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制作量表其实没那么简单，设计出一份量表后还需要对量表进行可靠性、有效性检验，我建议还是找现成的专业量表直接使用。“常笑医学”公众号里就有不少专业量表，都是可以免费下载的，也可以直接在线使用刁
信度的检验方法 ：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。效度的检验方法 ：内容效度、构想效度、效标效度。1、重测信度法这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。2、复本信度法复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。4、α信度系数法Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)其中，K为量表中题项的总数， Si^2为第i题得分的题内方差， ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。总量表的信度系数最好在8以上，7-8之间可以接受；分量表的信度系数最好在7以上，6-7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在6以下就要考虑重新编问卷。5、内容效度内容效度经常与表面效度（face validity）混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的，它不反映测验实际测量的东西，只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西；内容效度是由够资格的判断者（专家）详尽地、系统地对测验作评价而建立的。6、构想效度对测验本身的分析，测验间的相互比较：相容效度（与已成熟的相同测验间的比较）、区分效度（与近似或应区分测验间的比较）、因素分析法，效标效度的研究证明，实验法和观察法证实。7、效标效度效标，即衡量测验有效性的参照标准，指的是可以直接而且独立测量的我们感兴趣的行为。我们感兴趣的行为，就是要预测的行为，这是一个总的观念，故必须以可操作的测量来确定才有实际意义。
在知网按照关键词检索可以查找相关毕业论文，里面会有你想要的学术论文量表，如果是自己要发文章，就需要自己用办公软件收集资料整理资料以后制作表格。论文怎么编辑一般我们写论文的时候都需要很多的文献做参考，需要大量的文献资料，那么我们查找这些文献资料有哪些途径呢？在众多的查找文献方法中，比较常用的有以下几种方法。最常见的就是学校的图书馆，图书馆的书籍很多，里面有很多纸质的文献，当我们需要写论文的时候，可以通过图书馆，这是一个不错的方法，如果学校的图书馆量不够，还可以去到附近的市里边的图书馆，里面的藏书是非常多的。 在我们用人工搜索图书馆的时候，还可以充分利用，电子阅览室，里面有很多的电子资源，我们可以进行相关的搜索和下载，这也是非常方便的。但是以上两项他所需要的文献资料的量还不够的话，我们还可以有第三种方法。 利用网络上进行搜索一些文件也能获得论文的一些文献数据库，我们用的比较多的就是万方数据库中的论文，里面的论文，很多的经典都能找到，还收录了国际上基础学科和其它学科领域方面的科技期刊，工程领域及会议、国际会议发表的论文等等。中国知网也较常用，它的最大特色是可以直接获取原文。有针对性获取原文，搜索效果非常好，也很快，像英文数据库，如Elsever SDS它是荷兰历史悠久的跨国出版公司，里边有很多期刊，都是国际公认的权威大型检索数据库，收录的各个学科的核心学术期刊。
信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验，显著性差异指数P检验。一般应该先用小样本做信度和效度，但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢，但这又需要你有新的校标。因为不太了解具体情况，所以先这么说，在做的时候你要遇到什么问题，你在问我哈。还有建议关于怎么做信度和效度，你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。 一、信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2（x） 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。 二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。p value 和t value 我在百度百科上没看到，你自己再找找吧
科研论文中的图表是研究结果最为直观的显示方式。表格和图片可以更加清楚直观地表现一些复杂的信息，比如复杂系统之间的关系以及事件发生的顺序等。一张清晰、直观且表达正确的图片会增强文章的说服力，它的效果往往胜过大段的文字描述。现在很多期刊对图片的分辨率、格式和文字标注都有明确的要求。因此确定好目标期刊后，应该根据期刊的《投稿须知》来修改文章的图片。文章里的图片一般来自照片、作图软件或者数学处理软件做出来的图形。用合适的工具来处理不同类型的图，可以达到事半功倍的效果。处理照片的工具，重量级的有Photoshop，轻量级的有ACDSee跟画图板，个人是比较推荐GIMP。因为它不仅是个功能非常强大的开源软件，而且还支持很多种格式的导入和导出。常用的数学处理软件有MatLab 跟Origin。其中Origin可以做出非常专业的图形。当然Excel也是个很不错的选择。流程图用Visio或者PPT就差不多满足所有需求了。在图片的使用上，有一些地方容易出问题，需要注意：（1）确保每个图提供的信息都是清晰和真实可信的。实验过程中获得的原始图像一定要长期保留。后期的所有修改、调整不得使图像失真，不得影响原图的真实性。修改后的图像只能另存为其他文件，千万不要覆盖原始图像。（2）照片类的图片应注意摄入参照物，背景干净，分辨率越高越好，不要逆光拍摄。（3）图片表达简明扼要，尽量删掉图中不必要的文字。图表使用的字体，标签和缩写都必须是一致的。另外图片跟文章中的文字说明要匹配得上。