论文写作的研究方法有哪些
论文写作的研究方法和步骤
一，循环思维模式的研究
二、研究路径
三、研究的分析方法
四、研究过程的设计和步骤
5.对传统研究思维方式的反思
在指导研究生写论文的过程中，即使是在从事研究的时候，也不免会思考一系列与研究相关的基础问题。比如为什么要写论文？我们为什么要做研究？在讨论论文写作的过程中，我们是要完成论文写作还是一个研究过程？写论文和做研究有什么联系和区别？如果论文写作要体现一个研究过程，那么研究过程应该是怎样的？我们用什么方法学习？我们发现解决这些问题对指导研究生论文写作有很大的帮助。因此，本文将与大家交流和分享我个人在教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些研究方法和研究步骤。欢迎大家参与讨论。
世界上任何领域都有很多未知的东西和规律。我们研究人员的主要任务是不断从大量事实中总结规律，并将其提升为可以指导实践的理论。但理论不是绝对真理，在实践中还要不断修正。因此，有人会对理论的前提和内容提出质疑，提出新的猜想和新的思考。新猜想、新思维要在实践中验证，才能发展完善理论体系。我们需要一个探索未知事物及其规律的研究过程。这个过程，我们称之为研究周期。用概念模型来表达就是[1]:
事实——理论——推测
事实——理论——猜想
从“事实”到“理论”，再到“猜想”，构成了一般的研究思路。从事科学研究的人员不仅要注重从事实到理论的研究过程，还要有在研究中质疑和猜测的勇气。这种思考不是一个终极过程，而是一个循环过程。当猜想和问题被事实证明后，理论会进一步修正。
上述研究的循环思维模式是理论在理论与实践的关系中，理论来源于实践的过程。这个过程需要一个严谨的逻辑思维过程。一般认为符合科学规律、合理有效的逻辑思维方法是演绎法和归纳法。这两种逻辑思维模式应该贯穿整个研究过程。
另外，从知识管理的角度来看研究过程，从某种意义上来说，研究过程也可以理解为将实践中具有经验的隐性知识转化为能够被更多人共享的具有系统规律性的显性知识。只有分享明确的知识才能对具体的实践产生普遍的影响。研究人员除了承担研究过程和得出结论外，还要以适当的方式表达研究过程和结论，让大家分享。任何不能传播和与他人分享的研究成果，对社会进步都是没有意义的。
我们认为，研究者(包括研究生)写论文反映上述研究过程，不断探索总结未知事物及其规律，并对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是对思想的解释，而是对过程的表达。论文的写作应遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，推断和/或验证某物的一般规律。因此，掌握研究方法是写好论文的前提。
研究方法是我们研究事物规律的起点或角度。研究通常有两种途径：实证研究和规范研究。
实证研究一般采用标准的测量方法或者通过观察描述现象，主要用来总结是什么情况。通常，研究者利用这种研究路径提出理论假设，对理论进行验证。规范性研究：是解决应该是什么的问题。研究者通常通过建立概念模型和/或量化模型来推断事物的发展规律。研究者也会用这条路径建立理论规范。
我们认为，以上两条研究路径是不可相互替代的。它们之间存在着相互依存、相互补充的关系。对于反映事物发展规律的理论，实证研究和规范研究缺一不可，前者为理论的建立提供支持和依据；后者为理论的创立提供了研究框架和思路。
针对以上两条路径，研究过程中有一个分析过程，即解释为什么案例是这样，分析过程需要具体的研究和分析方法来支撑。
[2]。然而，更多的学者倾向于认为定量和定性方法与分析技术更不同[3]。因为任何研究过程都涉及到数据收集，数据可能是定性的，也可能是定量的。我们不能把定量分析和定性分析进行对比。在社会科学和商业的研究过程中，需要定量和定性的研究和分析方法。根据不同的研究问题和研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。这两者之间没有孰优孰劣的问题。至于如何发挥各自的优势，国外一些学者也在探索二者的有机结合[4]。
因此，定性分析是对文字或其他非定量数据所表达的内容进行分析和处理的方法。定量分析方法是对数量或其他可以转化为定量形式的数据所描述的内容进行分析和处理。在一项研究中，这两种分析方法经常同时涉及[5]。定性分析用于定义事物的基本特征或本质特征(什么)，而定量分析用于衡量程度或多少。定性分析往往从定义、类比、模型或隐喻的角度总结事物的特征；定量分析假设概念成立，并以数字方式进行测量[6]。
定量分析的主要工具是统计方法，用于揭示所研究问题的数量关系。基本的描述性统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离差等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关分析、多元分析和统计检验。研究者之所以强调定量研究，是因为定量分析的过程和结果是系统的，在一定程度上是可控的，不受研究者主观因素的影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。它的优点是检验理论，而不是创造理论。当然，与自然科学研究相比，社会科学和商业研究中的各种变量的可控性因人为因素而受到质疑。因此，定量分析被认为是一种准实验方法
