研究发现毕业论文如何写

怎样写好一篇高分毕业论文？一篇毕业论文是大学学习期间的一个总结，也是大学学习的一个很好的展示，那么怎样才能写好一篇高分的毕业论文，怎么样才能在答辩的时候顺利的通过呢？这些问题无时无刻不在折磨着即将毕业的同学。很多同学看着别人写的论文觉得很简单，但是轮到自己写的时候，才知道原来写论文是这么的不容易，实际中可能做得来，但未必写得来，更未必能写得好。个人觉得做任何事都要讲究一个方法技巧，都需要制定一个计划。写毕业论文也是一样。你掌握方法、技巧的前提自然是熟悉、熟知原尾 、掌握规则。怎样写好一篇高分毕业论文：1、选题：考虑其价值和范围选题的价值包涵两层意义：理论的和实际的。前者是指学术价值， 后者则是其实用价值。要兼顾两方面要求论文作者广泛而大量的阅读浏览最近发表的、各类期刊及权威学术报刊上的文章。比如英语学科，就应该广泛的阅读《语言教学与研究》、《中国外语》、《外语与外语教学》、《现代外语》等。用广泛阅读的方法达到了解学术前沿及科研最新动态的目的；同时，作者还要明确感兴趣的领域和该领域目前的研究现状。这样，通过大量阅读浏览文献的方法，作者会得到一定的启发或灵感，就可以结合选题的方向及导师建议拟定自己可以做的研究课题了。2、明确论文的主题和研究方法论文的主题就是你的论文要证明的是一个什么结果，要阐述的是一个什么结论由于对于同一个研究方向，往往有很多种研究方法， 刚开始研究时往往有些摸不着头脑，脑袋里面是浆糊，人云亦云，天天换方法。我有段时间就是不知道用什么方法好，总是换方法，到头来自己都头晕而且研究工作没有太大的进展。3、选好自己的论文资源利用好自己擅长的领域，自己擅长的资源。使用个人经验可以让你的论文既生动又明确——还能让你更投入到写作当中（谁不爱谈论自己呢？）这样论文就会发挥你的的特长。使论文更加优秀。吸引别人的眼球，这样你论文才能获得高分。4、内容要抓住阅读者的心写论文的时候，内容一定要有创新，要吸引阅读者的眼球，必要要有一定的深度，论文的深度决定你自己论文研究的程度，想像这篇文章就是你在对朋友和家人解释你的一个观点，目的是是大家都信服你的观点。为自己确定一个阅读者，而你的这篇文章就是为他所写的。有的时候，大多数论文都会让人觉得乏味或者无趣，所以不想让阅读者有这样的感觉，你的论文一定要有创新，一定要吸引阅读者的眼球。 5、写作之前一定要做好调查和规划围绕论文的题目，制定详细的写作计划。首先根据所选论文的题目制定论文的主题，然后围绕这一主题进行研究调查，然后写一份任务计划书，其中包括整个研究的进展步骤和要需要完成的任务。具体的时间做具体的事情。一次只能处理一个论点，不要试图一次性的把自己论文的主题搞定，对整个主题有一个大概的感觉就行，所以还需要建立一份大纲。把各个论点都联系起来，贯通全文，是论文更加精彩。文章大纲可以说是你的思维导图，是你的文章将涉及的一系列要点，是你论述的目的，是你完成作品的大致面貌——甚至，如果你思路清晰，文章的第一段也可作为大纲将中心内容揭示，并看出写作脉络。6、做好总结别把“总结”和“摘要”混为一谈。文章的最后一段或两段应是你的论点最出彩的地方，千万不要老调重弹，只是重复文中的观点。你可以解释你的研究发现，提出你对文中数据的理解，描绘未来研究的前景，或指出在你文中出现的事实的意义及重要性。结论应是论文的最强音，而不是软弱的摘要重述。要写一篇优秀的毕业论文，一定要综合自己的兴趣、专业、知识内涵及发展方向等多方面的考量因素，慎密并科学的加以思考和分析，积极做好前期的准备工作，做好充分的调研和了解之后再动笔，才能取得毕业论文写作上的成功。

