论文中介效应不显著如何将数据改成显著

论文中介效应不显著如何将数据改成显著

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。

首先打SPSS软件，开点击“分析”-“比较平均值”-“单因素ANOVA”。 2、在弹出的“单因素方差分析”选项卡中，将“体重”选入到应变量列表中，将“饲料类型”选入到因子中。 3、点击右边的“事后多重比较”，在弹出的选项卡中选择“LSD”，然后点击继续。 4、然后再点击右边的“选项”，在弹出的选项卡中选择“描述性”和“方差同质性检验”，点击确定。 5、在结果中，要看的就是方差齐性检验，在“单因素同质性测试”表中可以看到P=244>05，说明方差是齐的，可以使用单因素方差分析法。全文5图75评论踩吕秀才2013-03-02知道合伙人金融证券行家关注

我都做了很多的论文的数据分析，在结果分析出来时 往往都跟论文提前要求的假设不同。 其实这本来是非常合理的，所谓研究自然就是建立假设、验证假设的过程，如果你都知道你的假设是正确的了 那干嘛还需要再用数据验证。所谓验证自然是有成立和推翻的，不管是成立还是推翻，都可以说是研究的发现，只有不断的推翻，最后才能找到正确的路。 但是现在的高校导师并没有把这一点告诉学生，所以学生认为做出的结论跟假设和前人研究不一致，就只认为是这个研究没有意义，是错误的，实在是可悲了教育。 所以最终很多找我做分析论文的 都要求改数据 改结果。我的建议是 如果最后论文提交不要求提供原始数据的话，那直接改下结论就好了。如果要求提供原始数据，那就该原始数据，不过非常难，需要不断的尝试和验证

找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。

论文中介效应不显著

不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应。可能的原因很多，有可能就是确实不存在中介效应，同样有可能是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候不能断言没有中介效应。

回答 你应该认真阅读温老师的文章《中介效应分析：方法和模型发展》，依次检验对间接效应的检验要优于Bootstrap对间接效应的检验。 提问 虽然bootstrap检验显著但系数符号和基准回归相反，是不是因为可能存在内生性问题，该怎么解决呢[捂脸] 回答 稍等 稍等 这种检验方法具有普适性，不要求总效应显著，也不要求抽样分布服从正态。只要ab的置信区间不包含0，则中介效应成立。一般不再区分部分中介和完全中介，而是通过中介效应占比来区分中介效应程度。（这个是我写毕业论文时引用方杰的论文中判别中介效应的方法，但是我看有的文献用bootstrap法还通过看直接效应的置信区间是否包含0来判断是部分中介和完全中介，这俺就不知道了，具体判别方法可以根据你所引用的文献中的来。我还是觉得直接看ab的置信区间（就是直接看间接效应是否成立）比较省心）【简单来说，总效应是否显著不用care，直接效应是否显著一般也不用care。间接效应显著则存在中介效应，不区分部分中介和完全中介，用中介效应占比来表示中介效应程度】 更多3条 

不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应，可能的原因很多，有可能就是确实不存在中介效应，同样有可能是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候不能断言没有中介效应。

毕业论文中介效应不显著

不显著只能说明在当前样本中未发现中介效应，可能的原因很多，有可能就是确实不存在中介效应，同样有可能是统计检验力不足而未发现中介效应（本来是有的）。所以不显著的时候不能断言没有中介效应。

引用中子37的回答：推断统计的显著性水平基本都设定在5%，它是个经验值，也就是说5%稍稍偏左或者偏右都可以接受，所以052，甚至06都可以叫作边缘显著而接受，但10%太大了，要知道5%的话，z分数就是96，也就是均值外将近2个标准差，而10%的话，只是65个标准差，一般2个标准差才算是偏高的值，我们才比较有信心认定自己所求的值不属于虚无假设假定的分布，65的话相对有点靠近均值了。毕业论文和 核心 期刊的论文都是用5%，没有用10%的

Bootstrap法直接估计效应值，完全不用公式，完全替代Sobel了。（南心网 Bootstrap估计法）

研究生毕业论文数据不显著改成显著

原始数据修改哪怕一个数字，所有的统计分析都要重做一遍如果还是不显著，又要修改一次，重做一遍也就是说，你的工作量会增加N倍没有任何一本教材交给你如何修改原始数据，包括世界上最出名的人，也不知道如何去修改原始数据来造假不过，专业做数据分析的人，是有一定的经验的，比普通人更容易知道如何去修改，修改什么地方，改为多大多小我经常帮别人做这类的数据分析的

我都做了很多的论文的数据分析，在结果分析出来时 往往都跟论文提前要求的假设不同。 其实这本来是非常合理的，所谓研究自然就是建立假设、验证假设的过程，如果你都知道你的假设是正确的了 那干嘛还需要再用数据验证。所谓验证自然是有成立和推翻的，不管是成立还是推翻，都可以说是研究的发现，只有不断的推翻，最后才能找到正确的路。 但是现在的高校导师并没有把这一点告诉学生，所以学生认为做出的结论跟假设和前人研究不一致，就只认为是这个研究没有意义，是错误的，实在是可悲了教育。 所以最终很多找我做分析论文的 都要求改数据 改结果。我的建议是 如果最后论文提交不要求提供原始数据的话，那直接改下结论就好了。如果要求提供原始数据，那就该原始数据，不过非常难，需要不断的尝试和验证

会的，老师对数据都很敏感的，如果要改，改的东西太多。还是要严谨的对待论文啊。硕士论文修改实证结果会被发现。首先，硕士论文需要经过导师审核，预答辩，外审，答辩等多个环节，在这些环节中可能就会被参与的专家发现你的修改情况。其次，如果这些阶段都没有发现，那么恭喜你，你给自己埋了一个雷，如果之后被发现就是学术造假，追回学位。

看你是什么方法了，有的可以改

毕业论文不显著改成显著

我都做了很多的论文的数据分析，在结果分析出来时 往往都跟论文提前要求的假设不同。 其实这本来是非常合理的，所谓研究自然就是建立假设、验证假设的过程，如果你都知道你的假设是正确的了 那干嘛还需要再用数据验证。所谓验证自然是有成立和推翻的，不管是成立还是推翻，都可以说是研究的发现，只有不断的推翻，最后才能找到正确的路。 但是现在的高校导师并没有把这一点告诉学生，所以学生认为做出的结论跟假设和前人研究不一致，就只认为是这个研究没有意义，是错误的，实在是可悲了教育。 所以最终很多找我做分析论文的 都要求改数据 改结果。我的建议是 如果最后论文提交不要求提供原始数据的话，那直接改下结论就好了。如果要求提供原始数据，那就该原始数据，不过非常难，需要不断的尝试和验证

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。

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

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。