论文假设怎么写(论文假设模型)

1. 论文假设模型

一是放在现实中可以解析得通，不要过于夸张；

二是要跟文章的写作紧密结合，假设服务于文章内容。假设有几个用途：

一是限定论文讨论的范围，二是简化论文的讨论，三是排除非，这个一般可以多假设几个，然后逐个检验，最好这几个假设可以在一个实证中体现出来，实在不行可以多做几个实证分析。跟做高中做实验一个道理，你肯定是觉得假设多，其实你知道怎么做

2. 论文假设模型是什么

在开始做模型或者数据分析之前，先假设一个前提条件，如果它是真的，预判会有什么结果，如果不是真的，会是什么结果，然后结合实际做具体分析，根据你得出的结果判断你的假设是不是成立

3. 论文假设模型图用什么软件制作

毕业论文的写作流程大致可以分为：

确定研究方向和课题——定框架（开题报告撰写）——提出理论假设，构建模型——数据或案例收集与分析——得出结论，撰写论文这五大模块。

4. 论文假设模型咋个画

一、表格的精选

如果用一两句话即可说明的内容就不必列表格；如果采用多组数据表说明同一现象，造成了表格本身的重复，应该选择一组最准确、最有说服力的表格，而将重复的表格删除；如果方案叙述与图、表相重复，也应该只保留三者中最合适的一种表述方式，这样才能使文章简洁、精练。

二、表格的设计要求

表格的设计应该科学、明确、简洁、具有自明性、重点突出、表达规范。

三、表格形式的选取

目前推荐使用三线表(是卡线表经简化和改造而成的)，通常一个表只有3条线，即顶线、底线和栏目线，"三线表"由此而得名。其中顶线和底线为粗线，栏目线为细线，必要时可加辅助线。三线表的规范格式：

（1）表序和表题：表序即表格的序号，一篇论文中如只有1个表格，则表序编为"表1"。表题即表格的名称，应准确得体(能确切反映表格的特定内容)，应简短精练。

（2）项目栏：指表格顶线与栏目线之间的部分，栏目是该栏的名称，反映了表身中该栏信息的特征或属性。

（3） 表身：三线表内底线以上。栏目线以下的部分叫做表身，是表格的主体。表身内的数字一般不带单位，百分数也不带百分号，均归并在栏目中。表身中不应有空项，如确系无数字的栏，应区别情况对待，在表注中简要说明，不能轻易写"0"或画"-"线等填空，因"-"可代表阴性反应，"0"代表实测结果为零。

（4）表注：必要时，应将表中的符号、标记、代码，以及需要说明的事项，以最简练的文字，横排于表题下作为表注也可附注于表下。

四、表格制作方法

为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据，如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等。应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。

要确保表中数据的精确, 表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度。如果涉及百分比时, 一定要倍加注意, 如果百分比或其总计不是100%, 应在脚注中加以解释, 否则不仅反映出作者的不严谨, 同时读者也无法判断数据的真实性。

列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读), 以方便读者对比阅读. 只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解); 数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。

5. 论文假设模型图

调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：y=ax+bm+cxm+e。y与x的关系由回归系数a+cm来刻画,它是m的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小。

如果c显著，说明m的调节效应显著。2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。

当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做y=ax+bm+cxm+e的层次回归分析：

1、做y对x和m的回归,得测定系数r12。

2、做y对x、m和xm的回归得r22，若r22显著高于r12，则调节效应显著。或者,作xm的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按m的取值分组,做y对x的回归。

若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做y=ax+bm+cxm+e的层次回归分析。

潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：

一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；

二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析。

做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度。

前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差。

如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是marsh,wen和hau提出的无约束的模型。3．中介变量的定义自变量x对因变量y的影响,如果x通过影响变量m来影响y,则称m为中介变量。y=cx+e1,m=ax+e2,y=c′x+bm+e3。

其中,c是x对y的总效应,ab是经过中介变量m的中介效应,c′是直接效应。

当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab来衡量。4、中介效应分析方法中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。

步骤为：

第一步检验系统c，如果c不显著，y与x相关不显著，停止中介效应分析，如果显著进行第二步；

第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少有一个不显著，做sobel检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。

sobel检验的统计量是z=^a^b/sab，中^a,^b分别是a,b的估计,sab=^a2sb2+b2sa2,sa,sb分别是^a,^b的标准误。5.调节变量与中介变量的比较调节变量m中介变量m研究目的x何时影响y或何时影响较大x如何影响y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑x对y的影响时强时弱x对y的影响较强且稳定典型模型y=am+bm+cxm+em=ax+e2y=c′x+bm+e3模型中m的位置x,m在y前面,m可以在x前面m在x之后、y之前m的功能影响y和x之间关系的方向(正或负)和强弱代表一种机制,x通过它影响ym与x、y的关系m与x、y的相关可以显著或不显著(后者较理想)m与x、y的相关都显著效应回归系数c回归系数乘积ab效应估计^c^a^b效应检验c是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(f检验)做依次检验,必要时做sobel检验6.中介效应与调节效应的spss操作方法处理数据的方法第一做描述性统计，包括msd和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibilityanalsys）第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的x，y，m第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear）要先将自变量和m中心化，即减去各自的平均数1、现将m（调节变量或者中介变量）、y因变量，以及与自变量、因变量、m调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent2、再按next将x自变量输入（中介变量到此为止）3、要做调节变量分析，还要将x与m的乘机在next里输入作进一步回归。检验主要看f是否显著

6. 论文假设模型怎么写

数据分析只是为验证和支持论文假设的

论文自身需要有完整的写作思路和分析目的，并提出具体性的假设

然后再通过收集数据来分析验证你的假设。

所以数据分析只是论文写作中非常小的一点点内容，核心是你要先有具体的论文写作思路

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