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研究假设应该写在论文那部分

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研究假设应该写在论文那部分

放在正文部分。一篇高质量的学术论文其中最为关键的是研究设计部分,也是一篇文章的核心部分,研究设计主要考察作者的写作思路,研究方法、研究过程和研究发现。主要是针对自己的选题选择合适的研究方法和研究数据,做到逻辑有条理,数据分析恰到好处。

1.什么是研究假设呢?研究假设是研究者根据学科理论,或是以往相关研究的发现或结论,对研究问题的规律、原因或结果作出的一种尝试性的逻辑推测。“假设”常常是理论框架或分析模型中规定的两个或多个变量之间关系的一种试验性的描述。 只讨论一个变量的假设并不是研究假设。比如:“今晚美股会跌停”这句表述中只有“美股”这一个变量,不符合研究假设的基本定义。讨论两个或多个变量,但变量间没有关联性,也不是研究假设。比如:“明天欧洲新增疫情患者将超过5000人,明天A股将小幅上涨”这句话里面出现了“欧洲新增疫情患者人数”和“A股”这两个变量,但并没有显示这两个变量间存在关联。我们也不能只说“A和B之间存在显著关联”,而应该具体描述两变量之间存在怎样的关联。比如:“用户对在线课程的满意度与他们持续使用在线教育的意愿呈正比”。2.研究假设的一般性特征研究假设具有一定的猜测性研究假设是研究者还未正面的陈述或主张,需要继续被各种实证研究所验证。验证假设的过程其实就是研究的过程。研究假设必须是简单单一的一个研究假设只讨论一对关系。比如:“A比B更喜欢炒股”,“A和B呈正相关”,“A越多B越少”,“A受B的显著影响”等等。研究假设也可以描述某变量的中介作用,比如“A对B和C之间的关系起中介作用”,“A mediates the relationship between B and C”。 但是我们不要有“A比B和C更喜欢炒股”,“A和B呈正相关,且和C呈负相关”等等这类展示多对关系的描述。研究假设必须是可以被验证的研究假设必须是可以被验证的,后人可重复的推测。要让假定变成科学理论,关键在于它所预测的事实被实践所证实。研究假设具有一定的科学理论依据研究假设必须建立在事实或已有科学知识的基础之上,以一定的实验材料和经验事实为基础,以一定的科学知识作依据,经过一系列论证才能提出。

文献综述应该在论文的那个部分

这个要根据你所写的论文来看,不是说所有的论文都要有绪论的。

文献综述通常包括三个部分:前言、主体和总结。

综述论文的序论,在写作上应包括下列内容:

说明研究这一课题的理由、意义。这一部分要写得简洁。一定要避免像作文那样,用很长的篇幅写自己的心情与感受,不厌其烦地讲选定这个课题的思考过程。

提出问题。这是序论的核心部分。问题的提出要明确、具体有时,要写一点历史的回顾,关于这个课题,谁作了哪些研究,作者本人将有哪些补充、纠正或 发展 。

书写格式:

综述与一般科技论文不同。科技论文注重研究方法的科学性和结果的可信性,特别强调阳性结果。而综述要写出主题(某一专题、某一领域)的详细情报资料,不仅要指出发展背景和工作意义,而且还应有作者的评论性意见,指出研究成败的原因。

研究动态与最新进展,而且还应在评述的基础上,预测发展趋势和应用前景。因此,综述的书写格式比较多样化,除了题目、署名、摘要、关键词(这四部分与一般科技论文相同)以外,一般还包括前言、主体、总结和参考文献四部分,其中前三部分系综述的正文,后一部分是撰写综述的基础。

以上内容参考:百度百科-综述论文

文献综述一般放在第一部分,通过综述引出论题。绪论部分可要可不要,如果论文篇幅很长,可以不要绪论。

得看你是写什么论文,如果是大学本科、硕士、博士毕业的论文,那就必须有文献综述部分,是论文的第一章,第二章开始就是论文的实验内容、结论、分析等,如果是往期刊、杂志投稿的论文就是引言、前言之类的,主要就是介绍一下前人的研究成果,你的研究课题的意义!

