论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
定性分析法与定量分析法：就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。这个听起来比较难，多举几个例子就好了。
定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。
定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
定性方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。
它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究，要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面，将同质性在数量上的差异暂时略去。
论文问卷数据怎么分析如下：
一、问卷类型
问卷调查分为两大类：即量表问卷和非量表问卷。
量表问卷通常更多用于学术研究，其特点在于更多的态度认知题项，体现样本人群对于某事物的态度看法态度情况等，通过对各研究变量的关系研究，找出其中内涵逻辑关系。
非量表问卷更多体现对某现状的事实情况和基本态度调研，比如样本进行网购的原因，不进行网购原因，网购平台的使用现状情况等。此类问卷更多在于分析思路的逻辑和现状情况的了解分析，以及样本的基本态度情况。
二、分析方法
从分析方法上，量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少 有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和 “非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。
三、分析结果
问卷数据一般使用SPSS进行分析即可，分析基础比较薄弱，可使用SPSSAU进行分析。SPSSAU分析结果生成的是“类三线表”的格式，系统会自动生成指标解读报告。
定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。
英国院校的毕业论文中都被要求写Methodology，很多同学都对Methodology表示一脸懵，这究竟是个什么东西？ Methodology就是你写这篇毕业论文所运用的方法是什么，以及为什么用这样的方法，以及采用这种方法的步骤。 Methodology通常分两步走。 第一步解释你的研究途径，就是你需要解释做什么研究，在哪里做研究，为什么这样做以及你需要确定用何种研究方法，是定量分析还是定性分析等。 第二步阐述你的研究设计，在这里你需要详细解释到你的数据来源，以及会得出一个大概什么样的数据分析预测等等。听起来是不是还有些懵，具体该怎么做呢，好，话不多说，直接上结构。 引言 在methodology的引言部分，需要提纲携领的概括一下在这一部分要涉及到什么内容，比如研究设计，数据收集方法，样本选择以及道德考虑和研究局限性等。 介绍研究设计 在这一部分同学们要解释是采取了定性研究还是定量研究，为什么要用这种方法（定性or定量），这种方法的优点，对你论文的适用性是什么以及它的局限性。 介绍研究途径 研究途径通常分为三种：positivism，interpretivism，post positivism。 一般情况下， Positivism 一般用于自然科学例如商科等毕业论文写作。需要用到定量分析。 Interpretivism 一般用于人文社科等文科类科学，需要用到定性析。 而 post positivism 适用于objective world by subjective experience。这种情况下会同时运用到定量与定性分析。这里同样要介绍采用了何种研究途径，为什么要用它，以及优缺点。 介绍数据收集方法和工具 在这一部分你要详细解释你的数据来源。 具体来说，定量分析需要进行数据收集，收集过程分为一手数据（问卷调查）和二手数据（如公司年报，股票证券的历史数据等等）。 而定性分析则通过interview来实现。这一部分同样要解释选择这种数据收集方法的原因，优点以及局限性。 介绍研究实验或访谈的样本和参与者 无论是定性研究还是定量研究由于无法将某一群体的全部纳入为研究对象，因此便需要抽样。 在这一部分，需要介绍采取了何种样本抽样的策略是随机抽样还是非随机抽样。 此外，还要介绍访谈或实验研究中的参与人或研究对象。要详细说明为什么要选择它作为研究对象，包括时间、地点、名称。 研究的时间和流程 研究的时间和流程也是Methodology中非常重要的部分。 需要说明你进行研究的开始和结束时间，以及你进行研究的流程步骤。 . The researcher contacted the respondents by email and asked them to participate in the research after explaining the nature and the scope of the study. 数据分析 在完成前面的步骤之后，紧接着就是详细分析你搜集来的数据资料。 如果在数据分析的过程中有用到一些辅助软件的话也可以适当说明。 伦理考量 在这一部分，同学们需要提及 伦理问题（Ethical issues） ，说明你是如何获得对受访者的访问权限， 受访者是否签署知情同意书。 知情同意书通常放在附录中，这一部分内容大概算是英国论文特色吧。 . all participants reported their written acceptance regarding their participation in the research, through a signed Consent and Briefing Letter. 研究局限性 局限性是在国外写论文的永恒内容，所谓critical thinking的集中体现。 这一部分也是methodology的最后内容也是精华所在。 在这里同学们要详细的介绍一下在进行本研究时遇到的若干问题和挑战。 例如，样本的规模相对较小对研究的可靠性产生了挑战；再比如，仅使用定性（定量）研究所产生的问题等等。 以上便是写methodology的全部逻辑结构，希望这样总结下来，对同学们在写方法论的时候能够有所帮助。
论文分数的评定综合了多方面因素，论文润色做得好，分数不会低。
论文润色时常见的一些问题：
一、润色语言
应避免以下问题的出现：
1、特定单词或短语的过度重复。
2、不合适的用词(例如，太过情绪化或非常不正式的词语)。
3、性别歧视的语言，特别是用男性代词来概括人。
4、陈词滥调，方便但缺乏想象力以及过度使用的表达方式。
二、润色语法
1、主语及其动词应该一致。
2、动词时态在每一段中应该一致。
3、代词(he, she, they, it等)应该追溯到所指的人或物。
4、注意组合语句之间的连词或分号。
三、润色标点和格式
1、确保正确使用逗号，引号和撇号。
2、确保大写所有的专有名词和标题。
3、论文格式要保持一致，检查页边距、字体大小、行距、标题页、页码和字数。
商科论文写作通常可以遵循以下步骤：
1、定义主题
撰写商科论文的第一步是定义主题。了解论文的主要目的是什么(教育、宣传、推广)以及针对谁。这一步至关重要，因为它为整篇论文奠定了基础。
2、创建大纲
大纲在撰写商科论文时至关重要。要想论文讲得通，唯一的途径就是整合逻辑。首先创建一个简单的草图，描述论文整体的框架，包括各个部分应该写什么内容。这会防止同学在实际写作时偏离要点。
3、广泛研究
这是撰写论文时收集所有必要信息的部分。遵循之前创建的大纲，以避免浪费时间。充分利用所有可用的资源，例如：书籍、网络、采访等，只收集相关和必要的信息即可。这部分将构成论文的主体，所以同学需要获得充分的信息。
4、撰写初稿
有了详细的大纲和相关的材料支撑，这一步应该很容易。初稿很少是完美的，但通常需要耗费大量时间。有几个最重要的部分需要同学留意：
5、校对修改
千万不要直接提交初稿，因为很有可能里面全是错误。同学要消除所有的语法和结构错误。尽可能地浓缩观点，并通过修改论点来突出要点。
可以做这个~~
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
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
Dissertation创作全过程中，叙述研究思路(Methodology)是关键的一个一部分。在其中，最常见的种类能够分成二种，Qualitative Research(定性分析法)和Quantitative Research(定量分析法)。 为了更好地协助大伙儿理清，下边我就来细心说说这二种研究思路。全部要写proposal和论文的同学们可要留意认真听讲啦! 界定及差别 最先，定性分析法和定量分析法各自是啥? Qualitative Research(定性分析法) 定性分析法致力于叙述物件的特性，涉及到能够观查到但没法精确测量的状况，它是一种工作经验科学研究，在其中的数据信息一般是是非非数据方式的，但是也是有方法转换为数据方式。 此外定性分析法一般是在观查和表述的基本上深入了解人们的个人行为、工作经验、心态、用意和主观因素，以找到大家的思维模式和体会。这类方式学者更为高度重视参加者的见解，案例研究、人种志、历史时间和现象学都归属于定性分析法的种类。 Quantitative Research(定量分析法) 定量分析法就是指根据数学课的方式(尤其是统计分析方法)来搜集数据信息，并根据对数据信息开展剖析来表述状况。在 定量分析法 中，造成的数据信息自始至终为标值，并必须应用数学课和统计分析方法开展剖析。要是没有数据，那毫无疑问并不是定量分析法。 综上所述，我们可以得到二种研究思路的一些差别： 定性分析法是主观性的，定量分析法是客观性的; 定性分析法的数据信息一般是文字数据信息，定量分析法的数据信息则为数值数据。 具体做法 讲完了界定和区别，大家再讨论一下这二种科学研究各自有什么实际的方式。 Qualitative Research(定性分析法) individual interviews(本人采访) 本人采访一般有二种方式：零距离和电话方式。零距离的优点取决于采访全过程中，大家能充足的观查被访者，进而获得更精确的数据信息，例如小表情和身体语言。缺陷取决于无法融洽时间，必须一定的钱财成本费。 电话方式的采访充足方便快捷，也没那么宣布，更非常容易构建舒服的气氛，缺陷是非常容易在出现意外状况下撤消，也没法观查被访者。 Focus Groups(分组讨论) 分组讨论的科学研究方式始于“社会心理学鼻祖”约翰逊·默顿专家教授，全过程中参加者会在工作组中共享她们对特殊主题风格(一般由学者明确提出)的观点，科学研究工作人员则会纪录全部探讨全过程，从会话中获取最突显的信息内容，最终将这种信息内容开展归纳。 留意，分组讨论并不是对每一个人的独立访谈，它的关键是探讨。那样做的目地是造就一个自然环境，使每一个人都能随意地表述自身的见解。