文科类论文研究方法

上一篇文章中我们讲解了论文写引言需要注意的一些问题，我们在解决这些问题应该使用怎样的科学方法来揭示事物的内在规律。1、实际调查最为普遍也最能揭示事物实际情况的是实际调查法，其表现方式有交流获得有价值的信息、问卷抽查然后分析，相关资料的搜集。通过这些方法获得信息进行筛选、分析、归纳、总结。2、间接调查间接调查是一种比较高效的调查研究法，主要是通过对所收集的文献资料所包含的信息进行研究，这些信息经过前辈提炼过，因此会更全面、更正确的确立研究的方向3、数据取证法数据的获得来源于对普遍问题以及个别问题进行实验得出数据，通过所获得的结果去反向证明事物的内因与外因。另外也可以通过干预研究对象的变量，存在方式来得出事物存在的规律。数据取证的实验方法是发现事物之间联系的有效工具和必要途径。4、对比分析通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。5、案例分析法把实际工作所遇到的问题当作案例来分析，通过分析、判断、总结、归纳并得出现象的本质与运行规律。论文写作不仅是一个创新过程，更多的情况下是通过现象来把握事物的本质，提出研究的新方向。有更好的方案来解决所存在的问题。

11月上旬，很多同学马上就要进入正式的论文写作阶段了，古人说得好，“工欲善其事，必先利其器”，而研究方法正是我们论文写作的利器。在人文和社会科学领域，研究方法基本分为两大类型：量化研究（Quantitative research）和质化研究（Qualitative research），又分别称为定量研究和定性研究。量化研究指的是采用统计、数学或计算技术等方法来对社会现象进行系统性的经验考察。定量研究中最重要的过程是测量的过程，因为这个过程根本上联结了现象的“经验观察”与“数学表示”。它一般会经历获得数据、数据预分、数据分析和分析报告四个阶段。定量研究包括以下研究方法：问卷调查法，实验法，内容分析法等。质化研究指的是研究者用来定义问题或处理问题的途径。具体目的是深入研究对象的具体特征或行为，进一步探讨其产生的原因。如果说定量研究解决“是什么”的问题，那么定性研究解决的就是“为什么”的问题。定性研究包括以下研究方法：民族志与观察法，深度访谈法，话语分析，扎根理论，文本分析等。下面给大家介绍论文写作中的常用的问卷调查法具体是怎么操作的：基本步骤：1确定调研问题；2抽样与调查设计，包括抽样设计和问卷设计；3实施调查过程；4数据处理分析；5撰写调查报告；6总结评估。1.确定调研问题即选定调查对象和具体要调查的课题内容，一般根据自己论文的核心研究问题来加以框定。2.抽样与调查设计环节的重点是确定抽样框和进行问卷设计。抽样框，又称“抽样框架”、“抽样结构”，是指对可以选择作为样本的总体单位列出名册或排序编号，以确定总体的抽样范围和结构。设计出了抽样框后，便可采用抽签的方式或按照随机数表来抽选必要的单位数。问卷设计则需更多关注问卷的信度和效度，题项的设置是否合理，提问方式的选择，对无效回答的排除等。3.实施调查过程主要考虑是采用线下发放还是网络发放的形式，这两种方式各有优缺点，前者问答的可靠性更强，但是成本高、花费的时间多，后者节省时间和金钱，但回收的数据需要进一步筛选。4.数据处理分析一般采用SPSS或其他统计分析软件，根据变量关系考虑是使用描述性分析还是相关性分析或是同时使用。5.撰写调查报告一般按照固定的格式即可，注意前后的分析要连贯一致，有条理。6.总结评估环节则是评价调查中可能疏忽的点以及有待未来研究改进的地方。如果大家对问卷调查法还有什么疑问，建议在爱学术官网搜索相关的学术文献和书籍，例如在首页搜索问卷调查法，就可以找到很多相关资料；如果你想搜一些相关学科的，那么你可以按学科名称+问卷调查法进行搜索；想要系统学习这个方法，直接搜索图书即可；祝大家论文写作顺利！关注我，了解更多论文那些事~