论文是毕业生对于学习成果的一种总结，论文写作对于每个大学生或者科学工作者来说，既是技能的展现，也是一道难关。论文是能否顺利毕业的关键。即使写作水平再出色、写作经验再丰富的人，在写作硕士毕业论文时也要尽心竭力。那么问题来了，怎么样才能写一篇优秀的硕士毕业论文呢？下面我给大家分享论文写作的几个小技巧。我个人把论文三个阶段，一是读，再是写，最后是改，需要说明的是，论文写作是一种能力，各类论文的写作方法是相通的，具体什么是读，写，改呢？继续往下看:一、读(即：读哪些论文（对象），读论文的目的是什么（目标），怎么读（方法）)1读什么论文读论文，需要读经典的专业基础论文、survey（概述）论文，及5-10篇左右读新的高质量的专业论文。好的论文怎么找？首先找专业领域中好的会议、期刊；其次，经常访问专业领域有名的实验室、研究员的主页，关注其发表的论文方向及内容；50-100篇，半年；就可以开始动手写论文了。2读论文的目的读论文的目的有两个主要目的：一是了解世界上本专业领域的内容和发展情况；二是在了解过程中，产生自己的idea，进入这个领域。什么是idea？怎么样产生？idea一般是在读论文的过程中产生的，给出三种比较简单产生idea的方法。（1） 第一种弥补缺陷法。即去发现别人论文中的weakness（缺陷）。你在读很多个论文时候，就会逐渐发现，每一篇论文都不是完美的，解决的都是某一方面的问题。很多论文，尤其是经典论，都有很多论文跟着去提高和改善原来论文的效率、方法什么的。因此，你可以根据这个特点，去找你感兴趣的论文的weakness，你提出相应的弥补缺陷的解决方案；（2）第二种新型方案法。就是提出与论文不同的解决方案，你觉得你在性能、方法、效益等方面有新的方法，那就产生了新的idea，不断地磨合，修正，完善你的idea，就慢慢成为一篇比较好的论文；（3） 第三种减少约束法。即减少论文中的assumption（假设），一般来说，所有的假设都是约束条件，去除约束条件就是形成新的方法的过程。这三种方法是比较简单的、操作性比较强的方法，比较有针对性的产生idea，避免看论文中的茫然状态。值得注意的是，在产生idea过程中，不要想着憋大的idea，不要试图完全推翻或者建立自己的体系。在目前阶段，对大多数人来说，这是不可能的。好高骛远，往往会半途而废。你有一点点的贡献就好。没有一篇论文是完美的，而任何人的工作都必须在其他人工作基础上进行的。 3怎么读论文（1）最忌讳的是一篇论文反复读前面的几段。要读，尽量一次性读完，不管理解多少，尽量一次读完，你可以一篇论文多读几遍。不要放。很多人都是，觉得读起来难，读一读，放一放，然后再从头读。好像烧开水，没等开锅呢，就凉凉了，然后再烧。（2）读的时候带着想法读。读论文不是相面，你要看看内容是什么，和以前的有没有区别，有什么不同，有没有weakness。但是在阅读的过程中，往往就忘了这个事情。怎么办呢，就是每次看完，对这篇论文做个总结，总结一下论文的主要阐述的内容和方法，和以前的对比一下，这样，就把论文吃透了。好的论文不妨隔三差五的多读几次。（3）看到好的句子，记下来，然后自己写论文时候改一下就可以用的。尤其是读native的论文，非常必要。论文的文风怎么样，整个文章的版式，句子的书写，词汇的使用。论文读多了，就很容易把专业词汇积累下来，所以，尤其在开始的时候，一定要把好的句子、单词记下来。好记性不如烂笔头，非常推荐大家这样去做。二、写(写论文和读论文过程类似，包括确定论文的性质，论文的目标，写论文的方法。要了解论文的组成是什么，每一部分应该怎么写，然后再进入写论文的过程。)在具体写作的时候，需要考虑下面的过程：写什么性质的论文。如会议论文、期刊论文、letter、regular paper，或者写的是综述（survey）、方法、理论等等。不同的论文的对象，载体，篇幅，侧重点是不一样的。比如，会议论文、短论文等对新的要求比较高，比较短，其他的次之，所以论文写作要集中在新的方面；而期刊论文等对新的要求之外，还要求完善、高质量，所以写作时候要系统性和创新性并重。写论文的目的是什么。第一，你想要发表的地方是什么，会议还是期刊。不同的地方有不同的要求，尤其是期刊论文。所以，在写论文之前，尽量确定要投的期刊或会议。然后，去阅读几篇最新的该期刊或者会议的论文，明确一下体例和内容大致规划。重要的是，你选择的题目和投稿对象的要求尽量切合。第二，你想要发表的时间，一定要有个发表的时间点。一方面，人都是有惰性的，你限制了时间点，就能很好的督促你，你可以多选择几个，这样你就会处于忙碌和兴奋状态，成果就会快而且好，否则非常容易消极怠工。另一方面，很多毕业生，需要在写大论文之前，需要得到论文的接收函。在时间规划上也是有要求的。如果想在时间上快一些，可以找一下相关刊物的special issue或者special section等，一般这特刊，出版的速度相对快些。一定要提前谋划，无论是会议还是期刊，一般要提前半年以上。写论文的方法。首先了解一下论文的结构。通常一篇论文包括7个大的部分，每页大概10段，每段大概4，5个句子。所以，一篇会议论文大概200-300个句子罢了。一小时写5句，一天写一页也就差不多了，一周也就写一篇论文吧，当然前提是idea什么都比较成熟后。其实，如果真的想明白了，差不多2-3天也就可以了。论文的组成。