穿G2000的恶魔
怎样对论文进行分析
怎样对论文进行分析,有时候我们在写论文的时候,会被老师要求先去分析论文的,可是对于从来都没有分析过论文的学生来说,是一件难事的,我和大家一起来看看怎样对论文进行分析的相关资料。
01、 确定研究目标
确定研究目标,看似是一个“伪命题”,我论文的研究方向都定好了,研究目标不就显而易见了嘛。
研究方向只是一个宽泛的概念,具体落实到分析层面,具体要研究什么?得到什么结果?要用什么方法?很多时候我们并没有想清楚。
这里建议大家在开始分析前,先对着自己收集来的数据和问题,列出准备研究的内容。
还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒:写作文的时候拿到题目先不要动笔!看清题目,想好了列出提纲再动笔!
数据分析也是如此,分析前制定一个分析框架,可以帮助我们快速捋清思路,不至于漫无目的地乱分析,同时也能节省很多时间。
当然,对于初学者来说,制定一个完整的分析框架比较困难,建议大家多参考一些领域内的专业文献,看看其他人是如何设计分析的。
SPSSAU也提供几类常见的分析框架,研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。
SPSSAU-量表型问卷
SPSSAU-非量表型问卷
两个注意点:
① 框架的核心不要偏离研究主题,所做的任何分析都是为研究主题服务,因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。
②在这一步中,可以先不去管具体要用哪种分析方法,如何分析。更重要的是,先搞清想分析什么。
比如,问卷调查里,一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。
第一,可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。
第二,可用个人信息与核心研究项联系到一起,分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。
02、 判断数据类型
有了基本框架后,就要进入到具体的分析方法选择阶段。
判断数据类型是第一步,在SPSSAU之前的文章中,对此都有详细的说明,这里不再重复。
03、 选择分析方法
在完成上面的步骤后,基本上已经完成对数据部分的了解,下面就需要结合数据类型,选择对应的分析方法。
对单个题的统计分析比较简单,主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。
变量的关系最常见有:相关关系、影响关系、差异关系,及其他关系。
SPSSAU的建议是:先用一句话描述研究内容,话里面拆开成X和Y:然后结合X与Y的数据类型进行选择。
根据X和Y的'个数,以及方法功能,分成几个表格汇总如下:
注:单变量意为分析只涉及一个分析项X(变量)。
注:分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。
每种方法的使用场景不是固定不变的,这里的只提供最常用的说明,帮助初学者快速了解,更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明,以及SPSSAU视频教程。
确定方法之后,可使用spssau系统进行分析,分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。
总结
最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程:
选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析
同时要提醒一点,在分析前要有意识的剔除无效数据(如一个人重复填写,明显的异常值等),以保证结果的准确性。
1、什么是论文分析
我们在分析论文前,首先要了解分析的含义,分析是分解文学作品,独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时,主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力,在分析中必须要对某一些事情作出判断,然后得出结论,只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。
2、分析论文的要点
总结论文的主要内容,刚开始写论文分析时,我们要对论文中的要点进行一个总结,让大家能够理解论文的全部内容。摘要是作为论文大纲的概述,但不是主要的分析点,只是用来指导用户简要理解论文的内容。作者在论文中提出的主要论点以及论据,这才是分析的开始,我们需要通过分析作品来给出证据来证明论文内容,还应该找出缺陷。因为只有越有说服力的论文内容,这样才更加突出。论文查重系统怎么进行选择?
3、论文分析格式
最后我们需要了解,用户要提出适合他们的语气,必须确保了解用户群体。毕业论文主要的用户是导师,所以必须很正式。在上课时,我们可以分析一篇论文,需要向了解用户群体将有助于了解如何分析论文。在写论文之前,那么首先的一个步骤就是要阅读分析论文,应该多次阅读,然后积累我们的知识,如果对论文的理解不够的话,那么就无法对论文进行分析。所以做好论文前的准备工作也是非常重要的。
米苏and妮娜
模型有三个层次:
第一个层次,简单的图表和指标,一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式,生动形象。
第二个层次,描述性统计,分析数据分布特征。
第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问题(共线性、异方差、自相关)的处理。
第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等;第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型,建立一套研究范式,然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1:暂定一个题目(包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面,可使用副标题,副标题一般指向研究方法或研究角度)。
问题2:给出研究目标与研究问题,并初步进行回答(研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”,可以将其看作是对所提出的初步结论的检验)。
问题3:给出文献综述(要求:①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关,即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献(要注意相关性);②文献综述要能构成你研究的基础,可将其视为你的研究的理论知识平台或背景;③文献综述必须能够引出你所研究的问题,即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献(要注意针对性))。
问题4:论证你所研究的问题以及其重要性(先列出“重要性”的论点,然后给出相应的论据)。
问题5:尝试运用计量软件(如:Eviews、SPSS、STATA或R)导入数据,对数据进行初步描述性分析与预估计。
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