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定性研究有其吸引人的一面。人物作为最常见的定性研究资料，是人类独有的，对人物的描述被认为是“丰富的”、“全面的”、“真实的”。定性数据收集也是最直接的。所以定性分析与人的亲和力最大。正是这一点，定性分析也具有很大的主观性。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受质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和解释定量数据方面有很大价值[8]。事实上，定性分析方法往往贯穿于整个研究过程，包括研究问题的形成、理论假设的形成、数据收集前描述性分析框架的建立。如果遵循系统性和可控性原则，定性分析方法在数据收集过程中也有一些可用的辅助工具，如抽象法、卡片法、聚类编码法等。在制作和描述研究结论时，矩阵图、概念模型图、流程图、组织图和网络图都是非常流行的定性分析工具。此外，从定性数据来看，定性分析和定量分析也可以通过简单的计算、分类等统计手段相结合。
这里要指出的是，科学研究不能被观念本身所取代。科学研究需要一个过程，这个过程用一定的方法证明有价值的想法，使之成为理论；或者通过一定的方法证明、创造或完善理论，从而影响实践和决策。研究过程的科学性决定了研究结果是否会对实践和决策产生积极影响。
步骤5:数据处理和分析
数据处理主要是保证数据的准确性，对原始数据进行分类，从而转化为可以进一步分析的形式。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。数据编辑是识别数据的错误和遗漏，并尽可能地进行纠正，以保证数据的准确性、一致性和完整性，便于进一步编码和录入。数据编码是将收集到的第一手数据(如问卷中开放式问题的答案)进行有限的分类，并分配一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多不同的答案减少到一个有限的分类中，这对于以后的分析是有意义的。数据录入是将收集到的一手或二手数据记录到可以观察和处理数据的计算机中。输入设备包括电脑键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究人员可以使用统计分析软件，如spss，来分析形成的数据库的数据。对于少量数据，您也可以使用电子表格来输入和处理它。
数据分析就是用上面提到的定性或定量的分析方法来分析数据。研究者应根据回答问题的不同，采用不同的统计方法和验证方法。对于一些研究，只需要描述性的统计方法，而对于其他研究，可能需要验证假设。在统计学中，假设的验证需要推理统计。对于社会科学和商业的研究，一些研究验证了获得的样本的统计意义，最终得出是否拒绝或未拒绝假设条件的结论。其他研究与关联的度量有关，通常涉及相关分析和回归分析。相关性分析是通过计算来衡量变量之间的关联程度；回归分析是建立一个数学公式来预测因变量的值。
值得注意的是，随着我们研究和分析的日益复杂，计算机和统计软件的发展使得多元统计工具的应用越来越广泛。如果多元是从属的，我们需要依赖技术，如多元回归分析、判别分析、多元方差分析(manova、多元化方差分析)、典范分析、线性结构关系(lisrel)、联合分析等。如果多个变量相互依赖，我们就需要相互依赖的技术，比如因子分析、聚类分析、多维标度等等。如果采集的数据有明显的时间序列，我们不考虑变量之间的因果关系，而是着眼于变量在时间上的发展变化规律，所以需要进行时间序列分析。目前流行的统计软件，如spss，为上述分析方法提供了很好的支持。
第六步：得出结论，完成论文
论文的写作应该结构合理，文字清晰明确，易于理解。在形式上尽量采用可视化，比如用图表展示研究过程和结果。具体论文的撰写应考虑以下内容：摘要、研究概况(包括背景、研究问题和研究目的)、研究方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究局限)、研究发现、结论(简要结论、建议和启示)、附录和参考文献。
对于社会科学和商业中的问题研究，我们传统上遵循的是“问问题、分析问题、解决问题”的研究思维模式。我们承认这是一个创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速发现和解决问题。但是，用这种思维方式来指导研究过程，很容易混淆研究者和决策者的立场，使我们失去研究者的地位。首先，这种研究思路和模式将问题解决与问题研究相结合。其次，它没有突出或隐藏对研究方法的讨论和遵守。这种传统的思维方式就是结果导向的思维方式。它忽略了识别问题和遵循研究方法的过程。从科学研究的角度来看，识别问题的过程和遵循研究方法的过程是研究的两个非常重要的前提。问题识别的过程可以保证所研究的问题具有高度的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章，根本问题无法解决的情况。遵循研究方法的过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果具有说服力。当然，在这里，我们并不是说传统的“问问题、分析问题、解决问题”的模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。但我们觉得这种传统的研究思维模式过于笼统，过于注重结果导向，不足以说明科学研究的一般方法和步骤。
