论文研究母体

论文研究母体

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。

推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。

对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。

为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。

资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。

母体、样本、样本单位分别是什么

样本是指观测或调查的一部分个体，母体是指观测或调查的研究对象，样本单位是指样本中个体的数量。

样本是指观测或调查的一部分个体，母体是指观测或调查的研究对象，样本单位是指样本中个体的数量。例如：选取300名中学生调查某中学的学生的视力情况。其中，母体是某中学的学生，样本是300名中学生，而样本单位则为300名。

抽样方法：

1、简单随机抽样：设一个总体个数为N，如果通过逐个抽取的方法抽取一个样本，且每次抽取时，每个个体被抽到的概率相等，这样的抽样方法为简单随机抽样。适用于总体个数较少的。

2、系统抽样：当总体的个数比较多的时候，首先把总体分成均衡的几部分，然后按照预先定的规则，从每一个部分中抽取一些个体，得到所需要的样本，这样的抽样方法叫做系统抽样。

3、分层抽样：抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层中独立抽取一定数量的个体，得到所需样本，这样的抽样方法为分层抽样。适用于总体由差异明显的几部分组成。

母体效应的植物研究

“世上只有妈妈好”，这句话在植物身上同样得到了深刻的印证。美国科学家的一项研究，揭示了植物母体效应（maternaleffects）对后代应对环境变化的重要性。相关论文发表在《科学》杂志上。通常当环境变化时，动物会迁移，而定居的植物如何应对？在全球气候变暖的今天，这个问题的意义日益凸显。在最新的研究中，美国弗吉尼亚大学的进化生物学家LauraGalloway和同事证实了，生长在与母体相同环境中的后代植株比生长在其他环境中的同胞表现得更加出色（定量研究约为3.5倍）。这意味着植物母体会“暗示”它们的后代如何适应当地的环境条件，即所谓的“代间转移可塑性”（TransgenerationalPlasticity）。研究人员利用的模型是美国风铃草，这种美国本土野生植物在阴暗处和光照处都能生存。为了确定母体是否向后代传递了某种环境信息，Galloway等人将一些风铃草种子分别种植在与母体相同或不同的光照条件下，结果发现，那些与母体具有差异化生活环境的第一代种子会“受苦受难”，生存和发育受到影响。不过，只要这些第一代植株产生的种子生存在它们自身的环境中，后代就会恢复过来。科学家通常在持久的遗传层面上研究植物的适应性，而非植物对环境条件的直接反应。因此，最新研究的结论是独特的。Galloway表示，“我们发现了植物适应本土环境的暂时性机制。尽管母体效应被看作是一个复杂的因素，但它们确实能够显著地影响后代个体的表现。”

论文的局限性怎么写

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。