spss结课论文发表

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SPSS论文发表

spsspro写论文不算侵权。根据查询相关公开信息显示，spsspro就是spss的升级，包括专业统计算法模型、当用户上传数据、拖入数据，系统就一键自动分析出结果，并且可以复制、可以下载，不造成侵权，基本上有破解版软件来写论文的都是未授权的，发表论文就是侵权。

spss数据分析论文写法如下：

1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。

2、适用于因变量为定量数据。

3、各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学生身高可认为相互独立，彼此不相互影响。

4、各个样本均来自正态分布的总体，即满足正态性。独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力，一般认为样本量大于30即可满足正态分布。

5、各个样本所在总体方差相等，即满足方差齐性。很多同学对于这个概念不太了解，这没有关系，在SPSS进行独立样本t检验时，自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性，我们只需要根据相应结果解读数据即可。

撰写摘要注意事项：

1、不得简单重复题名中已有的信息，忌讳把引言中出现的内容写入摘要，不要照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字，也不要诠释论文内容。

2、尽量采用文字叙述，不要将文中的数据罗列在摘要中；文字要简洁，应排除本学科领域已成为常识的内容，应删除无意义的或不必要的字眼；内容不宜展开论证说明，不要列举例证，不介绍研究过程。

3、摘要的内容必须完整，不能把论文中所阐述的主要内容（或观点）遗漏，应写成一篇可以独立使用的短文。

4、摘要一般不分段，切忌以条列式书写法。陈述要客观，对研究过程、方法和成果等不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。

SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14

乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具体操作过程如下：

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

结课论文发表

读一下戴旭的作品吧

是的，我是流行《歌曲歌曲》杂志社的审稿老师，虽然每个学校教研组的要求有所不同，但都要求教师发表一定数量的论文，这也是标准。至于收稿算不算，第一，就看你的稿子是否确已被收稿，大都以杂志社的《用稿通知单》也叫采稿通知单为准。第二，即使有杂志社的用稿单，其关键还要看教研组的要求，有时候即使有正规杂志社采稿单，只要学校教研组不承认也没有用。只要承认了什么都好说。第三，还要看你的论文所发表的杂志是否是正规期刊，大多数院校一般以中国知网收录、万方数据库、龙源期刊网、维普数据库为准。希望能帮到你。