研究假设在论文的哪部分

1.什么是研究假设呢?研究假设是研究者根据学科理论,或是以往相关研究的发现或结论,对研究问题的规律、原因或结果作出的一种尝试性的逻辑推测。“假设”常常是理论框架或分析模型中规定的两个或多个变量之间关系的一种试验性的描述。 只讨论一个变量的假设并不是研究假设。比如:“今晚美股会跌停”这句表述中只有“美股”这一个变量,不符合研究假设的基本定义。讨论两个或多个变量,但变量间没有关联性,也不是研究假设。比如:“明天欧洲新增疫情患者将超过5000人,明天A股将小幅上涨”这句话里面出现了“欧洲新增疫情患者人数”和“A股”这两个变量,但并没有显示这两个变量间存在关联。我们也不能只说“A和B之间存在显著关联”,而应该具体描述两变量之间存在怎样的关联。比如:“用户对在线课程的满意度与他们持续使用在线教育的意愿呈正比”。2.研究假设的一般性特征研究假设具有一定的猜测性研究假设是研究者还未正面的陈述或主张,需要继续被各种实证研究所验证。验证假设的过程其实就是研究的过程。研究假设必须是简单单一的一个研究假设只讨论一对关系。比如:“A比B更喜欢炒股”,“A和B呈正相关”,“A越多B越少”,“A受B的显著影响”等等。研究假设也可以描述某变量的中介作用,比如“A对B和C之间的关系起中介作用”,“A mediates the relationship between B and C”。 但是我们不要有“A比B和C更喜欢炒股”,“A和B呈正相关,且和C呈负相关”等等这类展示多对关系的描述。研究假设必须是可以被验证的研究假设必须是可以被验证的,后人可重复的推测。要让假定变成科学理论,关键在于它所预测的事实被实践所证实。研究假设具有一定的科学理论依据研究假设必须建立在事实或已有科学知识的基础之上,以一定的实验材料和经验事实为基础,以一定的科学知识作依据,经过一系列论证才能提出。

放在正文部分。一篇高质量的学术论文其中最为关键的是研究设计部分,也是一篇文章的核心部分,研究设计主要考察作者的写作思路,研究方法、研究过程和研究发现。主要是针对自己的选题选择合适的研究方法和研究数据,做到逻辑有条理,数据分析恰到好处。

论文研究假设在结论部分怎么写好

随着时间的不端推移,大四的学生即将迎来毕业,毕业论文是肯定要写的,有很多同学,毕业论文写完了,论文结语不知道怎么写。学术堂为大家整理了论文结语的写作方法,希望能帮到大家!!!第一,论文结语怎么写,论文的结尾,是要围绕这篇论文的所创作的结束语,是要基本的概括全文的要点部分,加深题目意义,论文结语,就是要对绪论中提出的,分析或者论证的问题加以解释,概括,从而,引出的出的结论。或者对论文题目研究未来的发展趋势,进行自己的分析。第二,论文结语怎么写,论文结尾切记草草收兵,结尾和开头不符合,更不要画蛇添足,拖泥带水。第三,论文结语怎么写,在知网论文查询的尾端,要列出的参考文献在文中使用过的,包括专著,论文,如果不是正式出版物,就不用列出来了,需要列出来的参考文献应该按照论文参考的顺序排列出来,不能以别的顺序排列,比如说按照文献的知名度排列,列出参考文献的目的就是言之有据,也是对原作者的研究成果尊重,最后也方便他人的查找。总而言之,论文结语怎么写,就论文正在的价值是要有具体的结论来体现的。希望大家认真对待论文,不要当成任务去完成。

毕业论文结论写法如下:

