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心理學畢業論文SPSS和Amos數據分析步驟和內容模板
2017-07-14
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心理學畢業論文SPSS和Amos數據分析步驟和內容模板

心理學的畢業論文絕大多數都是實證論文，即問卷調查研究或實驗研究，這些論文都涉及非常重要的環節——數據統計分析。那么，一篇規范的心理學畢業論文其數據統計分析基本內容有哪些呢？根據心理學論文的特點以及我們為客戶處理過的分析任務來看，心理學（包括其他類似專業，如管理學，教育學，醫學等）畢業論文的SPSS和Amos數據分析可以遵循下面這個基本內容框架：

第一，數據的描述性統計。例如報告所使用問卷或量表各個維度及總分的平均值和標準差（有些也包含最大值和最小值），或者根據某個指標劃分的癥狀類型，例如SCL-90中的陽性發生率，成人依戀類型、氣質類型研究中各個類型的人數和比例等。這個內容主要是告訴讀者，我的研究中各個統計指標的分布范圍和基本形態。一般采用SPSS統計軟件處理，報告形式如表1。

第二，不同人口學變量及對比組的指標差異分析。例如，需要報告問卷各個維度及總分在性別、年級、專業、生源地以及研究設計的特定組（如網購組和非網購組、球迷組和非球迷組）上的差異，這方面涉及均值比較的問題。此外，如果想更深入研究各個人口學變量之間是否存在相互影響，即交互作用，例如性別和年級、專業是否存在交互或調節效應，是不是文科的男生比理科的男生得分要高？這個模塊的分析采用SPSS處理，報告形式如表2。

第三，因子維度之間的相關和回歸分析。例如網絡成癮與心理健康各個維度是否存在相關，正相關還是負相關，哪些維度可以預測網絡成癮等。這個部分可以用SPSS等來做相關和回歸分析，報告形式見表3。

現在由于更高級統計分析方法的出現，碩士畢業論文往往要求做結構方程模型分析，或者是中介效應、調節效應分析，一些本科生畢業論文也開始涉及這些較復雜的分析方法。這部分需要結合SPSS和Amos、Lisrel等結構方程模型處理，報告形式如下圖。

第四，有關問卷量表的項目分析、信度和效度檢驗。當我們做的研究是自編問卷或者問卷修訂、檢驗時，就需要做項目分析，例如區分度、難度分析，進而是探索性因子分析用以形成維度或因子，最后是信度分析和效度分析（驗證性因子分析）。這部分需要結合SPSS以及結構方程模型軟件處理才可以，尤其是效度分析部分，不能簡單用SPSS來做。探索性因子分析的結果報告形式見表5。

以上是心理學及相關專業論文統計分析的 基本框架，當然還有其他內容，具體要看研究者的研究內容和假設。



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