一杯清茶NJ
论文中研究方法的应用
论文是一个汉语词语,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。下面是我收集的论文中研究方法的应用,欢迎大家参考。
【摘要】:
硕士毕业论文是一个硕士研究生论文水平的重要表现,考察其论文的研究方法对于我们研究论文的研究方法有重要的帮助,本论文以华东师范大学思想政治教育专业20xx年和20xx年硕士毕业生硕士学位论文为研究对象。通过统计分析发现:马克思主义理论学科研究生的研究方法意识逐渐增强,呈现出多样化趋势,同时存在述而不用、理解不准确、运用不到位等问题。造成这些问题的主要原因就是缺乏研究方法的理论学习与实践训练。因此,应注重从增强研究生方法自觉、严格学位论文写作规范等方面不断提升学位论文研究方法运用水平。
【关键词】:
研究方法;硕士论文;思想政治教育
研究方法是科学研究的首要问题,贯穿科学研究的全过程。它上与认识论、方法论相连,下与理论性质、研究问题紧密相关,是保证研究成果科学性的前提和保障。
一、学位论文与研究方法
(一)研究生学位论文
研究生学位论文是衡量研究生科研能力和培养质量的重要手段。研究生学位申请者根据学位授予要求而撰写的研究论文。它是评判学位申请人学术水平的重要依据和获得学位的必要条件之一。学位论文质量的高低是衡量研究生科研水平高低的一个重要标志。
(二)研究方法
研究方法,也就是正确地提出问题、解决问题,是研究事实所不可缺少的理论原则、程序、手段、方式和技巧。是保证观察可靠、判断、推理得以正确形成的原则、程序、手段、方式。我国哲学社会科学学者秦宗熙和穆怀中、谢圣明认为社会研究方法的体系由三个不同层次构成,即一般方法、具体研究方法和具体的研究程序和研究技术。
首先,一般方法包括马克思主义哲学方法论、社会学的学科方法论以及逻辑方法论。其次,具体的研究方法包括文献法、个案法、访问法、问卷法、观察法、实验法、抽样法、社会测量法、典型法等。具体的研究程序和研究技术。最后,研究程序包括四个阶段即选题阶段、计划阶段、实施阶段和总结阶段。一般情况下,学生在论文写作上采取定性和定量研究相结合,采取文献法、历史法、比较法、统计分析法、问卷法、测验法、经验总结法等多种方法相结合使用。
二、思想政治教育硕士学位论文研究方法分析
硕士学位论文是一个硕士研究生写作水平的展现,而方法的运用则体现了作者研究过程中方法原则程序是否科学合理,这也就直接影响论文的质量和水平。通过分析得出思政研究生硕士学位论文以传统的理论思辨研究方法为主,缺乏科学的研究方法意识,缺少相应的实证与量化分析
(一)研究方法自陈状况分析
在抽样的华东师范大学2014、2015年30篇思想政治教育硕士学位论文中分析发现,从整体上而言,有90.1%的学位论文明确交代论文研究方法。能清晰单列“研究方法”部分并作“详细说明”和“简要说明”的学位论文的比例比较大,这说明,思想政治教育学科硕士论文的研究方法意识在已经比较高,研究的科学性从总体而言呈比较好的状态。当然,如果把自陈水平为详细说明和简要说明的论文判为“合格”的话,那么合格的比例仅仅有37%。
(二)研究方法的主要类别及其运用情况
总体分析后发现,马克思主义理论学科硕士学位论文运用的研究方法主要包括文献研究法、经验总结法、理论思辨法、比较研究法、历史研究法、调查研究法等。在30篇硕士学位论文中,以文献研究法为主要研究方法的占60%,排名第一;以思辨抽象法为主要研究方法的硕士论26%,排名第二;比较研究法为主占23%;其余还包括历史研究法、跨学科研究、调查研究等等占有一定比例。此外,100%的硕士论文的是融合两种方法以上的综合方法,融合的方式较为多样。
从以上可以看出,研究方法依然以经验研究和思辨研究等传统研究方法为主。文献研究法、思辨抽象法、历史研究法、比较研究法等传统研究方法备受青睐,其中文献研究法的使用率100%。新的实证研究方法,如调查研究、访谈法等开始进入马克思主义理论学科领域,使得研究方法更为丰富和多样化。
三、结论
(一)优点。通过分析30篇抽样可以得出思想政治教育专业硕士研究生在学位论文的写作中方法意识逐渐增强,通过本研究的调查分析发现过去单一的研究方法有所下降,对研究具有实际指导价值的学科层面方法论和原则层面方法论急剧增加,这表明高等教育研究的方法论出现了多元化趋向。从某种意义上可以说,研究方法论趋向多元化意味着研究者对研究方法论认识更加深人,这也意味着思想政治教育专业研究方法的多元化。
同时,具体研究方法和研究技术种类多样性,尽管定量与实证研究方法的整体运用中占比例不大,但从调查结果可以说明研究生们已经意识到定量与实证研究方法在研究中的重要性,通过定量与实证研究分析更能确定的各影响因素与结果之间的关系,从而得出科学的结论。研究技术的`这一层次是研究方法结构体系中与研究成果联系最为密切的层面。一定的研究方法论和研究方式最终必然要通过具体方法与技术才能展现出来。
(二)存在的不足。通过对样本的分析,可以得出,虽然在毕业论文中很多人都陈述了研究方法,但是研究方法陈述不够明确,甚至对研究方法本身并不是非常清楚,部分论文对研究方法敷衍了事,有的研究生将实证研究、思辨研究、定性研究、定量研究、定性与定量相结合、规范研究及跨学科研究、多学科研究当作研究方法。事实上,从哲学和科学方法的角度看,实证研究、定性研究、定量研究、定性与定量相结合及跨学科研究、多学科研究都是开展科学研究的一种指导思想,是方法论。如实证研究与之对应的有实验法、调查法等。
定性与思辩研究多,定量与实证研究少。定量研究与实证研究在研究科学性能够起到很重要的作用,从调查结果显示,虽然定量和实证研究有所增加,但从总体上而言,定量和实证研究还是很少。通过案例、实验、非实验、实地研究,用事实情况及真实数据更能有力地证实研究者的观点的文章少。调查数据显示,在研究生学位论文研究方法中以文献法、历史法、比较法这些以叙事性的定性研究为主导,从个人经验出发的感悟性、思辨性研究较多,说明定性研究仍是主要研究方法。虽然随着研究的深入及对研究的科学性的重视,定量与实证的方法逐步受到重视,但比较而言,运用的仍然较少。调查结果显示,在研究生学位论文中最常用的定量与实证的研究方法是调查法,最常用的统计分析方法是描述统计。方差分析、差异检验及显著性分析等定量方法在论文中少有出现。
综合上述分析,在培养学生论文写作方法上,我们应该更加注重方法意识,培养学生方法自觉,注重开设方法论课程的质量,提高研究质量,重视定量与实证研究,优化定性与思辨研究的结构,规范研究方法,树立科学研究意识,促进思想政教育学科理论发展。
cool100886