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阿富汗战争前景的军事预测解读及启示在我国自古就有“先胜而后求战”的说法，而先胜之道，在于先见。将有先见之明，方有应变之法今年2月26日，我在《中国青年报》军事周刊发表了《美军不会轻易重蹈苏军阿富汗战争覆辙》一文。文章见报后，许多读者都围绕此问题发表了诸多富有创意和价值的观点，让我读后深受感动，也深受启发。一方面，为《中国青年报》军事周刊所倡导的“实事求是、百家争鸣”的学术精神感动；另一方面，也为参与商榷的作者们的学术品格之高尚、学术视野之博大而钦佩不已。借此机会，我想从军事预测角度对美军在阿富汗军事行动的前景问题进行一下梳理，并与大家再做一次交流。不管我们是否意识到，对“美军在阿富汗是否会重蹈苏军覆辙”的讨论，均属军事预测范畴，是一种基于对已有情况和资料的科学判断所谓军事预测，从宏观上说，是对未来和不确定的军事事件主要是战争和国防建设及与其相关的诸方面进行推测，并作出科学的判断。由于军事预测的核心是战争，表现为你死我活的互相杀戮，加之战争的胜负及走向取决于政治、军事、经济、科技、精神等多种因素的综合作用，且作用机制十分复杂，因此军事预测具有其他预测无可比拟的不确定性。当然，无论是推测还是判断，都不是凭空猜想，而是运用科学的理论和方法把握事物的发展规律，分析和估计事物的发展前景之后所得出的结论，是一种由已知信息去推知未知信息的活动。其实，早在古代，我们的祖先就创造出了许多预测之法：有祷之于天者、有稽之于地者、有问之于人者，有察之于象者、有推之于数者、有究之于理者。对战争而言，古人归纳了其五种基本形式：战、守、走、降、死。能战则战，不战则守，不守则走，不走则降，不降则死。这五种形式深刻地说明了战争及其发展中的基本规律。即使在今天，无论战争的形式如何发生变化，都逃不出这五个字，苏军的阿富汗战争、美军的阿富汗战争都概莫能外。从目前情况看，尽管美军吸取了苏军的作战教训，伊拉克战争的经验也派上了用场，但不可否认的是，阿富汗战争的最终结果仍要看美国下一步的战略选择究竟走向何方。从军事预测的约束条件原理来看，只有熟悉美军阿富汗战争的内外环境及其基本特点，才能结合经验正确地预测该对象的未来状态所谓约束条件原理，是指预测者在进行具体的军事预测时，必须首先熟悉预测对象的内外环境及其基本特点，由此再选用相应的军事预测方法，并结合经验知识去正确地推测该军事预测对象的未来状态。比如，当我们对美军阿富汗战争前景进行预测时，首先应从该战争所处的外部环境、基本特点入手。对这一点，韩旭东同志的分析十分到位，“美国之所以将军事触角伸入阿富汗，除众所周知的战略目的外，更主要的是：美国企图将阿富汗拉入北约。这是美国打阿富汗‘塔利班’的主要战略目的……从这个角度看，美国在阿富汗的军事行动不可能如苏联‘死撑’一样，可随着形势的变化不断调整其行动方针，甚至可能迅速撤出军队。” 而战争的内部环境则包括诸如作战双方的力量对比、军心士气、战略战术等，并根据我们所掌握的资料与战争的演化特点，结合我们的经验知识进行仔细的调查、分析、推理和论证，即可大体推测战争的发展趋势。在战术层面，李大光同志也分析得十分精到：塔利班与当年阿富汗游击队无法相比，与后者得到较多国际支援不同，如今的塔利班只能孤军作战。虽然塔利班也创造出一些应对美军的办法，但不足以与拥有先进装备的美军对抗。而美军也并不照搬苏军战法，而是在吸取当年苏军教训的基础上，利用手中的先进装备打击塔利班和“基地”组织。此外，在战术运用上，美军与苏军单纯的军事打击不同，美军的阿富汗战争非常善于心理战手段的运用，合理运用了“文化软实力”。北约联军为了最大限度地孤立塔利班，积极参与阿富汗重建。修路架桥、打井建校，提供免费医疗，此举也得到了阿富汗大部分民众的支持。当然，我们得承认，预测战争前景是一个非常复杂、非常艰苦的过程。随着战争的不断变化，有时结论也会与事实相去甚远，因此还需要不断反馈与修正。毛泽东同志曾说过：“马克思主义者不是算命先生，未来的发展和变化，只应该也只能说出个大的方向，不应该也不可能机械地规定时日。”所以说，在这里我们首先应当明白，预测未来、研究战争的根本目的并不是完全去追求精确，而是重在指导实践，培养我们的战略思维。正如未来学家马蒂诺所说：“良好预测的标准，应当是它对决策的有用性，而不是它的精确性。” 从军事预测的类推原理来看，在各种战争的演化活动中，常常存在着一种相似的变化规律。