SPSS有话说：期刊发表的数据处理与统计分析注意事项

Original 小明同学 SPSS有话说 2022-04-26

导语

作为在职人员，尤其是高校教师、医护人员、科研院所科研人员，经常要发表自己的科研成果、学术论文，其中数据统计分析环节非常重要。一篇高质量的实证研究论文，文字可以很一般，但研究设计、数据处理应该要科学规范，且具有一定创新性和复杂性。要想发表到好的刊物，例如医学、教育学、管理学的核心、权威期刊甚至是国外期刊，数据统计分析环节必须要认真对待。

经常有这样的现象，高校教师、医护人员辛辛苦苦做了课题项目的数据搜集，但数据分析环节错漏百出，投稿的论文编审一看就不想再看：要么研究所用的数据存在严重缺漏，要么分析内容太过简单，模型没有新意，要么数据处理和统计分析方法有误，要么图表不规范，如果要返修的话，需要指出N多环节、N个方法、N个图表的问题，干脆直接退稿！

SPSS有话说

一个规范发表用论文，在数据处理与统计分析部分需要注意几个问题：

第一，认真做调查和实验，确保数据真实可靠。如果数据存在问题，如编造虚假数据，一旦被发现，不仅会退稿，而且还有可能被追究学术不端行为，通报批评或纪律处分等，得不偿失。此外，好的刊物通常需要作者提交数据的基本信息，例如样本量、平均值、标准差、协方差系数矩阵等。

第二，用最新、最规范的统计方法和软件来处理数据。随着统计方法和统计软件功能的更新升级，一些就的统计方法和软件已经不适合做某些内容的分析，需要用更科学规范的方法。例如在中介效应部分，传统的显变量和SPSS分步回归分析已经逐渐被结构方程模型取代；问卷量表的效度分析已经抛弃旧的SPSS因子分析方法，而是改用结构方程模型验证性因子分析方法；如果数据不服从正态分布，或者样本量很小，那可能要改用其他方法和软件等。如果没有接触和使用最新的统计方法，论文质量将会大打折扣。

第三，对数据做最简洁扼要的信息图表呈现。发表用的学术论文与硕士、博士学位论文不一样，通常只需要呈现最重要、最核心的信息，因此，有些过程（例如信度、效度检验、共同方法偏差等）会简单交代即可。但是，一些关键的数据处理过程又必须交代清楚，例如因子分析中的因子提取、项目删除情况，模型修正的步骤和依据，数据的分组等。

第四，善于挖掘最有价值、最“高大上”的统计模型。经常发现一些客户，做了规模庞大的调查研究，样本量和数据变量很多，但是所做的分析内容和模型却只是普通的路径模型、中介效应分析，这样的论文只能是平淡无奇，难以吸引高等级期刊编审的眼光。而实际上，这些数据还可以挖掘更多的，例如有中介的调节、有调节的中介、多群组分析、潜在类别分析、多层线性模型等等，这样就可以使研究论文的质量更上一层楼了。

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