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露珠在網上找到一篇特別經典的關于論文寫作的文章，對外經貿大學教授王健所寫，基本涵蓋了論文寫作過程中所有問題和方法，非常實用，建議大家都仔細看看，篇幅有限，所以看全文的童鞋可以下載附件，或者留言我發給你們~~~祝順利畢業~~~ 一、研究的循環思維方式 二、研究的路徑 三、研究的分析方法 四、研究過程的設計與步驟 五、對傳統研究思維模式的再思考 在我們指導研究生寫論文的過程中，甚至于我們自己從事課題研究時，不禁讓我們思考一系列有關研究的基本問題。例如，我們為什么要寫論文？我們為什么要做研究？在我們探討論文寫作的過程中，我們是為了完成論文本身的寫作，還是完成一個研究過程？寫論文與做研究之間有什么聯系與區別？如果論文寫作應該反映一個研究過程，那么研究過程應該是什么樣的？我們用什么樣的方法進行研究？我們發現這些問題的解決，對指導研究生的論文寫作有非常大的幫助。因此，本文就以我個人在從事教學課題研究和指導研究生完成論文中總結的一些有關研究方法與研究步驟的問題與大家交流共享。歡迎大家參與討論。 一、研究的循環思維方式 世界上無論哪個領域都存在許多未知的事物，也存在著許多未知的規律。我們研究者的主要任務就是要不斷地從大量的事實中總結規律，將之上升到可以指導實踐的理論。然而理論也并不是絕對的真理，它也要在實踐中不斷地被修正，因此，就會有人對理論的前提和內容進行質疑，并提出新的猜想和新的思維。新的猜想和新的思維又要在實踐中進行驗證，從而發展和完善理論體系。我們探求未知事物及其規律就需要有研究的過程。這個過程，我們稱之為研究的循環思維方式（Research Cycle）。用概念模型來表述就是[1]： Facts —Theory—Speculation 事實——理論——猜想 上述從“事實”到“理論”，再進行“猜想”就構成了一般研究的思路。從事科學研究的人員既要側重從事實到理論的研究過程，也同時在研究中要有質疑和猜想的勇氣。而這一思路并不是一個終極過程，而是循環往復的過程。當猜想和質疑得到了事實的證明后，理論就會得到進一步的修正。 上述研究的循環思維方式就是我們通常說的理論與實踐關系中理論來源于實踐的過程。這個過程需要嚴密的邏輯思維過程（Thought Process）。通常被認為符合科學規律，而且是合理有效的邏輯思維方法為演繹法（Deduction）和歸納法（Induction）。這兩種邏輯思維方式應該貫穿研究過程的始終。 另外，從知識管理角度看研究的過程，在某種意義上，研究的過程也可以被理解為，將實踐中的帶有經驗性的隱性知識轉化為可以讓更多的人共享的系統規律性的顯性知識。而顯性知識的共享才能對具體的實踐產生普遍的影響。研究者除了承擔研究的過程和得出研究的結論之外，還要將這一研究的過程和結論用恰當的方式表述出來，讓大家去分享。不能進行傳播和與人分享的任何研究成果，對社會進步都是沒有意義的。 我們認為，研究人員（包括研究生）撰寫論文就是要反映上述研究過程，不斷探索和總結未知事物及其規律，對實踐產生影響。我們強調，論文的寫作不是想法（idea）的說明，也不僅是過程的表述。論文的寫作要遵循一定的研究方法和步驟，在一定的假設和前提下，去推理和/或驗證某事物的一般規律。因此，對研究方法的掌握是寫好論文的前提條件。 二、研究的路徑 研究的路徑（Approaches）是我們對某事物的規律進行研究的出發點或者角度。研究通常有兩個路徑（Approaches）：實證研究和規范研究。 實證研究（Empirical Study）一般使用標準的度量方法，或者通過觀察對現象進行描述，主要用來總結是什么情況（what is the case）。通常研究者用這種研究路徑去提出理論假設，并驗證理論。規范研究（Normative Study）：是解決應該是什么（what should be）的問題。研究者通常是建立概念模型（Conceptual Model）和/或定量模型（Quantitative Model）來推論事物的發展規律。研究者也會用這種路徑去建立理論規范。 我們認為，上述兩種研究的路徑不是彼此可以替代的關系。二者之間存在著彼此依存和相輔相成的關系。對于反映事物發展規律的理論而言，實證研究與規范研究二者缺一不可，前者為理論的創建提供支持和依據；后者為理論的創建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。 針對上述兩個路徑，研究過程中都存在著分析（Analytical）過程，也就是解釋為什么是這樣的情況（Explaining why the case is as it is），而分析過程就需要具體的研究分析方法來支持。 三、研究的分析方法 在社會科學和商務的研究范圍內，無論是實證研究，還是規范研究，都可能采取兩類研究的分析方法（Research Methods）：定量研究（Quantitative Analysis, Quantitative Method）和定性研究（Qualitative Analysis, Qualitative Method）方法。雖然在定性與定量方法上存在著哪種方式更科學的爭論[2]。然而，更多的學者傾向認為，定量與定性的方法問題更多的是從分析技術上來區別的[3]。因為，任何的研究過程都要涉及數據的收集，而數據有可能是定性的，也有可能是定量的。我們不能將定量分析與定性分析對立起來。在社會科學和商務的研究過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。針對不同的研究問題，以及研究過程的不同階段，不同的分析方法各有優勢。兩者之間不存在孰優孰劣的問題。對于如何發揮各自優勢，國外的一些學者也在探索將兩者之間的有機結合[4]。