只要我们抓住了这一点，就能掌握其变化的前景所谓类推原理，就是根据类似事物之间的相似特性，通过寻找并分析类似事物的相似规律，根据已知某类事物的变化特征，去推断具有近似特性的预测对象未来状态的一种预测原理。军事行为、战争活动都有其内在的基本规律。在这个前提下，尽管战争活动可能五花八门，但“万变不离其宗”。比如，战争是受政治制约的，是政治的继续，这是战争与政治关系的一条基本原理。在分析具体的战争动因、性质、演化趋势等问题时，我们就可以依据这个原理参照类似战争去预测新的战争动因、性质及演化趋势等。众所周知，苏联是个社会主义国家，但是它发动的侵略阿富汗的战争是非正义的，是为其争霸全球的战略目的服务的。苏军在对阿富汗游击队根据地扫荡时要烧杀抢掠；对村庄农田要布撒杀伤地雷、施放“黑雨”化学武器。面对侵略者的暴行，阿富汗民众不分男女老幼、不分民族宗教，全民奋起抗战。由此，我们可以推断其侵阿战争必然是不得人心的。反观美国的阿富汗战争，至少其性质是由“9·11”事件直接引发并定位的反恐战争，且得到了世界多数国家的支持。加之安理会全票通过的1373号决议，为美国打击“9·11”恐怖袭击的元凶“基地”组织和庇护者塔利班开了绿灯，是美国发动阿富汗反恐战争的合法依据。塔利班倒台后，阿富汗建立了由阿富汗各族人民选举出来的政府，经历了议会选举和两次总统大选，阿富汗的主权和领土完整受到了尊重。有时候，战略目标的达成，不单纯是战术上一个个胜利的叠加。正因为如此，才有“战斗的胜利易得，战争的胜利难求”的说法。从类推原理不难看出，世界上军事实力强大的国家在对弱小国家进行的侵略战争中，很多时候都是以失败而告终。这些战事的共同特点：弱国内部羸弱、纷争不断，看似不堪一击，一旦强敌介入，则先易后难、越陷越深、最终重创败走。有意思的是，这些强国都在不同程度上存在军事战略的一再错误判断。对此，美军中的一些有识之士也提出了警告。近日越南战争时期担任美国国防部长的麦克纳马拉，在其《回顾：越南的悲剧与教训》一书中谈到，美国政府决策人没有意识到，“无论是我们的人民，还是我们的领袖，都不是万能的……我们并不拥有天赋的权力，来用我们自己的理想或选择去塑造任何其他国家。可是直到今天，在世界上许多地方，我们仍然在重复着类似的错误。” 由于任何预测都只能做到相对精确，对于美军阿富汗战争是否会重蹈苏军覆辙的复杂性问题，我们不妨具备一定的“模糊”思维预测研究的对象是未来，而未来是现实的延续，是某种趋势，是某种可能。这一特性决定了对美军阿富汗战争问题的预测必然是模糊的，而不是完全精确。再就预测过程来说，我们依据一定的事实信息作推断，是一种假设，必然带有一定的主观猜测因素。从预测方法来看，在这个过程中，我们主要运用了逻辑思维，包括归纳、演绎和类比；形象思维，包括想象、比喻等。它们都带有较大的模糊性。可以说，全部预测活动，包括它的对象、概念及方法等，都是一个大的模糊集合。那么，既然预测所涉及的几乎所有方面都摆脱不了模糊性，那么，这种模糊理论对于预测还有什么用处呢？在一般人看来，对未来的预测总是越精确越好，但事实上是办不到的，而且也不应当有此要求。事实上，任何预侧都只能做到相对精确。未来学告诉我们，社会领域的预测，其准确度最高达到70％，这就算准确型的预测了。要看到，任何事物的发展都有个“度”，超出这个“度”事物就要发生质变。同样，精确也有个“度”，不是什么东西都是越精确越好。模糊理论认为，过于精确会产生两个缺陷：一是繁琐；二是死板，从而失掉了应有的灵活机动性。 “学会了预见，就意味着掌握了科学指挥军队的艺术”。为了指导未来军事实践，我们必须要学会科学预测天下虽安，忘战必危。加强对多种突发事件和局部战争的预测性研究，使之具体化，是目前军事学术理论界面临的一个重要任务。有人说过：战争历来是分两次进行的，第一次是在军事家的头脑里；第二次是在现实中。毫无疑问，由于军事领域的特殊性，军事预见就显得更为重要。现代局部战争的事实也告诉我们，如果没有正确的军事预见，随之而来的军事决策、军事计划、军事部署、军事行动，就会失去科学依据，就必然会陷入被动挨打的境地，萨达姆就是活生生的例子。苏军大将拉先科曾说过：“学会了预见，就意味着掌握了科学指挥军队的艺术。”不论是战争时期，还是和平时期都须臾不能没有正确、科学的军事预见。特别是在和平时期，一定要看到较远的将来，要用对未来的科学的军事预见来调节、控制当下的军事活动。

