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确实比较难,主要由3个原因:①模型即理论的问题,也就是说,模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题,比如你要测量“品牌忠诚”(只是举一个简单的例子),真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果,测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括:原始量表为英文量表时,翻译出现了问题,所以严谨的文献中要求用back-translation的方法;量表中遗漏了关键的要素,导致测量的充分性(measurementadequacy)不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题,数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如,针对谁调研,明确告知调研目的,匿名性保证,清晰的问卷填写说明,设置陷阱题,尽可能采用线下问卷调研,给予被调适当的激励,尽可能随机地发放问卷,等等。
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一般,看个人能力。这个要根据具体情况具体对待。一、个人能力方面如果你的个人能力不强,想借鉴相关文献。那么你可以在别人研究基础上进行创作。如果你觉的自己能力可以,可以找个没人研究的。二、数据获取研究过的案例通常数据获取是没有问题的,除非该作者学术不端。三、具体方法:1.公司被研究次数较少2.具备典型性3.非典型上市公司就比如像有些同学选择的非上市公司案例,数据获取非常的困难。因为非上市公司的数据很多一部分不会进行披露,除非他们要上市,这种情况招股书中会进行说明。否则在写到一半的时候会出现写不下去,要么编数据、要么重新换题重新开始写。因此案例的选择在论文中比较重要,一个好的案例可以帮助你建立整体的框架,理清自己的思路。可以选择研究上市公司进行研究,上市公司会在官网披露每年的财务数据。
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用python做数据分析的内容有一份,直接给你使用
写数据分析的文章或者报告时,必须有以下6大块内容才算完整:分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。以下是对应每一块内容的写作要求:分析背景:描述分析
如何利用数据分析工具,对自己的文章进行诊断
学术堂整理了十五个会计专业的本科毕业论文题目供大家进行参考:1. 上市公司会计政策的选择研究2. 浅析会计政策对资产价值的影响3. 会计政策选择与经济成本分析4