因此，定性分析方法是對用文字所表述的內容，或者其他非數量形式的數據進行分析和處理的方法。而定量分析方法則是對用數量所描述的內容，或者其他可以轉化為數量形式的數據進行分析和處理的方法。一項研究中，往往要同時涉及到這兩種分析方法[5]。定性分析是用來定義表述事物的基本特征或本質特點（the what），而定量分析是用來衡量程度或多少（the how much）。定性分析往往從定義、類推、模型或者比喻等角度來概括事物的特點；定量分析則假定概念的成立，并對其進行數值上衡量[6]。
定量分析的主要工具是統計方法，用以揭示所研究的問題的數量關系。基本描述性的統計方法包括：頻數分布、百分比、方差分析、離散情況等。探索變量之間關系的方法包括交叉分析、相關度分析、多變量之間的多因素分析，以及統計檢驗等。定量研究之所以被研究者所強調，是因為定量分析的過程和定量結果具有某種程度的系統性（Systematic）和可控性（Controlled），不受研究者主觀因素所影響。定量分析被認為是實證研究的主要方法。其優勢是對理論進行驗證（Theory Testing），而不是創建理論（Theory Generation）。當然，相對自然科學的研究，社會科學和商務研究由于人的因素存在，其各種變量的可控性被遭到質疑，因此，定量分析被認為是準試驗法（Quasi-experimental approach）
定性研究有其吸引人的一面。因為文字作為最常見的定性研究數據是人類特有的，文字的描述被認為具有“豐富”、“全面”和“真實”的特點。定性數據的收集也最直接的。因此，定性分析與人有最大的親和力。恰恰也就是這一點，定性分析也具有了很大的主觀性。如果用系統性和可控性來衡量研究過程的科學性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到質疑[7]。然而，定性數據被認為在輔助和說明定量數據方面具有重要價值[8]。實際上，定性分析方法往往貫穿在研究過程的始終，包括在數據的收集之前，有關研究問題的形成、理論的假設形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析過程，即對數據進行解釋和描述等。如果遵循系統性和可控性的原則，那么定性分析方法在數據的收集過程中也有一些可利用的輔助工具，例如，摘要法、卡片法、聚類編碼法等。在研究結論的做出和結論的描述方面，像矩陣圖、概念模型圖表、流程圖、組織結構圖、網絡關系圖等都是非常流行的定性分析工具。另外，從定性的數據中也可以通過簡單的計算、規類等統計手段將定性分析與定量分析方法結合起來。
這里要指出的是，科學研究不能用想法（idea）本身來代替。科學研究需要有一個過程，而這個過程是用一定的方法來證明有價值的想法，并使之上升為理論；或者通過一定的方法來證明、創建或改進理論，從而對實踐和決策產生影響。研究過程的科學性決定了研究成果是否會對實踐和決策產生積極的影響。
四、研究過程的設計與步驟
對某項研究過程進行總體策劃和安排是非常重要的，也是著手進行研究的第一步。通常要包括研究什么問題（論點），從什么地方獲得什么數據（論據Evidence），這些數據（論據）如何解釋來最有效地支持研究的問題。通常研究過程的設計和步驟（Research Design and Procedures）如下：
第一步：定義研究的基本問題或者需要驗證的假設。
研究的問題（Researchable Question）指的是有爭議或者大家缺乏了解的領域或知識，通過研究過程將這些問題弄清楚，或者為未來的研究打下一定的基礎。研究的問題通常都是可以用一個或者一系列的問題的表述或論斷（Statement）來表達。從研究角度看，這些問題的表述或論斷構成了研究的假設（Hypothesis）。科學的研究過程就是要證明這個假設的可靠性。如果讓人們相信這一假設是站得住腳的，或者是真實正確的，那么我們需要對其進行驗證。這個研究的過程也被稱為是假設的檢驗過程（Hypothesis Testing）。
研究問題要明確具體，不要寬泛，既要重點突出，又要有一定的靈活性，包容相關的問題。研究的問題不能是一個概念本身，而是一個有關這個概念的問題，也就是要對這個問題尋求具體的答案，而不是籠統地講一個概念。在一般邏輯上，有三個層次的問題：What（是什么）、Why（為什么）、How（如何做）。提出需要驗證的假設也要明確具體，有明確的范圍。假設的驗證可以從兩個層次上展開，要么可以進行測度和定量分析，要么可以進行符合邏輯上的推理和判斷。
第二步：進行文獻檢索和文獻回顧