在社会科学和商业研究中，用这种传统的研究思路和模式来指导学生写论文，容易出现两种不正之风。一是过于注重论文的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是说只强调结果，忽略过程。在这种情况下，论文的写作主要是将数据拼凑和整合。当然，我们不能低估数据组装和集成的价值。但如果论文的写作一味的定位在这样一个过程中，显然会被怀疑无助于问题的澄清和解决，也违背了知识创造的初衷。特别是既没有识别问题的过程，也没有研究问题和研究假设的形成，甚至没有任何可以遵循的研究分析方法，一个问题一般都是进行的
大致描述，然后提出感官解决方案。这样的研究结果很难让人接受。第二个不良倾向是，以上传统的研究思路和模式让我们无法区分是在做研究还是在做决策。研究通常是在有限的范围内，在一定的假设条件下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这一结论将对决策者产生影响。但毕竟决策者和研究者的立场不同，考虑的问题可能与研究者一致，也可能非常不同。有价值的研究是给不同岗位的决策者(或从业者)以启示，促使他们做出双赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏质量判断标准、系统性和可控性，不具有可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极解决方案。
在对外经济贸易大学指导研究生的实践中，我们试图改变传统的思维模式，试图使我们的研究生将写作和研究过程结合起来，特别注重研究过程和研究方法，并要求这些研究方法和步骤在论文的写作中得到体现。比如2002年研究生万连莲写的《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，就是这方面的初步探索。本文的结构分为五个主要部分：综述、指导理论、方法论、数据分析、研究结论及启示等。采用问卷调查、深度访谈等定性和定量方法。研究结论很有说服力，因为研究者不局限于二手资料的收集、整理和处理，而是借鉴以往的理论研究框架，运用问卷调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析，对实践具有很强的指导意义。其他研究生的论文写作也采用了同样的研究方法，如龚拓2002年的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》，王伟2003年的《对中国铜套期保值现状的研究》，马2003年的《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》。通过论文写作，这些研究生掌握了一般的研究方法和步骤。以上结论可供教学和实践参考。在教学和咨询过程中，其方法和结论得到了肯定。据多方反馈，效果还是很好的。
[备注]:
[1]这是我在芝加哥自然历史博物馆看恐龙展览时，从美国科学家的基本研究思路中得到的启发。
[2] robson，colin (1993)，real world research : a resource for social科学家和实践者-研究员。布莱克威尔出版社，p303 .
[3]布里曼，a. (1988)，《社会研究中的质与量》。伦敦： unwin hyman。我们发现，定量和定性分析方法在许多文献中被称为定量和定性技术
[4] cook，t.d .和reichardt，c.s. (1979年)评价研究中的定性和定量方法。纽伯里公园和伦敦：塞奇。ragin，c. c. (1987)比较方法：超越定性和定量策略。加州大学伯克利分校出版社。
[5]robson，colin (1993)，real world research : a resource for social科学家和实践者-研究员。布莱克威尔出版社，p307 .
[6] john van maanen，james m. dabbs，jr .和robert r. faulkner，varies of quality research(beverly hills : calif . sage publications，1982)，p32
[7]这是因为人文因素包含在社会科学和商业研究中，人类作为分析师也有自己的缺陷。比如数据的局限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推理倾向、思维的连续性、数据源的可靠性、信息的不完整性、信息价值判断错误、比较倾向、过度自信、并发事件和相关性的判断、统计数据的不一致性等。萨德勒(1981)将直观数据处理作为教育评估、教育评估和政策分析中潜在的偏见来源，对上述缺陷进行了总结和分析，3，p25-31。
[8] robson，colin (1993)，real world research : a resource for social科学家和实践者-研究员。布莱克威尔出版社，p371 .
[9] ronald r. cooper，c. william emory (1995年，第5版)business research methods，irwin，p352
