中文文獻方法說明中如何描述比值

① 文獻研究方法怎麼寫

論文文獻研究方法部分怎麼寫

論文文獻研究方法部分怎麼寫，畢業論文對大學生是很重要的一項內容，如果畢業論文不通過就可能畢不了業了，論文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享論文文獻研究方法部分怎麼寫，一起來了解一下吧。

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1、調查法

調查法是最為常用的方法之一，是指有目的、計劃的搜集與論文主題有關的現實狀況以及歷史狀況的資料，並對搜集過來的資料進行分析、比較與歸納。調查法會用到問卷調查法，分發給有關人員，然後加以回收整理出對論文有用的信息。

2、觀察法

觀察法是指研究者用自己的感官或者其他的輔助工具，直接觀察被研究的對象，可以讓人們的觀察的過程中，可以擁有新的發現，還可以更好的啟發人們的思維。

3、文獻研究法

以一定的目標，來調查文獻，從而獲得關於論文的更加全面、正確地了解。文獻研究法有助於形成對研究對象的一般印象，可以對相關資料進行分析與比較，從而獲得事物的全貌。

論文研究方法最為典型的有調查法、觀察法以及文獻研究法，都是值得大家採用的方法。

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論文寫作中的研究方法與研究步驟

一、研究的循環思維凱正方式

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，甚至於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纖孫閉本問題。例如，我們為什麼要寫論文?我們為什麼要做研究?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麼聯系與區別?如果論文寫作應該反映一個研究過程，那麼研究過程應該是什麼樣的?我們用什麼樣的方法進行研究?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。

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，將之上升到毀裂可以指導實踐的理論。然而理論也並不是絕對的真理，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，並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。而這一思路並不是一個終極過程，而是循環往復的過程。當猜想和質疑得到了事實的證明後，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於實踐的過程。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(Dection)和歸納法(Inction)。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。

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，主要用來總結是什麼情況(what is the case)。通常研究者用這種研究路徑去提出理論假設，並驗證理論。規范研究(Normative Study)：是解決應該是什麼(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。對於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;後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，也就是解釋為什麼是這樣的情況(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。

[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。對於如何發揮各自優勢，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徵或本質特點(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，並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。探索變數之間關系的方法包括交叉分析、相關度分析、多變數之間的多因素分析，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於人的因素存在，其各種變數的可控性被遭到質疑，因此，定量分析被認為是准試驗法(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，那麼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、網路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，並使之上升為理論;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准確性，並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，以保證數據的准確性、一致性、完整性，便於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，並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後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體，例如SPSS等對所形成的資料庫進行數據分析。對於少量的數據，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。研究者要根據回答不同性質的問題，採取不同的統計方法和驗證方法。對於有些研究，僅需要描述性的統計方法，對於另一些研究可能就需要對假設進行驗證。在統計學中，假設的驗證需要推論的統計方法(Inferential Statistics)。對於社會科學和商務的研究，一些研究是針對所獲取的樣本進行統計差異(Statistical Significance)的驗證，最終得出結論是拒絕(Reject)還是不拒絕(Fail to Reject)所設定的假設條件。另一些研究則是進行關聯度分析(Measures of Association)，通常涉及相關分析(Correlation)和回歸分析(Regression)。相關分析是通過計算來測度變數之間的關系程度;而回歸分析則是為預測某一因變數的數值而創建一個數學公式。

值得注意的是，隨著我們研究和分析的`問題越來越復雜，計算機和統計軟體的發展使得多變數統計工具應用越來越廣泛。如果多變數之間是從屬關系，我們就需要從屬關系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回歸分析(Multiple Regression)、判別分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相關分析(Canonical Analysis)、線性結構關系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、結合分析(Conjoint Analysis)等。如果多變數之間是相互依賴關系，我們就需要相互依賴關系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚類分析(Cluster Analysis)、多維尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的數據有明顯的時間順序，我們不考慮變數之間的因果關系，而是重點考察變數在時間方面的發展變化規律，我們就需要時間序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的統計軟體，如SPSS對上述各種分析方法都提供非常好的支持。

第六步、得出結論，並完成論文

論文的撰寫要結構合理、文字表達清楚確定，容易讓人理解。形式上要盡量採取可視化的效果，例如多用圖表來表現研究過程和研究結果。具體論文的撰寫要考慮包含如下內容：摘要、研究介紹(包括背景、研究的問題、研究的目的)、研究的方法和步驟(樣本選擇、研究設計、數據收集、數據分析、研究的局限性)、研究的發現、結論(簡要結論、建議、啟示意義)、附錄、參考文獻。