文獻回顧（Literature Review）非常重要。從人類認識客觀世界看，絕大多數的研究都不是孤立的和斷想的結果。別人通常都會在你所研究的領域做過探索。既便不是與你的思路和方法一樣，也會涉及到你所研究的領域。因此，承認別人的研究成果并對別人的研究成果進行總結和評論是一般研究的開始，也是對所要研究的問題進行識別和進行反思的前提和基礎。注重文獻檢索和文獻回顧會使研究者避免走許多彎路，也會使研究本身具有更大的價值。
通常，通過文獻檢索和文獻回顧，可以了解所進行的研究領域及其相關內容；知曉相關領域有影響的成果及其內容；比較和熟悉相關的問題和概念及其它們之間的關系；知道哪些地方存在知識空缺或者是缺陷，從而進一步規劃自己的研究問題和研究假設。文獻檢索和文獻回顧應該貫穿研究的整個過程，是研究的基礎。這部分工作主要是從最終論文的注釋中反映出來。
第三步：確定研究的分析方法。
研究的分析方法一般指是用定量的分析方法，還是用定性的分析方法。不同研究問題往往要求不同的分析方法。例如在研究的探索階段，所要研究的問題還沒有界定清楚，特別是測度指標不確定，理論的框架還很模糊，通常我們更需要定性的方法，也就是從收集和分析定性的數據來逐步推導出概念模型。如果在理論框架或概念模型比較清楚，測度指標比較確定的情況下，我們就可以考慮用定量的方法來收集和分析數量指標，用以驗證理論假設，或者衡量各變量之間的關系。
我們要特別注意的是，定量與定性的分析方法不是對立的，兩者之間是起到相輔相成作用的。所收集的定性資料可以通過編碼和統計的方法用定量的方式來進行分析；所收集的定量數據往往也需要定性的方式來進行解釋，特別是對測度指標的定義和描述能最大程度地輔助定量分析所得出的結論。
第四步：進行數據的收集
無論是定量，還是定性的研究分析方法，都要涉及如下問題：收集什么數據和/或資料，從哪里收集數據和資料，用什么方法收集數據和資料。通常數據的來源有兩個：第一手數據（Primary Data）和第二手數據。（Secondary Data ）。第一手數據是我們專門為回答我們的研究問題而收集的原始數據。第二手數據是別人曾為某目的而收集的數據。
第一手數據與第二手數據各有優勢。收集第一手數據，研究者可以專門針對自己的需要收集，可以自己定義數據的范圍，也可以排除某些不相關的因素的影響等。而第二手數據的優勢是收集的速度快，成本相對低，但是第二手數據未必能夠滿足回答研究的需要，因為數據是別人為其自身的目的收集的，其數據定義、測度指標、收集的時間等與我們的研究要求未必十分吻合。所以，第二手的數據一般在研究中有三個作用：在某個角度上滿足作為參考和比較的需要、文獻回顧的需要，以及作為研究的唯一數據來源。用第二手數據作為唯一數據來源的研究多半是對歷史行為進行回顧性的研究，或者是在各方面不可能收集到第一手數據的情況下。實際上，國家統計機構公布的大量數據為研究者解決了數據收集的問題。第二手數據來源包括：圖書館、國際互聯網、在線和非在線數據庫等。數據的形式為書籍資料、論文資料、研究報告、統計資料等。第一手數據有許多的收集方式，定性數據的收集包括小組討論、深度訪問、實地考察等。定量數據收集主要就是問卷調查。可以采取面對面形式，也可以采取電話方式，甚至還可以借助國際互聯網收集第一手數據。 另外，需要指出的是，在社會科學和商務研究中還引入了一些自然科學的數據收集方法和研究方法，例如實驗法（Experimentation）。實驗法已經超出了僅對某個變量進行測度的范圍，允許研究者在某個環境下控制某個變量（自變量），而觀察該變量對所研究的事物（人或者物體，為因變量）如何產生影響。實驗法的優點是可控性，而且針對不同的事物群體和條件可以重復相同的方法，因此可以發現自變量在人、環境和時間等方面的影響效果[9]。 第五步：進行數據的處理和分析 數據的處理主要是保證數據的準確性，并將原始的數據進行分類，以便轉化成可以進行進一步分析的形式。數據處理主要包括數據編輯、數據編碼和數據錄入三個步驟。數據編輯（Data Editing）就是要識別出數據的錯誤和遺漏，盡可能改正過來，以保證數據的準確性、一致性、完整性，便于進一步的編碼和錄入。數據編碼（Data Coding）就是對所收集的第一手數據（例如對問卷開放式問題的回答）進行有限的分類，并賦予一個數字或其他符號。數據編碼的主要目的是將許多的不同回答減少到對以后分析有意義的有限的分類。數據錄入（Data Entry）是將所收集的第一手或者第二手數據錄入到可以對數據進行觀察和處理的計算機中，錄入的設備包括計算機鍵盤、光電掃描儀、條形碼識別器等。研究者可以用統計分析軟件，例如SPSS等對所形成的數據庫進行數據分析。對于少量的數據，也可以使用工作表（Spreadsheet）來錄入和處理。 數據的分析就是運用上述所提到的定性或定量的分析方法來對數據進行分析
未完請下附件pdf查看，木有權限的孩紙可以留言偶直接發給大家，總之業還是要畢的。。。
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發表于 2015-3-26 00:08
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