下面，针对论文给出7个大部分的一些内容组成：（1）Our Solution——描述自己的工作，可分成多个部分：a）从读者角度阐明定义和表示法；b）提供算法的伪码，图解和相应解释；c）用设问的方式回答读者可能提出的潜在问题；d）复杂的冗长的证明和细节可以放在附录中，这里关键是把问题阐述清楚；e）特例和例外应该在脚注中给予说明。（2） Performance Analysis——验证提出的方法和思路：a）合理地设计实验（简洁的实验和详尽的实验步骤）；b）必要的比较，突出科学性；c）讨论，说明结果的意义；d）给出结论。（3） Conclusion——总结、前景及结文：a）快速简短的总结；b）未来工作的展望；c）结束全文。（4） References——对相关重要背景文献的全面引用：a）选择引文（众所周知的结论不必引用，其他人的工作要引用，经典的和新的论文要引用）；b）与前文保持一致。（5） Abstract—— 对自己工作及其贡献的总结：a）阐述问题；b）说明自己的解决方案和结果。（150-200words）（6）Introduction——背景，以及文章的大纲、你的贡献：a）题X是重要的；b）前人的工作A、B曾经研究过这个问题；c）A、B有一些缺陷；d）我们提出了方法D；e）D的基本特征，和A、B进行比较；f）实验证明D比A、B优越；g）文章的基本结构，大纲。（1page）（7）Previous Work——说明自己与前人的不同：a）将历史上前人的工作分成类别；b）对每项重要的历史工作进行简短的回顾(一到几句)，注意要回顾正确，抓住要点，避免歧义；c）和自己提出的工作进行比较；d）不要忽略前人的重要工作，要公正评价前人的工作，不要过于苛刻；e）强调自己的工作和前人工作的不同，最好举出各自适用例子。然后我们就开始写论文了。首先，写论文时候，最好一气呵成。千万不要犹豫，今天写点，明天写点的样子。那样往往写不好论文。一篇SCI论文，我想，一般最多用一周多一点的时间写完主题部分；而一般会议论文2,3天即可。当然，一些实验可能需要时间长些。无论如何，不可以拖延。可以说，每篇论文都可以发表，所以你写出的论文肯定是有成果的。其次，写论文时候，有些需要注意的语言表述的地方。首先，尽量拼写、语法正确。保证全文没有单词错误和明显的语法错误，这个非常重要。论文学术是非常严谨的，错误拼写容易让人觉得水平不高。另外，写作句子尽量简单，每个句子只包含一个意思，这个和中文论文差别很大。记住一定用简单的句子，一般情况下，即使算上从句也尽量不要超过两句话。第三，避免用口语。例如so、the same as、one hand…on the other hand等等。从native和好的论文里面，把重要的连词的应用学好。如therefore，however，moreover等等，尽量装着学术化一些。第四，尽量避免第一人称，we怎么怎么地。论文的组成元素。通常，包括图形、公式、算法、证明等等。论文应该是图文并茂的。通常情况下，如果读者是同一领域的研究人员，他们看完论文的图片及图注就可以知道这篇文章大体所做的工作。因此，要标注好每一幅图片所展示的信息，但尽量简洁。图和文本要保持一致，并且互为补充，所有图在论文中都是必须提及的。不同的图有不同的要求：（1） 第三，作图工具一定要专业，尽量避免用excel等做，通常做的不是很好看。图的质量一般是300dpi以上，所以如果可能，尽量用专业工具作图，然后粘贴。在论文录取后，尤其期刊论文，一般需要提交高质量的图片，尽量是jpg和tif格式的。（2）最后，论文排版要尽量和论文要求一致，直接使用投稿对象的模板。如果latex等熟悉的朋友，尽量用latex，排版的质量非常棒的。除了图，论文里面还应该有公式、算法、证明、定义等。一定尽量用专业的东西编写，这些地方尽量不要用图片。整篇论文要尽量用多种元素说明，避免整篇大片大片的文字描述。最后，好的论文要有好的明确的题目，我一般是先写一个然后整篇论文写好后，查重、修改、定稿。查重目的主要是了解下重复率是多少，避免不必要的麻烦，其次还有助于论文的修改。（3）对于说明性、功能性和流程性等的图，我建议一般先自己在纸上手绘大框，这样方便设计、修改，等定型后，在用专业工具绘画，这样一般效果很好而且节省时间。（4）另外，当采用柱状图、折线图等，优先用黑白色，然后是灰色或阴影的，最后才是彩色的。据说有大概10%的男性是红/绿色盲，因此要避免使用红/绿色，而且打印时候大多时候是黑白的，所以，在采用颜色标识的同时，尽量加一些标识性的线条标志，要有区别于其他区域的大小和形状。对于这些性能分析、对比等，在解释时候一定要尽量说明图的形成原因，并包括数据。如与谁相比，能效提高百分之多少，什么原因造成的等等。三、改好的论文不是写出来的，是改出来的。完成一篇论文后，先通读一下，看看有没有什么要更改的。一般来说，更改有本人更改和他人更改两种。写完之后通读一次，先不要再读，放两三天再说。这样容易产生新的更好的想法，然后再仔细更改。更改是个打磨的过程，必须字斟句酌，可以参考其他好的文章，对照写。改论文绝对不是查缺补漏那么简单，要从审稿人、读者多个角度去看，想想读者能从你这个论文里面获得多少、想看的是什么。另外，一定请领域朋友帮助审查一下，以便检验论文的正确性和新鲜性，而且可以对一些术语用词进行改善。