一、结论文字格式要求

1、论文的结论要作为正文的最后一章单独写,不加章号。

2、结论的字数要求在600—800左右。

3、在结论中只用文字,除了有些数学或化学方面的论文在结论中不得不用数据公式或化学反应式外,一般不用图标和公式。

二、结论中一般应阐述以下内容

1、本研究结果说明了什么问题,得出了什么规律性的东西,解决了什么理论或实际问题;结论必须淸楚地表明本论文的观点,有什么理论背景的支持,对实践有什么指导意义等,若用数字来说明则效果较佳,说服力最强。不能模棱两可,含糊其辞。避免使人有似是而非的感觉,从而怀疑论文的真正价值。

2、本研究的不足之处或遗留问题。前瞻性说明未解决的问题后续研究(或研究建议)就是学生在完成该论文过程有所思,但尚未彻底研究的领域。研究建议常与不足之处密切相关,包括研究假设、资料收集、研究方法方面的不足之处,可以为后来的研究在该领域进一步完善指明方向。

三、结论的类型

1、分析综合:对正文内容重点进行分析、概括,突出作者的观点。

2、预示展望:在正文论证的理论、观点基础上对其价值、意义、作用推至未来,预见其生命力。

3、事实对比:对正文阐述的理论、观点以事实做比较形成结论。

4、解释说明:对正文阐述的理论、观点做进一步说明,使理论、观点更加明朗。

5、提出问题:在对正文论证的理论、观点进行分析的基础上,提出与本研究结果有关的有待进一步解决的关键性问题。

英盛观察认为论文的结论部分,应反映论文中通过实验、观察研究并经过理论分析后得到的学术见解。结论应是该论文的最终的、总体的结论。换句话说,结论应是整篇论文的结局,而不是某一局部问题或某一分支问题的结论,也不是正文中各段的小结的简单重复。结论应当体现作者更深层的认识,且是从全篇论文的全部材料出发,经过推理、判断、归纳等逻辑分析过程而得到的新的学术总观念、总见解。结论应该准确、完整、明确、精练。该部分的写作内容一般应包括以下几个方面:①本文研究结果说明了什么问题;②对前人有关的看法作了哪些修正、补充、发展、证实或否定。③本文研究的不足之处或遗留未予解决的问题,以及对解决这些问题的可能的关键点和方向。"结论"部分的写作要求是:措词严谨,逻辑严密,文字具体,常象法律条文一样,按顺序1、2、3……列成条文,用语暂钉截铁,且只能作一种解释,不能模棱两可、含糊其词。文字上也不应夸大,对尚不能完全肯定的内容注意留有余地