在文章的修改过程中，图表的标号很容易改着改着就不一致了，这一点要特别注意。（4）用图还是用表？在一篇科研文章中，有些类型的信息既可以用图也可以用表格来呈现，这时应该选择一种能最有效传达研究中关键信息的形式，数据少的用表好一些，数据多则使用图。趋势的比较用图比表格更适合一些。在表达方式上，尽可能使用最紧凑的格式，也就是说，相同的数据信息要么用图，要么用表，千万不要两种都用而导致重复表达。在构建数据表格的时候，要权衡数据的完备性和重要性，不要把表格弄得过于复杂。必要时要把一个大的数据表按照类型分成几个小表格，这样读者在阅读的时候，重要的数据一目了然。（5）有效的说明。每个图形跟表格都应该有一个简短的说明，即使读者不看文章的内容，仅仅通过图表及其标注，也可以得到一些有用的信息。在文章正文中，也需要引用到图表中的一些关键数据，但是千万不要重复罗列表格中的所有数据。（6）不管哪种类型的图片分辨率都要高，打印出来要足够清晰，很多学术期刊要求是600dpi，这也是打印机的最高分辨率。另外还需要注意几个小细节：坐标标签和单位要准确；图中文字的大小要一致；同一张图中不同曲线要使用不同线型或者标记区分，在用颜色区分时要注意打印成黑白之后是否还能区分清楚。图片的背景最好是白色的，其他的颜色在屏幕上也许比较好看， 但是打印出来的效果却不会很好。
绘制论文里的立体图有很多种方法最简单的一种就是用PPT里面的线条图形等绘制基础立体图。可以用CAD软件绘制3维立体图，比较专业。也可以用PS AI等软件制作。
word中也可以绘制图形，但是对于不熟悉的人来说很难操作。可以用excel制图，一些数据分析还可以用matlab等软件
word中是图片格式导致不能编辑为啥呢？因为很多人写论文都是网上找的素材，有的根本就没有数据，可能只是一张图而已。直接拿来用，肯定是不符合老师要求的。这时候也分两种情况：一种是从图上可以看出源数据的比如有数据标签啊，我们就可以根据这个数值重新做一遍啦。另外一种就是看不出来源数据的（如上右图）很大几率上你是不可能找到源数据出处的。难道这个就死翘翘没得救了么？非也非也，我们可以大致模拟出来，反正图上不需要标注实际数据（who cares？），我们只需要将图表在word中做出来即可，怎么处理？可以参照我以前的一篇头条分享文章——《 如何依葫芦画瓢？论无数据源图表的制作》word中的图表可以编辑，但是修改不了源数据如下图所示：一般出现这种情况是由于word并不是'凶案'的第一发生地，即图表可能是在excel或者PPT中完成后复制到word中去的（office三件套很多功能是相通的），这个并不足以造成不可编辑，还有一步就是word文件发生了传递，而源文件却并没有同步传递。何以见得？其实word中可以查看图表的源数据的。Tips：所以碰到这种情况，如果我们是在其他工具里面作图的，最后复制后，我们最好把源文件和目标word文件打包一起传递，这样源数据不至于丢失。虽然不能编辑源数据，但是图表还在，修改格式什么的还是可以做到的。那么，今天的实战案例来了，对下面的图，如何去掉0值标签以及0和8之间的线条以及0对应的点和线， 即达到下面的效果：思路：假如我们知道数据从头开始做，这个问题就so easy，我们只需要：1）将前面几个数据留空即可，设置一下显示2）或者将前面几个数据设置为NA#，也能达到一样的效果直接在图上改造，我们应该怎么做？制作步骤：去掉0？删除数据标签双击定位单个数据标签后，按delete键即可自定义格式这招独辟蹊径，我们这里只是要不显示0而已，如果我懒得一个个点击删除，我可以一次性设置。将数据标签设置自定义格式为0;0;这个设置的意思是正、负数正常显示，不显示0值，关于自定义格式不属于我们这里要展开的知识点，大家可以私底下去复习了解一下这个机理。设置0的标签值字体颜色为背景白色去掉数据标记和线条？这里我们用的方法就是设置色彩为无或者不显示，原理很简单，大家直接看图。操作的诀窍就是双击选中某个点，然后设置线条为无以及标记点为无即可（也可以设置颜色为白色背景色，欺眼睛假装它不存在），每个点影响其本身的数据标记符号以及前面的一小段线的控制范围
可以，但你要有自己的理论数据，原量表的数据和内容不能再你的论文中体现出来。否则有剽窃之嫌。
你的思路反了，你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路，之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异，那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响，那就用回归分析
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看你问卷上面有哪些类型题目选择统计方法
用透视表分析一般的数据就可以了啊。步骤：插入——数据透视表——选定需要分析的数据，即可生成透视表。然后根据自己需要的数据进行布局，在树枝一栏中可以选择统计方式，比如求和、求平均、最大值、最小值等等。另外，如果因为专业原因需要进行更专业的数据分析，可以参考楼上的数据分析软件进行分析即可。以上问题来源于天猫博望专营服务店团队，希望可以帮到您。
写论文用的统计分析，当然是通过计算得出来的。也就是说，按照数字的比例来计算出来的。
1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
论文中的表格你可以直接在论文页面。自己chs入就可以的。也就是说，我们在写论文的时候上面是有工具栏的。直接有表格。
用word文档制作表格，改变其格式等。打开word文档，切换到插入选项栏，点击表格，插入表格，选择5列4行，确定。选中整个表格，边框，选择边框和底纹，在预览下方去掉列边框和中边框。在宽度下方选择0磅，选中第一行表格，边框，选择边框和底纹。在预览下方选择下横线，在宽度下方选择5磅。全选表格，切换到开始选项栏，点击居中就可以了。三线表实验测量和计算数据是科技论文的核心内容，作为数据表述主要形式之一的表格，因具有鲜明的定量表达量化信息的功能而被广泛采用。
写论文的时候，中间如果需要有表格，直接插入就可以，这样更有说服力，看上去一目了然
论文中表格是怎样做的，表格中的做的一般都是在这个插入表格就可以了