如今做学术的人很多，大家普遍认为理工科的论文比较好写，只要做实验，就能得到数据，论文自然就出来了，文科的论文就没有这么简单了，小易谈一谈自己的心得，给你一些参考。首先，我们应该查阅文献资料，通过查阅文献资料，可以有效把握论文写作的研究现状和选题意义，可以启迪我们的思维，为论文的写作提供支撑。其中我们可以从文献中得到一些参考信息，有些事论点资料，和研究的命题相关的，为你的研究提供理论上的支撑；我们也可以从文献中得到一些方法的参考，看看别人在研究时的思路，论证方式和论据摄取等方面是否有相似性，让研究者掌握命题的论证方法，完成论文的写作。其次，我们应该把握当前研究现状，把握研究现状可以考查已有研究，评估自己的选题价值，从而更好的进行论文写作。研究状态主要指两种“现状”，一是指选题的同类研究现状，二是指与选题的相关研究的现状，因为选题的个性比较独特，也会出现一些比较特殊的情况，很少有人或无人涉及选题的研究领域，导致可以参考的的文献很少，或者没有可以参考的对象。把握研究的现状，通过审视已有定论和认定研究范围和研究深度进行，审视已有的定论是指通过资料查阅，了解类似的研究已得出了哪些有影响的、得到公认的结论。在研究的深度和研究范围上，研究某一问题研究的横向拓展的大小或者涉及方面的多少，研究深度是指对某一问题研究的纵向掘进深度。在很多时候，我们都比较纠结研究的范围和研究的深度，需要自己好好把握。研究是方法包括研究手段和研究工具，研究手段是指修辞、逻辑层面的方法，如比较法、归纳法、演绎法以及问卷调查等等，研究工具是指研究的切入角度、理论依据，比如：语言研究的形式主义分析，文学研究的原型批评、文艺学研究等。在上面两个部分都确定之后，我们需要制定提纲，这里要注意逻辑的切分，应该要有层次感，论文主要分为导语、本论和结语，导语是论文的开头部分，起到一个引导的作用，本论是论文的核心部分，需要对论证进行推导，结语是论文的结尾部分，对论文进行总结。其中论文的本论部分，有两种基本结构，分别是并列式和递进式，我们要明白两种结构的不同，如果把一个命题切分成两个或者多个，在逻辑层面上并列的一级命题，那么本论的内在机构就成为并列式，全文结构就是并列结构。如果把命题切分成多个部分，在多个逻辑层面上有递进关系，那么本论的内在结构就成为递进式，全文结构就是递进结构。这些写作方面的技巧希望能对你有帮助，希望你也能和我分享自己的写作心得，一起进步，一起提高！

编者按：一篇论文的写作凝聚了作者的辛勤付出。在一篇看似普通的论文背后我们往往没有深入的研究它是如何产生，当前处于什么样的现状，未来的研究方向又是什么？鉴于当前学术之路学术稿件来源较少，又特别需要一些普通学子的学术探索去呈现我们常人的学习、研究状态，经学术之路学术评审小组提议，赵广开主编同意，我们决定去深入“批判与分析”其论文的全部内容，欢迎大家积极加入到批判（或商榷）的队伍。限于篇幅及有利于进行学术评议考量，我们特将全部材料按照1000-2000字的篇幅分开单篇推送，欢迎持续关注。研究方法本选题的研究主题为“非法集资案件中刑民交叉实体问题研究”，内容涵盖金融学、刑法学、民法学、行政法等内容，因此本课题的研究的研究方法之一为交叉学科法；本选题从实践中的案例出发，研究非法集资的刑民交叉问题，因此本课题还采用典型案例分析法。本选题拟利用典型案例分析法、交叉学科分析法对相关争议焦点问题分别站在刑法、民法的角度展开探讨，并适当的涉及金融法、行政法等其他相关学科的内容。本选题拟在梳理相关裁判要旨后结合法学基础理论进行争议焦点的概括与分析研究，并反思现有的刑事立法、行政立法与司法解释存在的问题，以期梳理出造成司法认定逻辑混乱的深层原因之所在。同时本选题深入挖掘法律、司法解释制定背后的法理基础与利益基础，本选题认为只有深挖这些规定背后的法理与利益基础才能更好理解现有立法与司法解释给出的认定标准的深层原因。选题文章结构非法集资案件中刑民交叉实体问题研究（初步设想，后来推翻了）摘要：关键词：刑民交叉；非法集资；实体问题；非法占有目的；民间借贷绪论（研究背景、研究意义、研究不足、研究方法、论文框架等）第一章 研究问题界定第一节 非法集资类犯罪概述第二节 非法集资案件中刑民交叉实体问题研究重点第二章 非法集资的认定第一节 如何理解非法集资的“四性”第二节 如何认定社会公众第三节 行政行为对非法集资认定的影响第四节 实践呈现（案例分析部分）第三章非法占有目的的认定第一节 非法占有目的认定的一般标准第二节 非法占有目的推定第三节 实践探究（案例分析部分）第四章 刑事犯罪认定对合同效力的影响第一节 相关学说及评价第二节 实践评述（案例分析部分）第五章 刑民交叉其他实体问题第一节 犯罪数额的认定第二节 互联网金融的挑战第三节 违法阻却事由结语参考文献致谢附录（典型案例案情简介，本部分摘录法院认定的事实部分）非法集资案件中刑民交叉实体问题研究优化版摘要关键词绪论第一章 刑民交叉实体问题的一般理论一、刑民交叉的概念二、刑民交叉实体问题在非法集资案件中的体现第二章 非法集资案件中刑民交叉不法论一、非法集资的认定二、非法集资中的罪与非罪三、非法集资中的违法阻却事由第三章 非法集资案件中刑民交叉责任论一、非法占有目的的认定二、非法集资中的责任形态三、非法集资中合同的效力第四章 非法集资案件中刑民交叉救济论一、非法集资中刑事与民事救济范围二、非法集资中刑事与民事救济方式三、非法集资中刑民救济程序第五章 非法集资案件中刑民交叉实体问题的解决路径一、刑民交叉实体问题的解决原则二、刑民交叉实体问题的解决方法结语参考文献致谢附录

