硕士毕业论文实证分析不显著
再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。
不显著很正常直接改结论，就看你的造化了
每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦，大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重，如果某一位学生写出来的作文不合格，这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文，写完之后发给辅导员及专业课，老师，查看之后没有问题，却在答辩上出现问题，这类学生可以申请第二次答辩，答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩，他们害怕自己写的论文效果不显着，那么当我们遇到论文效果不显著时，该怎么办呢？
每一个学生都会得到学校的安排，每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师，他会帮助我们修改论文，解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时，这位老师会查阅相关资料，给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著，可以请教专业老师帮忙指导。
绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏，所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高，论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文，那么论文的结果肯定不会尽如人意，所以如果碰到论文结果不显著的情况，可以继续查阅资料，丰富论文内容。
这里指的是与其他人进行互帮互助，每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣，所写出的作文结果不如人意，可以向同学寻求帮助，也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文，寻求他人合作与帮助的过程中，千万不要害羞，让同学知道你有一颗爱学习的心。
进行科研，少不了做实验。得到实验原始数据后，要进行分析处理，来判断所得结果是否具有统计学意义上的显著相关性，是否支持研究设想，然后对数据结果进行解释，最后得出结论。 无论是期刊论文还是学位论文，在引言或前言(Introduction)中提出本研究的目的(aim/purpose)，和研究假设(hypothesis)，完成一系列的实验后，在报告方法(Materials and Methods)一节中，要进行数据分析。 通过数据分析，发现得出的结论具有相关性，从而验证了你的研究设想，实现了你的研究目的。 但也有可能实验结果的相关性不显著，得出的结果和研究设想不一致，甚至相反。你的第一反应也许是不理会那些数据，甚至想到要剔除掉它们。这是错误的做法。 一个科研人员应具备科研素质，尊重科学，严谨治学。其实相关性不显著，就是你实验的科学结论，只不过不支持你的研究设想罢了。你的实验结果证明你的设想不成立，从而否定了这一假设，这本身就是一结论。 一般情况下，如得出实验结果相关性不显著时，作者还要分析一下其原因，如样本不够大、变量不易控制、人为因素等。 下面以一篇SCI文章为例，来看看如果处理“不完美”的数据。 ❶We met with mixed success in our objectives. ❷We had believed that our results would indicate that trust was best described as a concept with two distinct dimensions. ❸Instead, we found an overall trust dimension that best characterized the data. ❹At least two plausible reasons may explain this difference, each providing rich areas for further research. ❺In part, some of the inconsistency may exist because of cross cultural variations. ❻In addition, some dissimilarity in results may exist because of methodological differences. 第一句话直接指出了部分结果与设想不一样，第二句和第三句分别阐述了原来的设想和实际得到的实验结果。第四句写出有两个原因，第五、六句具体分析了两个原因。
毕业论文回归分析不显著
回归结果不显著怎么调整介绍如下：
回归系数不显著：检验多重共线性的方法：条件数、VIF、奇异值分解、特征系统分析，解决方法：岭回归、主成分、变量筛选。
和是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值，对应的概率分别是和，如果显著性水平是的话，说明常量不显著，则一元线性回归分析中不应该含有常量。至于是对“技术人员密度”系数的标准化，不用太在意此数字。
回归系数差异显著性检验
（significance testof difference between two regression coefficients），对样本回归系数是否随机取自总体回归系数为零的情况的统计检验。设 b 为样本回归系数，β为总体回归系数，则b与β=0 差异显著即意味回归系数显著，b 与在β=0 差异不显著即意味回归系数不显著。
如果原始数据做出的相关和回归不显著，可以考虑以下几种方法修改数据：1.增加样本量：增加样本量可以提高数据的统计显著性，从而可能增加相关和回归的显著性。2.去除异常值：异常值可能会影响相关和回归的结果，去除异常值后可能会使得相关和回归显著性提高。3.变换自变量和因变量：可以对自变量和因变量进行数学变换，比如取对数、平方根等等，从而使得相关和回归结果更显著。4.加入更多的自变量：如果只有一个自变量可能导致相关和回归不显著，可以加入更多的自变量，从而提高相关和回归的显著性。需要注意的是，以上方法仅供参考，具体如何修改数据要根据具体情况进行分析和实践。
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般以上说明关系非常紧密；之间说明关系紧密；说明关系一般。2、如果说相关系数值小于，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫水平显著，2个*号叫水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)；3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于则表示关系紧密)；5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。
毕业论文实证结果全部不显著
写的论文得出来的结果不显著，可以再改改呀，或者是找比自己学习好的人帮你看看问题出在了哪里
看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。
我觉得可以适当的发散一下，这样会更加的丰富，变得更合适。
毕业论文实证分析不会写
毕业论文应以实证分析为主，实证分析的主要内容包括：1、案例的调查、分析。包括：具有一定创新意义的案例分析，如果该案例可以否定一个理论，或者说明这个理论在某个领域不适用；具有现实意义的社会调查，如当前有关三农问题的调查；在一个新的领域内做的调查，别人没有做过或很少做过，如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查。2、发现证据。可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论，如林毅夫的文章“食物的供应量、食物获取权与中国1959~1961年的饥荒是第一篇用计量经济学方法检验1998年诺贝尔经济学奖获得者Sen的理论的论文，属于实证分析中的创新。
实证分析论文写法如下：
1、阅读教材。
首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。
在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。
2、前沿文献。
阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。
文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。
3、搜集数据。
在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。
因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。
毕业论文显著性分析怎么做
凡是牵扯到"率",也就是百分数的问题 都要对数据进行反正弦平方根转换，再用SPSS分析
可以用独立样本t检验以及one-way anova两个值是没有办法进行检验的两组值可以自行查找上述方法的case吧。。
图书馆里随便一本SPSS统计书都会为你解答，网上的人顶多也就是拿着书按照书上写的告诉你。
你的问题中提到了“频度分析”，单就这个词来说，可使用大样本资料的U检验或列联表资料的卡方检验；不过你在问题补充中，又对数据进行了量化，似乎是要进行均值比较，假若是这样，则选用参数t检验或非参数法的秩和检验。