毕业论文结果不显著 第1篇
同时也可以进行异常值查看，所谓异常值，也称离群值，一般是指在所获统计数据中相对误差较大的观测数据，比如与平均值的偏差超过两倍标准差的观测数据。
般异常值的检测方法有基于统计的方法，可视化方法以及直观观察等。
描述分析
异常值为一般与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
利用SPSSAU描述分析可以得到数据的基础指标，比如最小值，最大值以及平均值等，根据最小值和最大值可以判断数据中是否存在异常值，并且进行处理。此方法的缺点是不能精准的查到异常值，所以常常用于初步判断。
可视化方法
利用图形方法进行查看数据中是否存在异常值，其中可以利用散点图或者箱线图。
散点图
横坐标为自变量，纵坐标为因变量，通过散点图可以大致看出异常值点，为红色框内的数据。该办法能够大致看出异常值，但是主观性较强，如果想要大致查看异常值情况，可以使用该方法。
箱线图
从箱线图可以看看出，此份数据中存在异常值，具体异常值查看SPSSAU提供的异常值汇总表格，其中此份数据的异常值共有6个，具体异常值的数字都是1。相比较其它方法箱线图更为直观，以及方法更加严谨。
直观观察
直观的看到离群值，比如一组数据大于都是在10附近，但是在数据中直观查看到有两个值大于1000或者为负数等，但是这种方法只适用于小样本数据（小于50）个。
SPSSAU异常值解决办法
可使用缩尾处理或者截尾处理，计量经济中对异常数据的处理,默认是小于分位数值设置为分位数时值,大于的值设置为分位数的值。如果设置为,则是最小的5%和最大的5%类似处理。如果选择上侧缩尾，则只会将大于的值设置为分位数的值；如果选择下侧缩尾，则只会将小于分位数值设置为分位数的值。
截尾处理：截尾处理与缩尾处理均是针对‘异常数据’进行处理的方式，但区别在于截尾处理时直接将‘异常数据’处理成null（而缩尾处理是进行数值填补），SPSSAU默认是小于分位数值设置为null,大于的值设置为null。如果设置为,则是最小的5%和最大的5%类似处理。如果选择上侧截尾，则只会将大于的值设置为null值；如果选择下侧截断，则只会将小于分位数值设置为null值。
除此之外，还可以进行设置为null值，填补数据等。
毕业论文结果不显著 第2篇
总结起来，结果不显著并不代表我们的研究毫无价值。我们应该从多个角度考虑问题，寻找其他解释以及提出未来研究的方向。我们的研究结果可能不像我们所预期的那样显著，但我们所做的工作是有价值的，这可以作为未来的研究基础。
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