mini灵灵
Chapter 18 Dealing with Limitations 首先,没有任何研究是完美的。所以,直接讨论研究的局限性是可以被接受的。但是,技巧很重要。 最重要的原则是,重点要落在破局点上。也就是说,采用“虽然有。。。局限性”,但是“我们的研究采用了当前最合适的解决策略”。 最常见的失误是,将论文的不足放在了最后部分阐述,即stress position,那么读者记住的就会使不足之处, 而不是该论文中的发现。 局限性,可以涉及方法,统计学,解释等等。采用的应对原则基本一致。不过,个人觉得只有在局限性比较明显的时候才需要特别讨论。毕竟,大多数论文并没有这一部分讨论。
二的一米
论文研究的局限性是很多的。论文一般限于篇幅,只对所要研究的问题进行研究,从而忽略很多其他的问题,而对问题进行化简,这一方面增加论文的简单性,另一方面可能忽视了有有的信息。论文的研究还受限于其他条件,如研究者的经验,研究者的知识背景,研究者用的手段、方法,获取数据的充足性,对数据进行分析的方法,模型等,都可能对研究结果产生影响。另外,从哲学上讲,任何研究都是观察者对事物的认识,是个主观的东西,不可能做到主观完全等于客观。
欧欧里里
在研究的过程中,有各种原因可能会导致研究产生局限性,这些原因主要可以分为两个部分: 由于研究方法论或是由于研究人员本身。若论文中发生方法论相关的研究局限性,可以直接清楚的指出潜在的问题,并提出建议改善的方法,这部分必须在”future studies”中更进一步讨论。
以下是关于方法论可能会产生的问题,以及这些问题对研究结果可能造成的影响:
当使用概率抽样/随机抽样(probability sampling)时,有可能所抽样的样本无法代表所研究的母体(population),这时研究则会产生与统计“sample bias” 或 “selection bias”(选择性偏差)相关的问题。
例如,当使用问卷调查来获得研究结果时,我们会要求样本(问卷答题者)回答问卷上所列出的问题,但是,如果无法接触到合适的问卷答题者,或是所涉及地理区域不够广泛,在这些情况下,所选取的样本(问卷答题者)则不能够算是随机样本(random sample)。
当进行研究并且希望获得有效的研究结果时,充足的样本数是非常重要的。样本数越大,研究结果便越精确。但是当样本数不够大的时候,便较难使用有限数据来证明研究内容的显著相关性。
通常在进行统计分析时,较大的样本(sample)数较能代表母体(population),因此通过分析所得到的结果,也较能在母体中套用。若不知该如何选取适当的样本数,建议可以参考scientific calculation tools
在从事研究时,应引用过去的文献内容作为该研究的基础,回顾文献可以为研究主题提供理论基础。但是,由于研究主题涉及范围的不同,相关的文献也可能较为有限。
当研究主题相关的文献不够充足时,也许必须发展一个新的研究框架或理论。在这个情况下,过去文献的不足反而可以做为发展研究空白(research gap)的契机,并且可以借此提出相关领域未来研究方向的建议。
当撰写完研究分析结果(在讨论Discussion部分),你也许会发现所使用搜集资料的方法限制了全面分析研究结果的能力。
例如,也许你发现某个问卷中的问题应该以其他观点来陈述,或者你忽略了某些重要的问题而未包含在问卷中,这时,必须在”研究局限性”中提及这方面的不完善,并且指出未来研究中可以通过何种特定的搜集资料方法,来解决这个问题。
扩展资料
论文写作中添加有关研究局限性的描写有助于增加文章的可信度。如果审稿人发现某一局限,但是作者未事先说明,审稿人可能会对论文产生负面印象。如果在未来的研究背景下讨论论文的每个局限性,文章更有可能被引用,因为它将为其他研究人员的研究问题提供有价值的信息。
另外,提及研究局限性也表明我们已充分的考量过研究的不足之处,以及我们对自己所研究的主题有着充分的了解。既然所有的研究都难免会有局限性,那么比起刻意忽略这部分,诚实并且详细的在论文中提出来,反而能更加给审稿人及其他研究人员留下好的印象。
问题一:论文的局限性怎么写。字数越多越好。要英文的。谢谢大家。 50分 太巧了,我有一篇。论文提纲可分为粗纲和细纲两种,前者只是提示各部分要点,不涉及材料和论文
把摘要的部分内容抄点点,也可以总结一下全文的观点,也可以“展望一下未来”。此观点的发展趋势等等。
论文研究的局限性是很多的。论文一般限于篇幅,只对所要研究的问题进行研究,从而忽略很多其他的问题,而对问题进行化简,这一方面增加论文的简单性,另一方面可能忽视了有
在研究的过程中,有各种原因可能会导致研究产生局限性,这些原因主要可以分为两个部分: 由于研究方法论或是由于研究人员本身。若论文中发生方法论相关的研究局限性,可以
中文文本分类所涉及的关键技术主要有中文文本预处理技术、中文文本表示模型、特征选择、文本分类的评价方法等。文本分类流程图见图1。 (1)数据准备和预处理阶段 收集