课题结项论文发表结项

算。课题组成员发表的论文算结项成果，说明课题发表论文是有要求的。论文是一篇用于各种学术领域研究和描述科学研究成果的文章。不仅是一种探索学术研究问题的手段，也是一种描述科学研究成果进行学术交流的工具。

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山西师范大学校级研究生项目结项要求包括以下几个方面：1.结项报告：研究生需要提交一份结项报告，该报告应包括研究背景、研究目的、研究方法、研究结果、结论和建议等内容。报告应该具有逻辑性、清晰性和可读性。2.成果展示：研究生需要在结项时进行成果展示，展示形式可以是海报、PPT或口头报告等。展示内容应该包括研究的主要内容、研究方法和结果等。3.答辩：研究生需要参加答辩，答辩内容主要是对研究成果的阐述和回答评委提出的问题。答辩应该具有严谨性、逻辑性和条理性。4.论文提交：研究生需要提交一篇结项论文，该论文应该包括研究背景、研究目的、研究方法、研究结果、结论和建议等内容。论文应该具有学术性、规范性和创新性。总之，山西师范大学校级研究生项目结项要求比较严格，研究生需要认真准备，做好各项准备工作，以确保项目能够成功结项。

发表论文用spss

不会。一般规范的分析需要有一些规范的格式，SPSS是将所有所有的结果都输出，非常多都是没有用的中间过程，而且表格也不规范。可以使用下在线版本SPSS软件SPSSAU进行分析，里面出来的表格结果全部都是规范好的，并且还有智能化文字分析以及图表等。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.

对于论文中用SPSS分析数据的部分，一般需要写以下八个小节：1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.本章重点介绍了本研究的结果。它从数据筛选和清理开始。接下来，将介绍受访者的概况，然后是测量的可靠性、主要变量的描述和相关分析。2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理调查数据必须首先对数据输入错误进行筛选和清理，然后才能进行分析。我们首先使用函数频率和描述性来筛选数据输入错误来检测回答中的异常。然后我们还评估了是否有很多空白的回答，最后我们还检查了被调查者是否回答相同的回答。首先，将收集来的数据整合成进Excel；然后打开SPSS，按照"File"→"Open"→"Data"的顺序导入文件第二步我们需要定义数据，包括1.variable name，2.variable label，3.value label，4.missing value首先定义variable name：然后定义value：（这一步是需要根据自己的调查问卷，比如问卷中定义1为男性，2 为女性，那么我们编码的时候也需要这样写）以定义性别为例之后我们就可以进行数据筛选和整理了：下面为输出结果：在这一部分我们需要介绍关于受访者的信息，以确认不同受访者对调查结果是否有影响。我们选择描述性统计中的频率将需要分析的受访者背景数据移到右侧这是频率表输出结果对于这个结果我们不能直接复制到论文中，我们可以另整理一个表格，如下图：4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析对于可靠性分析的操作：选择分析→刻度→可靠性分析将需要分析的变量移到右侧可靠性分析的输出结果整理为表格写进论文中5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述。

如何在论文钟罗列spss数据？答：其实在统计分析软件中，SPSS真的蛮容易上手的，可以找本SPSS分析的教材，先把数据导入之后，根据你的需要相应做描述性统计分析、信度分析、效度分析、相关分析、回归分析等，书上都会有相应的操作步骤，以及分析结果的解释，可以边学边做。