本科毕业设计的话，做多元线性回归分析是最好的选择
我想SPSS的各种操作你应该已经都学过了，所以简单说下思路
其实统计相关的问题，很多情况下最终最有意义的只是回归分析，但为了显得内容丰富具体，一方面是要对数据做各种各样的处理，比如直方图什么的，之后就是对各种处理的分析，其实我一直感觉这个部分挺扯的，不过既然是毕设，就无所谓，尽量多写一些就可以了。
研究方向就定为大学生成绩的影响因素分析就可以了，先列出数据里面反映出的各种可能的影响因素，比如科目，不同班级，年级等，然后自己想下这些具体会怎样影响成绩。因为都是定类变量，需要对“科目”进行适当的分类（一般做回归分析，每个变量最好少于5类）。
之后做单变量分析，这里需要注意的是最好把成绩也分下段，分别赋值1-5，这样做出来有代表性，而且回归分析的结果不会很难看，可以有很多扯的空间（算是小技巧吧）。
然后做双变量分析，引入交互影响因子，比如，检验科目和年级的交互作用，如在第2年的专业基础课的成绩普遍偏低，检验假设的显著性等，
然后把所有变量都放在一起，做回归分析，分别验证模型本身和各变量的显著性（F值和t值）
对于论文来说，关键是分析，也就是对结果的解读，比如你如果得到了“男生理科成绩普遍偏高”的结论，就要从结果中找根据，然后深入分析，再给出可能的原因。最后，为了验证其正确性，再从另一个方面去证明，这些你自己多想想就可以了。
补充一句，对于班级这个变量，实际上你可以先做一下两个样本的均值检验，看看是否有显著的不同——总之就是考虑得越细致，越全面越好
先说这么多，以前学SPSS统计分析课的时候做过一些大作业，保留了一部分，如果还是没想法的话，可以给我发消息
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考