刚开始接触论文的同学往往都有种不知从何下手的感觉，总感觉没办法完整地把一篇论文从头到尾认真看一遍，即使看完一遍之后，也总会立马忘记，而对于那些马上要着手毕业论文写作的同学来说，他们要短时间内看大量的文献，一方面要求通过文献阅读能掌握足够的文章写作技能，另一方面，通过大量文献的积累，找到自己毕业论文方向和研究的主要内容。因此，能准确抓住阅读文章的技巧非常重要，它能帮你节约大量时间，也能帮你准确抓住重点！那么，今天就跟大家分享一下当我们确定了自己的研究方向，怎么能高效快速把握当前文献研究的主要内容以及如何准确把握文献！首先，确定研究方向后先找出这个研究方向中写得比较好的文献综述。至于去哪里找，你可以关注一下国内外比较好的期刊发出的相关文章，或者你也可以关注一下对于这个研究方向国内外有哪些学者的研究比较深入，重点去参考他们的文章。找到质量高的论文是你能写出好文章的基础，在找到好文章之后，我们该怎么做呢？在找到这样的一篇文献综述后，你可以重点了解你的研究方向目前已得出了什么研究结论，还有什么问题需要解决，目前已有文献存在的缺陷，有没有什么问题急需解决但还未解决的，这些问题就是你研究的重点！其次，当我们在对这个领域有了大致了解后，我们需要扎根在每一篇具体的文章，这就是要求你必须要找出最近发出的质量比较高的文章，仔仔细细把每一篇文章弄明白。那如何高效快速把握一篇文章呢？第一，抓题目。题目大多会点明文章主要研究是什么，所以如果你是目标明确，特意找某个研究方向的文章，你可以先通过关键字去检索文章题目。第二，抓摘要和关键词。当你要看一篇文章时，注意，一定要先去看摘要，摘要真的非常重要！一般文章摘要会控制在差不多三百字左右，这三百多字非常简练的点出了文章的主要研究内容、研究方法和研究结论。所以这是文章的最精华之所在，必看！有同学说，我看着摘要，看完根本不知道它在说什么，有这种情况的同学，说明你真的没看过几篇文章，如果摘要看不懂没关系，你可以在精读每篇文章之后再来看一下摘要，我想这个时候你一定能看得非常懂了。第三，通读全文。通读全文不是说让你读一遍就可以的，真正要读懂真的要2遍以上，而且第一遍一定要去精读，作者每一句话你都要明白他想表达的意思。第四，要总结每一节作者在主要讲什么。这个非常重要，可以自己总结一下，这篇文章作者是采用了什么方法论证了什么观点。最后，我们在不断精读文章之后，一定要学会把相同领域的不同文章串起来。其实这个串起来也就是让你自己去写一篇文献综述，这个文献综述，你可以先介绍一下你这个研究具有什么研究背景，研究意义，说一下目前这个研究都取得了什么进展，哪些人对该方向进行了研究，这个你可以按照时间进行归类排序，当然也可以按照观点进行归纳和排序（我的建议是按照观点进行归类），接着再说一下目前的研究存在的问题和未来需要进一步研究的方向，也就是文献评述和未来展望。在完成上述一系列操作后，你就对目前的研究方向有了比较深刻的了解了，在这个过程中呢，你也会慢慢积累阅读文献的技巧，希望这篇分享能给大家带来些许收获！