做数据分析,比较好用的软件有哪些? 数据分析软件有很多种,每一种都适合不同类型的人员。 简单说: Excel:普遍适用,既有基础,又有中高级。中级一般用Excel透视表,高级的用Excel VBA。 hihidata:比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装,直接在线就可以使用。SPSS:专业统计软件,没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS:专业统计软件,专业人士用的,不懂编程还是不要碰了。 MARLAB:建立统计与数学模型,但是比较难学,很难上手。 Eview:比较小众,建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具:FineBI,FineReport,tableau,QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些? SPSS是软件里比较简单的 ,学校里使用的比较多一些,可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能,一般的数据源都支持,学习成本比较低,比较适合企业级用户使用,SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿? 推荐吆喝科技的ab测试,软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话,用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了,做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的?是个人用还是企业、部门用呢?应用的场景是制作简单的个人图表,还是要做销售、财务还是供应链的分析? 那就说说应用最广的BI吧,企业级应用,其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分,主要用于数据整合,构建分析,展示数据供决策分析的,譬如FineBI,是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库(费用很高) IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库(费用较高) Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市(费用一般) QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些,他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件,你看看你们公司符合哪个 SPSS(StatisticalProduct and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件,是数据定量分析的工具,适用于社会科学(如经济分析,市场调研分析)和自然科学等林林总总的统计分析,国内使用的最多,领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机,界面友好,使用简单,但是功能强大,可以编程,能解决绝大部分统计学问题,适合初学者。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,正所谓“五年入门,十年精通”,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具,多用于论文,科研领域。 R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法,但是非常难自学,对英语的要求很高。R与SAS的区别在于,R是开放免费的,处理更灵活,同时对编程要求较高。 大数据是什么意思?哪些软件适合大数据分析? 大数据定义什么的百度很多。个人理解:现有的互联网数据量越来越大,面对这么大的数据量,如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升,数据处理的方法必须改变,才能提高数据处理速度,比如大规模,高并发的网站访问,12306,淘宝天猫什么的;另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息,比如根据淘宝根据用户点击访问,反馈出用户的喜好,给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop,适合大数据处理的。 网上学习资料很多,自己搜去! 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理,这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库,并且应用明确就用数据库自己去做吧! 加油! 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具: Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。 HPCC HPCC,High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
引文分析包括4步:①选取统计对象;②统计引文数据;③引文分析;④得出结论。 引文分析包括4步:①选取统计对象;②统计引文数据;③引文分析;④得出结论。
软件开发的毕业论文主要写的是你开发软件的整个过程。 可行性分析,需求分析,总体设计,详细设计,编码,文档,测试等都要写的。 主要写的还是前五项是很重要的。文档也
有关于论文的研究方法有哪些 有关于论文的研究方法有哪些,论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式,下面分享有
论文的分析方法有哪些如下: 调查法: 调查法是科研中最常见的方式 之一,这是有目地、有方案、有系统化收集相关科学研究目标现实情况或历史状况的原材料的方式 ,调查
论文研究方法 调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。 观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。 实验法:通过主支变