針對社會科學和商務領域的問題研究，我們傳統上所遵循的研究思維模式是：「提出問題、分析問題和解決問題」。我們承認這是一種創造性的思維過程。遵循這種思維方式可以幫助決策者快速找到問題，並解決問題。然而，用這一思維模式來指導研究的過程，容易使我們混淆研究者與決策者的地位，找不準研究者的定位。首先，這一研究思路和模式將問題的解決和問題的研究混在一起了。其次，沒有突出，或者說掩蓋了對研究方法的探討和遵循。這種傳統的思維方式是結果導向的思維方式。它忽略了問題的識別過程和研究方法的遵循過程。而從科學研究的角度看，問題的識別過程和研究方法的遵循過程是一項研究中非常重要的兩個前提。問題的識別過程可以保證所研究的問題有很強的針對性，與理論和實踐緊密聯系，防止出現只做表面文章的情況，解決不了根本問題。研究方法的遵循過程可以保證研究結果的可靠性，使研究結果有說服力。當然，在此，我們並不是說明「提出問題、分析問題和解決問題」這一傳統模式是錯誤的，也不否認研究的目的是指導實踐。然而，我們覺得，這一傳統研究思維模式太籠統，太注重結果導向，不足以說明科學的研究的一般方法和研究步驟。

在社會科學和商務研究中，運用這一傳統的研究思路和模式來指導學生撰寫論文，容易出現兩個不良的傾向。一是使我們過於重視論文本身的寫作過程，而忽略了論文寫作背後的研究過程和研究方法。也就是只強調結果，不重視過程。在此情況下，論文的寫作多半是進行資料的拼湊和整合。當然我們並不能低估資料的拼湊和整合的價值。可是，如果一味將論文的寫作定位在這樣的過程，顯然有就事論事的嫌疑，無助於問題的澄清和問題的解決，也有悖於知識創造的初衷。特別是，既沒有識別問題的過程，也沒有形成研究問題和研究假設，甚至沒有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛對一個問題進行一般描述，進而提出感覺上的解決方案。這種研究結果是很難被接受的。第二個不良的傾向是上述傳統的研究思路和模式使我們辨別不清我們是在做研究，還是在做決策。研究通常是在限定的一個范圍內，在一定的假設前提下進行證明或推理，從而得出一定的結論。我們希望這個結論對決策者能產生影響。然而，決策者畢竟與研究者所處的地位是不一樣的，考慮的問題與研究者或許一致，或許會很不一致。有價值的研究是要給處在不同地位的決策者(或者實踐者)給予啟示，並促其做出多贏的選擇。因此，傳統的研究思維模式缺乏研究的質量判定標准，缺乏系統性和可控性，也不具備可操作性，容易讓研究者急功近利，盲目追求片面的終極的解決方案。

在指導對外經濟貿易大學研究生的實踐中，我們曾試圖改變以往的傳統思維模式，嘗試讓我們的研究生將論文的寫作與研究過程結合起來，特別注重研究的過程和研究方法，並且要求在論文的寫作中反映這些研究的方法與步驟。例如，2002屆研究生萬蓮蓮所寫的《電子采購系統實施中的管理因素-摩托羅拉公司電子采購系統實施案例研究》碩士論文就是在這方面所做的最初探索。此論文的結構就分為綜述、指導理論、方法論、數據分析，以及研究結論和啟示等五個主要部分，運用了問卷調查和深度訪談等定性和定量的各種具體方法。其研究結論具有非常強的說服力，因為研究者並不限於第二手資料的收集、整理和加工，而是借鑒前人的理論研究框架，運用問卷定量調查等手段，遵循案例研究的方法，對第一手資料進行收集、處理和分析之後得出的結論，對實踐具有較強的指導意義。相同的研究方法，我們又應用在其他研究生的論文寫作過程中，例如2002屆龔托所寫的《對影響保險企業信息技術實施的主要因素的研究》、2003屆王惟所寫的《對中國銅套期保值現狀的研究》，以及2003屆馬鳴錦所寫的《中國銀行業知識管理程度與網路銀行發展程度的關系研究》等。通過論文寫作，這些研究生的確掌握了一般研究的方法和研究的步驟。以上的研究結論對教學和實踐直接有借鑒的意義。在教學和咨詢過程中，其方法和結論都得到了肯定。據多方反饋，效果還是非常好的。

【注釋】：

[1]這是筆者在美國芝加哥自然博物館看恐龍展覽時了解的美國科學家的基本研究思路而得到的啟示。

[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。

[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我們發現許多文獻資料將定量與定性分析方法稱為定量與定性技術(techniques)

[4] Cook, T.D. and Reichardt, C.S. (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.

