研三用SPSSAU一个月搞定毕业论文，如何规范引用SPSSAU？

摘要：那就试试用SPSSAU进行论文实证分析！可以省去很多论文数据分析的麻烦，SPSSAU的分析结果是可以得到导师认可的，完全不用担心答辩问题！因为不仅毕业论文可以用，SCI、EI、北大核心期刊都可以用SPSSAU。分析结果嘎嘎靠谱，所以写论文放心用、大胆写。

转眼间又到了写论文的季节，研三和大四的同学既要找工作又要写论文，有没有办法能快速搞定毕业论文呢？

那就试试用SPSSAU进行论文实证分析！可以省去很多论文数据分析的麻烦，SPSSAU的分析结果是可以得到导师认可的，完全不用担心答辩问题！因为不仅毕业论文可以用，SCI、EI、北大核心期刊都可以用SPSSAU。分析结果嘎嘎靠谱，所以写论文放心用、大胆写。

一、SPSSAU可以用于科研论文写作

SPSSAU软件在科研领域的应用日益广泛，其分析结果的可靠性和便捷性得到了越来越多研究者的认可。一个显著的例证是，多项使用SPSSAU进行数据分析的科研成果已成功发表在SCI、EI、北大核心期刊等收录的期刊上。

这些成功发表的研究不仅展示了SPSSAU在数据处理方面的强大功能，也反映了科研界对SPSSAU分析结果的接受和信任。

1、SCI、EI、北大核心期刊等

在中国知网搜索SPSSAU关键字，可以搜索到截止目前，已有800+期刊收录了使用SPSSAU进行撰写的文章。其中不乏SCI、EI、北大核心期刊、CSSCI等级别非常高的期刊，也都能找到SPSSAU的踪迹。展示部分期刊如下：

SPSSAU不仅大学生写论文在用，去知网搜一下你们学校的论文，说不定能看到你的导师和领导都在用哦~

大佬们都已经使用SPSSAU成功发表SCI、EI、北大核心期刊、CSSCI、CSCD、硕博士论文等等等等了。当然可以用于写毕业论文！！！

2、SPSSAU口碑

根据用户反馈和在线留言讨论，许多研究者表示SPSSAU极大地简化了数据分析的复杂过程，使得非统计专业的用户也能轻松进行高级统计分析。这不仅体现了其在数据分析领域的专业性，也反映了其在用户中的良好口碑。来看看一些用户的真实反馈：

二、SPSSAU引用格式

细节决定成败，引用上咱也不能被导师挑毛病。下面分别介绍如何在正文和参考文献部分引用SPSSAU。

1、正文引用格式

下面来看几篇知网中的研究生论文，如何在正文部分描述分析工具SPSSAU？

2、参考文献引用格式

通过SPSSAU帮助手册【版本迭代】，查看当前使用的SPSSAU版本以及引用格式，如下图：

举例：

通过上面的说明，相信大家已经知道了SPSSAU可以用于科研论文写作的工具，作为最“善解人意”的SPSSAU，特意为肝论文的同学总结了13类数据分析方法，都是写论文使用频率非常高的方法。如下图（点击图片链接可直接跳转哦）：

下面依次进行简单说明：

1、基本描述统计：包括频数分析、描述分析、分类汇总；是对收集的数据进行基本的说明。不管是文科还是理科论文基本上都会进行基本描述统计分析。
2、差异关系研究：用于研究变量之间的差异关系，常用方法包括方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验。

方差分析用于进行定类数据与定量数据之间的差异关系研究

t检验，用于分析定类数据（仅两组）与定量数据之间的差异情况

卡方检验，用于分析定类数据与定类数据之间的差异情况

当数据不正态或方差不齐时，可使用非参数检验进行差异性研究。
3、影响关系研究：探究变量间的相关性和影响关系，高频方法可以用相关分析、回归分析、logistic回归分析三大类。也可以细分为四十多种，之前有文章详细梳理过，点击查看下方文章：如何研究X与Y之间的影响关系？实证分析40+回归模型汇总整理
4、信息浓缩方法：主要用于减少数据的维度并提取出数据中的主要特征，因子分析和主成分分析都是信息浓缩的方法，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。
5、聚类分析方法：聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象根据其特征划分为相似的组或簇。聚类分析可分为两大类，按样本聚类包括K-means聚类、K-modes聚类、K-prototype聚类；按变量聚类为分层聚类。
6、信度分析：信度是指测量工具在重复测量同一对象时，所得结果的一致性和稳定性。信度分析仅针对量表题进行。
7、效度分析：效度反映了测量结果与实际测量目标之间的吻合程度，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。效度分析也仅针对量表题进行。
8、问卷常用模型：量表类问卷分析时，经常会结合以下方法进行深入研究：中介作用、调节作用、调节中介、路径分析、结构方程模型。
9、权重研究：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。权重计算的方法有很多种，常用的主观赋权法包括层次分析法、模糊层次分析法、优序图法、德尔菲法等；常用的客观赋权法包括熵值法、主成分分析、因子分析、CRITIC权重等。
10、综合评价：用于对多个方案或对象进行比较和排序，以确定其优劣程度，通常基于多个指标的综合得分。常用的综合评价方法有TOPSIS法、熵权TOPSIS法、灰色关联法、模糊综合评价等。
11、预测类分析方法：根据历史数据进行数据预测，常用的预测类分析方法包括指数平滑法、灰色预测模型、ARIMA预测、季节Sarima法、马尔科夫预测等。
12、医学Mete分析：Meta荟萃分析是一种综合各种文献结论，进而汇总综合评价的方法。按照数据类型，Meta分析可包括多种类型。
13、文本分析：文本分析是一种对文本数据进行处理和理解的技术，旨在从中提取有用的信息和见解。针对文本数据可进行词云分析、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系图、LDA主题分析。
以上为13类常用的分析方法，均可以使用SPSSAU进行分析，一键即可得到分析结果。

四、SPSSAU分析结果可靠性验证

很多同学可能会担心SPSSAU分析结果是否可靠，SPSSAU系统目前共提供约500+算法，这些算法SPSSAU与SPSS、Stata、Matlab等主流分析软件都是一致的。
通过一个多元线性回归分析的案例，对比SPSSAU与SPSS的分析结果，来证明SPSSAU的输出结果是绝对可靠的。多元线性回归分析部分原始数据如下：