据学术堂了解,硕士论文结论部分就是结合前言、背景和论文里的论点做的一个总结,还可以根据论文中的现状分析和现有对策分析、发展趋势分析,对于未来趋势进行预测或者展望一下未来。结论即结束语、结语,是有创造性、指导性、经验性的结果描述,必须建立在一定的理论分析和实验验证基础上。做好结论部分,目的在于便于读者阅读和二次文献作者提供依据。结论可以是中心思想的重申、研究结果或主要观点的归纳,也可以是某些启示性的解释或考虑,以及在研究结果基础上所进行的预测等。那么硕士论文结论部分怎么写,下面就给大家一一讲解:一、结论文字格式要求(一)论文的结论要作为正文的最后一章单独写,不加章号;(二)结论的字数要求在600—800左右;(三)在结论中只用文字,除了有些数学或化学方面的论文在结论中不得不用数据公式或化学反应式外,一般不用图标和公式。二、结论写作内容和类型(一)结论中一般应阐述以下内容:1、本研究结果说明了什么问题,得出了什么规律性的东西,解决了什么理论或实际问题;结论必须淸楚地表明本论文的观点,有什么理论背景的支持,对实践有什么指导意义等,若用数字来说明则效果嫌佳,说服力最强。不能模棱两可,含糊其辞。避免使人有似是而非的感觉,从而怀疑论文的真正价值。2、本研究的不足之处或遗留问题。前瞻性说明未解决的问题后续研究(或研究建议)就是学生在完成该论文过程有所思,但尚未彻底研究的领域。研究建议常与不足之处密切相关,包括研究假设、资料收集、研究方法方面的不足之处,可以为后来的研究在该领域进一步完善指明方向。3、后续研究(或研究建议)就是学生在完成该论文过程中有所思,但尚未彻底研究的领域。研究建议常与不足之处密切相关,能为后来者继续深人研究提供了思路与借鉴。对于一篇硕士论文的结论,上述基本结论是必需的,而不足之处和研究建议则视论文的具体内容可以多论述或少论述。论文的结论部分具有相对的独立性,应提供明确、具体的定性和定量的信息。结论段的格式安排可作如下考虑:如果结论段的内容较多,可以分条来写,并给以编号,如 1),2),3 )等,每条成一段,包括几句话或1句话;如果结论段内容较少,可以不分条写,整个为一段,几句话。(二)结论的类型1、分析综合:对正文内容重点进行分析、概括,突出作者的观点。2、预示展望:在正文论证的理论、观点基础上对其价值、意义、作用推至未来,预见其生命力。3、事实对比:对正文阐述的理论、观点以事实做比较形成结论。4、解释说明:对正文阐述的理论、观点做进一步说明,使理论、观点更加明朗。5、提出问题:在对正文论证的理论、观点进行分析的基础上,提出与本研究结果有关的有待进一步解决的关键性问题。三、结论的常用句型(一)以“阐明了……机制”、“研究了……”,或者“为了……的目的”讲述研究目的。注意写出最适合表达目的的动词。(二)“开展了……”,写研究内容和方法。(三)“结果表明……”,讲述研究得出的主要结果。(四)“本研究的结果意味着……”,讲述得出的结论。四、结论写作要规避哪些写法(一)把结论写成余论:结论就是结论,不需要再余一些问题给读者展示。(二)把结论写成展望:一篇论文把论文本身需要解决的问题解决好即可,一般不需要再展望什么。如果一定要展望,那么在结论之后写百十个字表达一下即可。(三)把结论写成感想:不少同学在结论中经常触景生情、浮想联翩,把许多与结论没有关联的东西写进来,这是忌讳的。(四)把结论写成结语:结论与结语属于两个独立概念,前者是“从前提推论出来的判断”、“对人或事物所下的最后的判断”,而后者则是指文章或正式讲话末了带有总结性的一句话。结论需要在经过严谨的论证、推导、调查或实验之后才能够得出的具有创新性、客观性的论断,是对研究成果的进一步认识、升华。这个论断既有可能是对他人研究成果的迸一步推进,也有可能是与他人的研究成果相反,但无论是怎样的结果,却都要求是明确的、准确的,并具有普遍性,其篇幅根据论文具体情况可长可短。结语相对结论而言,在内容的表述上宽泛许多,可表达简单的推导结果,也可对存在的问题提出进一步深人研究、对未来应用前景的展望等等,语言表述上要求尽量简短。(五)结论内容与引言内容相互重复:结论内容与引言内容相互重复主要包括两种情况:一种情况是引言中出现结论内容,在文末又再次重复结论内容.有的作者采用“倒推”方式,在引言部分开篇就将科研的研究背景、提出的问题、研究方法,包括得出的结论先给出,然后再展开详细论证,而在正文论证之后文末又再次给出结论,使前后内容重复。另一种情况是结论中出现应在引言中出现的内容,如研究背景、理论依据、实验基础等,把结论写得像引言。无论哪种情况,都是不应该出现的。

论文研究假设部分步骤

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, T.D. and Reichardt, C.S. (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

假设推断型研究八个步骤,确定感兴趣的研究领域—文献阅读与提炼研究问题—提出假设—变量测量—数据收集—数据分析—结果解释—撰写论文。

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