继续我们的知识总结，本文总结包括：多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。查看本系列之前的文章，可点击下面的链接：论文里的分析方法要用哪一种，SPSSAU告诉你答案论文常用数据分析方法分类总结-2论文常用数据分析方法分类总结-316. 模型研究方法模型研究方法-SPSSAU模型研究：当需要研究多个变量之间的关系情况时，通常可构建统计模型用于分析及预测。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。如需分析多个X对多个Y的影响关系，以及具体哪些X对哪些Y有影响如何影响，可使用路径分析。还有一种方法称为结构方程模型，包含测量模型和结构模型。如果需要测量模型和结构模型，可使用结构方程模型。17. 信息浓缩方法信息浓缩方法-SPSSAU当研究中包括有很多题目或很多变量时，可通过信息浓缩的方法，把数据浓缩成一个或多个变量，以便用于后续的分析。主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。平均值和求和也是信息浓缩的常用方法，比如要将多个题项合并成一个变量，可通过求平均值概括成一个题项。当数据不满足正态，存在极端值时，可用中位数代替平均值。18. 一致性研究方法一致性研究-SPSSAU一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。检验一致性的方法有很多比如：Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。Kappa系数检验，适用于两次数据（方法）之间比较一致性，比如两位医生的诊断是否一致，两位裁判的评分标准是否一致等。ICC组内相关系数检验，用于分析多次数据的一致性情况，功能上与Kappa系数基本一致。ICC分析定量或定类数据均可；但是Kappa一致性系数通常要求数据是定类数据。Kendall W协调系数，是分析多个数据之间关联性的方法，适用于定量数据，尤其是定序等级数据。19. 配对数据研究方法配对数据研究-SPSSAU配对研究是一种医学上常见的研究设计，常见于单组样本前后对比研究，或者将样本分为实验组和对比组两组，针对干预措施进行研究。如果配对样本数据为定量数据时，可使用配对样本T检验。如果配对样本数据为定量数据，但配对样本的差值不符合正态分布，则考虑使用配对Wilcoxon检验如果数据为定类数据，则使用配对卡方检验。20. 多元统计研究多元统计研究-SPSSAU判别分析：用于在分类确定前提下，根据数据的特征来判断新的未知属于哪个类别。对应分析：用于分析定类数据的分类情况，并结合图形展示。曲线分析：如果想要研究X对Y的影响关系，且X和Y不满足线性关系（可通过散点图观察），而呈现出曲线关系，建议根据曲线拟合图结果，选择拟合程度较好的曲线进行曲线回归分析。上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。

最近有很多新关注我们的小伙伴，纷纷向我们咨询，在论文分析中遇到的问题。其中，最常被提问的就是：在论文分析时，如何选择适合的分析方法是一件比较头疼的事。尤其是，第一次做分析没有经验，往往要花很久的时间，才能搞清不同方法之间的区别。甚至有时候，即使分析出结果，还是会担心自己的方法用得不对，影响了分析结果。针对这种情况，SPSSAU总结出一套方法选择流程，帮助大家快速搞定方法选择难关，早日脱离论文苦海。我将整个选择方法的过程分为三个部分：研究目标的认知、数据类型的认知、分析方法的认知。下面一一进行说明。01 确定研究目标确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。SPSSAU-量表型问卷SPSSAU-非量表型问卷两个注意点：① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。02 判断数据类型有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明，这里不再重复。03 选择分析方法在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。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。SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。根据X和Y的个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：注：单变量意为分析只涉及一个分析项X（变量）。注：分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。SPSSAU回归分析总结最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程：选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。今天的分享就到这里。