[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。

[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32

[7] 這是因為社會科學和商務研究中包括了人的因素，而人本身作為分析者具有自身的缺陷。例如：數據的有限性、先入為主的印象、信息的可獲得性、推論的傾向性、思維的連續性、數據來源可靠性、信息的不完善性、對信息價值判斷誤差、對比的傾向性、過度自信、並發事件與相關度的判斷，以及統計數據的不一致性等。上述缺陷的總結與分析來源於Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Ecational Evaluation. Ecational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。

[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。

[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352

② 怎麼進行文獻分析

文獻分析是要弄清被分析文獻「究竟講什麼」，以便給予檢索標識。一般分兩步：(1)先找出文獻論述的對象，再進一步查明是要論述該對象哪個方面的具體問題；(2)先找出文獻中涉及的各種概念，再進一步查明它們之間的關系，從而形成若幹完整的主題。從一篇文獻分析出的主題數量可以是多個。
由於文獻分析法和內容分析法有共同的對象，都不與文獻中記載的人與事直接接觸，因此，都稱為非接觸性研究方法。
內容分析法則通過對文獻的定量分析，統計描述來實現對事實的科學認識。二者的區別是分析的重點與分析的手段上有所不同。
操作流程
主要包括以下兩個階段:：
確定來源
通過瀏覽文獻的篇名、目次、摘要、引言、結論以至正文，對文獻內容作調查；
信息來源包括內部信息和外部信息。
（1）內部信息包括《員工手冊》、《公司管理制度》、《職位職責說明》、《績效評價》、《會議記錄》、《作業流程說明》、《ISO質量文件》、《分權手冊》、《工作環境描述》、《員工生產記錄》、《工作計劃》、《設備材料使用與管理制度》、《作業指導書》等。
（2）外部信息主要指其他企業工作分析的結果,這些資料可以為本企業的工作分析提供參照。為了保證所收集到的信息有較強的適用性,在收集信息的時候應該注意兩點:第一,目標企業應該與本企業在性質上或者行業上具有較高的相似性；第二,目標職位應該與本企業典型職位有較高的相似性。

③ 引文分析法的測度指標

一般來說，對科學期刊進行分析時常用的測度指標有五種：即自引率、被自引率、影響因子、引證率與當年指標。在對專業和學科結構進行研究時，除用引證率外，還可用引文耦合和同被引等測度指標。
1.自引率：在引用文獻的過程中，限於主體本身范圍內的引用稱之為「自引」。包括同一類學科文獻的自引、同一期刊文獻的自引、同一著者文獻的自引、同一機構文獻的自引、同一種文獻的自引、同一時期文獻的自引、同一地區文獻的自引。自引率就是對主體本身范圍內文獻引用的次數與主體引用的文獻總數的比值。
2.被自引率：這是被引用現象的一個測度，被自引率就是主體文獻被自引的次數與主體被引用的總次數的比值。它反映出被引用中有多少是被自己引用的。
3.影響因子：主要在研究科技期刊時使用，等於期刊在規定時間內（一般是兩年）論文被引量與可引論文總數之比。
4.引證率：期刊引證率等於該刊中參考文獻量除以期刊載文量。這是衡量吸收文獻能力的一個相對指標。
5.即時指標：這是測度期刊被引用速度的指標，它是期刊某年發表的論文當年被引用的次數，除以該刊這一年所發表文章的總數，是衡量期刊重要性的一種依據。
6.引文耦合：當兩篇文章同時引用一篇或多篇相同的文獻時，這種現象稱引文耦合，這兩篇文獻就具有耦合關系。引文耦合的文獻之間總存在著這樣或那樣的聯系，其聯系的程度稱為耦合強度。
7.同被引：當兩篇（多篇）論文同時被別的論文引用時，則稱這兩篇論文具有「同被引」關系，引用它們的論文的多少，即同被引程度，稱為同被引強度。