它包括许多用于建模和分析多个变量的技术。更具体地说，回归分析有助于理解因变量的典型值（或“标准变量”）在任何一个独立变量变化时发生变化，而其他独立变量保持不变。方差分析的用途：两个或多个样本均数间的比较，分析两个或多个因素间的交互作用，回归方程的线性假设检验，多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验，两样本的方差齐性检验等。回归分析被广泛用于预测和预报，其使用与机器学习领域有很大的重叠。回归分析也用于理解哪些自变量与因变量相关，并探索这些关系的形式。在有限的情况下，回归分析可以用来推断自变量和因变量之间的因果关系。然而，这可能导致幻想或错误的关系，所以谨慎是明智的。已经开发了许多用于执行回归分析的技术。常见的方法如线性回归和普通最小二乘回归都是参数化的，因为回归函数是根据从数据中估计出的有限数量的未知参数来定义的。非参数回归是指允许回归函数位于一组特定函数中的技术，这些函数可以是无限维的。
本科论文问卷分析可以不用数据分析吗
可以。调查分析类的软件（如果是学营销或管理学的）可以用SPSS。数据最好不要自己编，一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的。问卷是收集数据的工具，SPSS是分析数据的工具，从数据分析的角度看论文的成型，大概是这么个过程。
只要问题，不用数据的，数据分析是在论文内的
不需要的。以长江师范学院为例，指导教师填写《长江师范学院毕业设计（论文）任务书》，在毕业设计（论文）工作开始时发给学生。任务书应包括毕业设计（论文）课题的来源、应完成的主要内容、基本要求、成果形式、进度计划等。学生根据指导教师拟定的任务书，在查阅相关资料后遵照教师要求填写《长江师范学院毕业设计（论文）开题报告》。学院可根据情况采取多种形式组织开题报告会。毕业设计（论文）工作在学院领导下，实行毕业设计（论文）领导小组、专业教研室、指导教师三级管理，分层负责毕业设计（论文）工作的管理、指导、检查、考核和总结归档工作。扩展资料：本科毕业设计（论文）的相关要求规定：1、每学年秋季学期初由毕业设计（论文）领导小组确定毕业设计指导教师人选。毕业设计方向由指导教师提出，报专业教研室集体研究，并获教研室主任批准，由教研室主任将批准后的毕业设计方向汇总并报主管教学院长及系主任审核，通过后确定为该专业学生毕业设计（论文）方向。2、答辩委员会指定教师对学生提交的毕业设计（论文）进行评阅， 评阅教师填写《长江师范学院毕业设计（论文）成绩评定表（评阅人用）》，主要应针对选题方向、研究思路、设计能力、设计内容及与开题报告的符合度等方面做出评价，写出具体评阅意见。参考资料来源：长江师范学院-本科毕业设计（论文）工作管理办法和实施细则
论文数据可以不用SPSS分析吗
不用。在一些涉及大量计算（例如数学、工程力学）或者统计（例如社会调查、临床医学）的硕士论文中，通常需要采用SPSS分析方法。这种方法在学术研究以及实践中应用很广泛。大部分人使用SPSS分析法都是现学现用。
论文不可以直接改别人SPSS分析的数据。论文上面的数据最好是不要随便改动，因为这是经过非常严格的实验得出来的结果，不是说你想改就能改的，假如你要改变数据的话，那么你前面所有的论据都需要做相应的调整，或者你也可以重新做一次实验，得出不一样的数据，再跟你的导师商量一下，看他是否允许改变吧。
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
写论文可以不用数据分析吗吗
一定要。毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。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。
我们在场在写毕业论文的时候都是需要有数据分析的，毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。
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！
毕业论文回归分析不显著
这种情况是很常见的出现这种情况的原因有很多种但通常是两个变量间并不存在显著关系也有可能是回归方程的形式有错通常可以这样处理：令y=a+bln(x)（自变量取对数，通常能提高线性关系）再检验一下效果
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果放入多个自变量做回归，那么看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量
说明这个变量与因变量本来就不相关。线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。相关含义：线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其未知参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。以上内容参考：百度百科-线性回归
说明没有太大的关系回归结果对应的回归关系。回归分析在给定自变量的情况下估计因变量的条件期望——即当自变量固定时因变量的平均值。不太常见的是，焦点集中在因变量的分位数，或给定自变量的因变量的其他位置参数上。在所有情况下，都要估计独立变量的函数，称为回归函数。在回归分析中，利用概率分布来描述回归函数预测周围因变量的变化也是很有意义的。