众所周知，目前高校的毕业论文答辩前都要进行查重检测，过了才能有答辩机会。但是对一些专业，特别是文科专业方面的同学来说，重复率一直是个很难过去的坎，比如法学专业毕业论文中法律条文很多，引用了就算重复，又比如经济管理专业的，相关理论很容易出现重复，那么同学们应该怎么办呢？这就涉及到一个问题——论文降重。今天小编就为同学们分享一下论文降重降重的技巧和方法，简单实用，希望对同学们有所帮助。需要强调的是：恶意抄袭不在本文讨论之列。1 同义词来替代大家都知道引用连续超过十三个字就算重复，如果有引用别人的文章，或者是经典理论等，只要连续超过十三个字，就会被检测系统查出来算重复，那这部分就需要修改，我们可以使用同义词或者近义词替换原文中的词汇，再理顺前后逻辑关系。这里要强调一点，现在市面上有很多公司开发出了自动降重的软件，建议大家不要用，因为它只会替换同义词，不具备人的思考能力，不懂什么前后逻辑关系，修改后的文章问题太多。2 变主动为被动简单来说，就是把原文中的主动语式改为被动的语式，原文的意思没变，但是说法改变了，因此被检测出来的重复率，会大大的降低。3 调整语序各种检测系统都是连续进行检测的，它会逐段逐段的检测。这样我们可以把句子调整一下语序，再结合重新断句，那就改变了原文的句子结构，这样也能达到降低重复率的效果。4 中英互译先将中文重复的部分翻译成英文，再把英文翻译成中文，这样做会一般来说显著降低文章的重复率。5 用自己的话改写近两年，随着各种检测系统算法的更新，以上几种方法可能不能完全满足降重的需要，目前最好的降重方法是不要改变论文的框架和段落，把原文重复的部分转换成自己的话，重新描述，虽然这么做耗时耗力，但是确实是最保险的。如果时间紧，您也可以找“修改宝”来帮您做，辛辛苦苦自己写出的论文，因为理论部分重复被检测出重复率高了，是很沮丧的事情，因此适当改写也是很多导师认可的。最后，如果同学们掌握了以上方法，我相信重复率都不是问题，希望对大家有所帮助。【习与智长】长期关注教育相关问题，不同视角，不同观点，感兴趣的朋友请点击页面右上方【关注】，一起交流探讨。

知识图谱继续我们的知识总结，本文总结包括：多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。查看本系列之前的文章，可点击下面的链接：论文里的分析方法要用哪一种，SPSSAU告诉你答案论文常用数据分析方法分类总结-211. 多选题研究多选题分析-SPSSAU多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。“多选题分析”是针对单个多选题的分析方法，可分析多选题各项的选择比例情况“单选-多选”是针对X为单选，Y为多选的情况使用的方法，可分析单选和多选题的关系。“多选-单选”是针对X为多选，Y为单选的情况使用的方法。“多选-多选”是针对X为多选，Y为多选的情况使用的方法。12. 聚类分析聚类分析-SPSSAU聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析。13. 权重研究权重研究-SPSSAU权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。因子分析：因子分析可将多个题项浓缩成几个概括性指标（因子），然后对新生成的各概括性指标计算权重。熵值法：熵值法是利用熵值携带的信息计算每个指标的权重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一级权重，利用熵值法计算二级权重。AHP层次分析法：AHP层次分析法是一种主观加客观赋值的计算权重的方法。先通过专家打分构造判断矩阵，然后量化计算每个指标的权重。TOPSIS法：TOPSIS权重法是一种评价多个样本综合排名的方法，用于比较样本的排名。模糊综合评价：是通过各指标的评价和权重对评价对象得出一个综合性评价。灰色关联：灰色关联是一种评价多个指标综合排名的方法，用于判断指标排名。14. 非参数检验非参数检验-SPSSAU非参数检验用于研究定类数据与定量数据之间的关系情况。如果数据不满足正态性或方差不齐，可用非参数检验。单样本Wilcoxon检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别。如果X的组别为两组，则使用MannWhitney统计量，如果组别超过两组，则应该使用Kruskal-Wallis统计量结果，SPSSAU可自动选择。如果是配对数据，则使用配对样本Wilcoxon检验如果要研究多个关联样本的差异情况，可以用多样本Friedman检验。如果是研究定类数据与定量（等级）数据之间的差异性，还可以使用Ridit分析。15. 数据分布数据分布-SPSSAU判断数据分布是选择正确分析方法的重要前提。正态性：很多分析方法的使用前提都是要求数据服从正态性，比如线性回归分析、相关分析、方差分析等，可通过正态图、P-P/Q-Q图、正态性检验查看数据正态性。随机性：游程检验是一种非参数性统计假设的检验方法，可用于分析数据是否为随机。方差齐性：方差齐检验用于分析不同定类数据组别对定量数据时的波动情况是否一致，即方差齐性。方差齐是方差分析的前提，如果不满足则不能使用方差分析。Poisson分布：如果要判断数据是否满足Poisson分布，可通过Poisson检验判断或者通过特征进行判断是否基本符合Poisson分布（三个特征即：平稳性、独立性和普通性）卡方拟合优度检验：卡方拟合优度检验是一种非参数检验方法，其用于研究实际比例情况，是否与预期比例表现一致，但只针对于类别数据。单样本T检验：单样本T检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性。上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。