论文框架由以下几部分组成：

1、介绍

简要地总结论文主题，说明为什么这个主题有价值，也许还可以概述一下你的主要结果。

2、背景信息(可选)

简短地介绍背景信息是必要的，特别是当你的论文涉及两个或多个传统领域时。

3、新技术回顾

这部分回顾了与论文相关的研究现状。

4、研究问题或问题陈述

工程论文倾向于提到一个需要解决的“问题”，而其他学科则是用一个需要回答的“问题”来表述。在这两种情况下，有三个主要部分：

5、描述你如何解决问题或回答问题

论文的这一部分形式更加自由，可以有一个或几个部分和子部分。

6、结论

结论部分通常涵盖三件事，并且每一件事都应该有一个单独的小节：

7、参考文献

参考文献的列表与第3部分中给出的技术现状综述紧密相关。所有的参考文献都必须在论文正文中提及。参考书目可能包括论文中没有直接引用的作品。

8、附录

一般来说，太过具体的材料不适合在论文主体中出现，但可供考官仔细阅读，以充分说服他们。

第一，避免出现谦词、关联词、感叹词、疑问词等。第二，摘要属纯客观介绍，一般用第三人称。第三，本科毕业论文摘要一般不用分段。第四，摘要应避免和论文引言、结论部分重复。第五，摘要要结构严谨避免冗杂，用简洁话语表述即可，一般不用长句。

论文文献研究方法部分怎么写

论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。

1、调查法

调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。

2、观察法

观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。

3、文献研究法

以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。

论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。

论文写作中的研究方法与研究步骤

一、研究的循环思维方式

二、研究的路径

三、研究的分析方法

四、研究过程的设计与步骤

五、对传统研究思维模式的再思考

在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。

世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：

Facts —Theory—Speculation

事实——理论——猜想

上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。

上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。

另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。

我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。

研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。

实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。

我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。

针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。

[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。

因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。

定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)

定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。

这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。

第五步、进行数据的处理和分析

数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。

数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。

值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。

第六步、得出结论，并完成论文

论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。

针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。

在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。

在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。

【注释】：

[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。

[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。

[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)

[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.

[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。

[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32

[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。

[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。

[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352