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把研究问题「翻译」成统计语言
▶ 案例：「用户满意度影响因素」→ 确定因变量（满意度评分，连续变量）+ 自变量（年龄 / 收入 / 产品功能，分类 + 连续混合）→ 对应多元线性回归
▶ 避坑：用 Excel 先画变量关系草图，避免工具打开后才发现「数据类型不匹配」（比如把日期当数字分析）
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数据清洗的 3 个生死劫
▶ 缺失值：本科论文建议直接删除（<5%），硕士需补插（均值 / 回归填补），博士必须报告处理逻辑
▶ 异常值：用 SPSS「箱线图」可视化，Stata 的outreg2标记，Python 的IQR算法自动识别
▶ 格式统一：血泪经验！Excel 复制到 SPSS 时，性别「男 / 女」要转成 0/1，日期统一成 YYYY-MM-DD
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工具选择灵魂三问
❓ 会不会编程？→ 不会选 SPSS（菜单点选），学过 R/Python 选 Stata（语法简洁），想玩机器学习选 Python
❓ 数据类型？→ 问卷数据（SPSS）、面板数据（Stata）、文本 / 图像（Python）
❓ 时间紧迫吗？→ 答辩前 2 周选 SPSS（1 天速成），有 3 个月选 Python（长期收益）
▶ 适用场景：问卷分析、描述统计、基础回归（本科 / 专硕够用）
▶ 案例：性别对成绩的影响（独立样本 T 检验）
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菜单栏：分析→比较均值→独立样本 T 检验
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变量设置：检验变量选「成绩」，分组变量选「性别」（记得定义组 1 = 男，2 = 女）
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输出重点：看「Levene 检验」（方差齐性），若 p>0.05，直接看第一行 T 值
▶ 优势：点鼠标出结果，图表直接复制进论文
▶ 缺点：复杂模型（如结构方程）需额外插件，数据量大时卡顿
▶ 适用场景：面板数据、双重差分（DID）、工具变量（IV）（硕士 / 博士必备）
▶ 案例：疫情对消费的影响（DID 分析）
代码（3 行核心）：
xtset id year
reg y treat post treat#post, fe
esttab using result.rtf, se star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
▶ 优势：语法严谨，代码可追溯（发论文必看 do 文件），社区活跃（百度 Stata 连坐法能解决 90% 问题）
▶ 避坑：安装时选 17 版本（兼容新语法），变量名别用中文！
▶ 适用场景：机器学习、文本分析、复杂可视化（适合交叉学科 / 博士创新）
▶ 案例：论文重复率预测（逻辑回归）
极简代码（含可视化）：
import pandas as pd
data = pd.read_excel("data.xlsx")
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression().fit(data[['字数','引用量']], data['重复率等级'])
import seaborn as sns
sns.regplot(x='字数', y='重复率', data=data, logistic=True)
▶ 优势：灵活性强（想怎么改就怎么改），图表高大上（毕业论文加分项）
▶ 门槛：需学基础语法（推荐《Python for Data Analysis》前 3 章，3 天速成）
本科生：死磕 SPSS 的「分析→描述统计→频率」+「交叉表」，90% 论文够用，重点标红 p 值和均值差
硕士生：必须掌握 Stata 的xtreg（固定效应）+ 稳健标准误（vce(robust)），答辩被问「为什么不用随机效应」时，答「Hausman 检验显著，支持固定效应」
博士生：Python 的statsmodels包深挖，汇报时展示「模型迭代过程」（如从 OLS 到 GMM 的优化），图表用plotly做动态交互（盲审老师眼前一亮）
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SPSS 一键出表：分析→报告→个案摘要，直接生成带描述统计的表格
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Stata 报错急救：百度报错代码 +「陈强」，90% 能找到解决方案（陈强老师的《高级计量经济学及 Stata 应用》是圣经）
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Python 快速可视化：用
pandas_profiling一键生成数据报告（df.profile_report()，5 分钟出高颜值图表）
（最后提醒：无论用哪个工具，记得在论文里写「数据处理过程」—— 比如删除了 3 个异常值，用 MICE 法填补缺失，这是区分水货和实证的关键！）
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