此外这类方式也不允许实施者的存有，他会危害参加者观点的更改。 behavioral observations(个人行为观查) 针对个人行为观查而言，它没什么显着的被访者，科学研究工作人员是在特殊的自然环境下观查某一目标的个人行为或是是挑选，一般必须很多的时间。例如初入职场中的人际交往、小动物在不一样状况下的挑选这些。 个人行为观查有一个很显着的缺陷，当研究对象为人们时，她们的个人行为非常容易遭受观察的危害，从行为心理学上讲，这也是有效的。长期的观查也许会使大家更为当然，可是还是有一定危害。 Quantitative Research(定量分析法) Questionnaires(调查问卷) 调查问卷的方式有很多种多样，电话、电子邮件或者别的的线上方式，但是他们的实质都一样，取决于以同样方法向很多工作人员明确提出一样的难题，而且一般会出示固定不动的回答供参加者挑选，有时候也会出现敞开式的难题。 对比别的的方式，调查问卷的方式优势取决于用时少、简易通用性，可以迅速的从很多样版中得到数据信息。缺陷是固定不动选择项的状况下不可以包含所找答案;较长的问卷调查会使被访者丧失兴趣爱好;被访者很有可能会对一些难题了解误差，促使结果丧失参考价值。 留意，调查问卷中最重要便是问卷调查的设计方案，难题描述一定要简易清楚，防止导向性的难题，另外保证每一个难题只有一个疑惑。 举个错误的事例： Do you agree that food prices are increasing to the point of unaffordability?(您是不是愿意食品价格会增涨到没法承担的程度?) 这个问题事实上就包括了2个疑惑： Do you agree that food prices are increasing?(您是不是愿意食品价格会增涨?) Do you agree that they will soon be unaffordable?(您是不是愿意大家将没法压力起增涨的价钱?) 难题描述好几个疑惑的状况下，回答当然也不是精确的，你永远不知道被访者愿意哪一部分，因此每一个难题一定要想好是不是仅代表一个疑惑。 individual interviews(本人采访) 针对定性分析，大家还可以应用本人采访的方式，一样有电话和零距离二种方式，但是这儿的本人采访大家一般已不应用会话方式，只是话题讨论，科学研究工作人员必须提早设定好难题及其他们的次序，难题的设计原理与调查问卷同样。 本人采访的优势取决于难题的回答可以灵便随机应变，信息内容也更精确;缺陷是钱财和经济成本，有一些回答无法量化分析。 behavioral observations(个人行为观查) 尽管个人行为观查的方式多用以定性分析法，但有时候还可以用以定量分析法，例如一段时间内根据某一街口的轿车总数、职工晚到的时间点遍布，这种标值式的结果大家都能够仔细观察的方式得到。 个人行为观查的优势取决于科学研究工作人员能够随时随地停止或逐渐观查，数据信息灵便，缺陷一样是观查自然环境会对结果造成一定的危害。 Secondary data(辅助数据信息) 有时我们可以依靠一定的辅助数据信息，例如在我们必须某一大城市的人口流动状况或是是一些企业的年薪和开支，这种都早已拥有现有的数据信息，我们可以立即使用。 使用辅助数据信息的优势取决于迅速可以获得数据信息，可是很有可能有一些数据信息不足详细或是不精确，例如一些企业的财务报告很有可能会出现一定的水份。 之上便是有关Qualitative Research和Quantitative Research的差别和具体做法，学生们在挑选的情况下先要想一想自身的毕业论文可用定性分析法还是定量分析法，随后联系实际状况再去挑选具体做法，例如很多样版的状况下显而易见不宜应用本人采访的方式。 如何选择研究思路? 假如你科学研究的难题与大家的主观性感受及其她们对日常日常生活的了解有关，倘若你需要写一篇主题风格为发达国家教育体制的毕业论文，便是典型性的叙述状况的毕业论文，大家会应用定性分析法。难题也是没有正确答案的： 发达国家的教育体制现阶段有什么难题? 发达国家教育体制的难题是什么时候逐渐的? 发达国家教育体制的这种难题是不是有解决方案? 这种全是很主观性的难题，参加者的回答也各有不同。同样，下列这种相近的题型也应当用定性分析法： 为何网上购物愈来愈时兴? 男士和女士的消费核心理念 不一样年龄层针对发达国家腐败问题的观点 倘若你科学研究的难题牵涉到不一样自变量中间的关联，例如你要了解某类药品对心率的危害，就必须用定量分析法，纪录吃药前和吃药后心率的数据信息，随后开展较为得到结果，这儿的结果是一定的，也是可营销推广的，同样下列这种题型也应当用定量分析法： 中东地区男士和女士的薪酬差别 家居市场的知名品牌遍布 城镇人口的收益遍布状况 有时候大家也会碰到既与大家的主观性感受相关，又牵涉到不一样自变量中间的关联，这时候大家必须将定性研究与定量分析法融合应用。例如在我们想要知道某一大城市车子市场销售状况及其缘故，只是用定性分析大家只有得到销售数据，没法获知缘故。因而大家也要用定性分析法的方式去问大家为什么挑选某一知名品牌，在其中的缘故也是各有不同的，同样下列这种题型也必须融合二种方式应用： 某一我国的GDP转变及缘故 社会老龄化的情况及缘故 大城市外来人口转变及缘故 最终，假如你确实不清楚用哪一个方式，能够参照同行业中主题风格参考文献的方式，还可以与自身的老师开展探讨，这也是更为立即精确的方式。
定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。