硕士论文分析方法

知识图谱继续我们的知识总结，本文总结包括：多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。查看本系列之前的文章，可点击下面的链接：论文里的分析方法要用哪一种，SPSSAU告诉你答案论文常用数据分析方法分类总结-211. 多选题研究多选题分析-SPSSAU多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。“多选题分析”是针对单个多选题的分析方法，可分析多选题各项的选择比例情况“单选-多选”是针对X为单选，Y为多选的情况使用的方法，可分析单选和多选题的关系。“多选-单选”是针对X为多选，Y为单选的情况使用的方法。“多选-多选”是针对X为多选，Y为多选的情况使用的方法。12. 聚类分析聚类分析-SPSSAU聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析。13. 权重研究权重研究-SPSSAU权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。因子分析：因子分析可将多个题项浓缩成几个概括性指标（因子），然后对新生成的各概括性指标计算权重。熵值法：熵值法是利用熵值携带的信息计算每个指标的权重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一级权重，利用熵值法计算二级权重。AHP层次分析法：AHP层次分析法是一种主观加客观赋值的计算权重的方法。先通过专家打分构造判断矩阵，然后量化计算每个指标的权重。TOPSIS法：TOPSIS权重法是一种评价多个样本综合排名的方法，用于比较样本的排名。模糊综合评价：是通过各指标的评价和权重对评价对象得出一个综合性评价。灰色关联：灰色关联是一种评价多个指标综合排名的方法，用于判断指标排名。14. 非参数检验非参数检验-SPSSAU非参数检验用于研究定类数据与定量数据之间的关系情况。如果数据不满足正态性或方差不齐，可用非参数检验。单样本Wilcoxon检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别。如果X的组别为两组，则使用MannWhitney统计量，如果组别超过两组，则应该使用Kruskal-Wallis统计量结果，SPSSAU可自动选择。如果是配对数据，则使用配对样本Wilcoxon检验如果要研究多个关联样本的差异情况，可以用多样本Friedman检验。如果是研究定类数据与定量（等级）数据之间的差异性，还可以使用Ridit分析。15. 数据分布数据分布-SPSSAU判断数据分布是选择正确分析方法的重要前提。正态性：很多分析方法的使用前提都是要求数据服从正态性，比如线性回归分析、相关分析、方差分析等，可通过正态图、P-P/Q-Q图、正态性检验查看数据正态性。随机性：游程检验是一种非参数性统计假设的检验方法，可用于分析数据是否为随机。方差齐性：方差齐检验用于分析不同定类数据组别对定量数据时的波动情况是否一致，即方差齐性。方差齐是方差分析的前提，如果不满足则不能使用方差分析。Poisson分布：如果要判断数据是否满足Poisson分布，可通过Poisson检验判断或者通过特征进行判断是否基本符合Poisson分布（三个特征即：平稳性、独立性和普通性）卡方拟合优度检验：卡方拟合优度检验是一种非参数检验方法，其用于研究实际比例情况，是否与预期比例表现一致，但只针对于类别数据。单样本T检验：单样本T检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显著的差异性。上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。

继续我们的知识总结，本文总结包括：多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。查看本系列之前的文章，可点击下面的链接：论文里的分析方法要用哪一种，SPSSAU告诉你答案论文常用数据分析方法分类总结-2论文常用数据分析方法分类总结-316. 模型研究方法模型研究方法-SPSSAU模型研究：当需要研究多个变量之间的关系情况时，通常可构建统计模型用于分析及预测。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。如需分析多个X对多个Y的影响关系，以及具体哪些X对哪些Y有影响如何影响，可使用路径分析。还有一种方法称为结构方程模型，包含测量模型和结构模型。如果需要测量模型和结构模型，可使用结构方程模型。17. 信息浓缩方法信息浓缩方法-SPSSAU当研究中包括有很多题目或很多变量时，可通过信息浓缩的方法，把数据浓缩成一个或多个变量，以便用于后续的分析。主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。平均值和求和也是信息浓缩的常用方法，比如要将多个题项合并成一个变量，可通过求平均值概括成一个题项。当数据不满足正态，存在极端值时，可用中位数代替平均值。18. 一致性研究方法一致性研究-SPSSAU一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。检验一致性的方法有很多比如：Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。Kappa系数检验，适用于两次数据（方法）之间比较一致性，比如两位医生的诊断是否一致，两位裁判的评分标准是否一致等。ICC组内相关系数检验，用于分析多次数据的一致性情况，功能上与Kappa系数基本一致。ICC分析定量或定类数据均可；但是Kappa一致性系数通常要求数据是定类数据。Kendall W协调系数，是分析多个数据之间关联性的方法，适用于定量数据，尤其是定序等级数据。19. 配对数据研究方法配对数据研究-SPSSAU配对研究是一种医学上常见的研究设计，常见于单组样本前后对比研究，或者将样本分为实验组和对比组两组，针对干预措施进行研究。如果配对样本数据为定量数据时，可使用配对样本T检验。如果配对样本数据为定量数据，但配对样本的差值不符合正态分布，则考虑使用配对Wilcoxon检验如果数据为定类数据，则使用配对卡方检验。20. 多元统计研究多元统计研究-SPSSAU判别分析：用于在分类确定前提下，根据数据的特征来判断新的未知属于哪个类别。对应分析：用于分析定类数据的分类情况，并结合图形展示。曲线分析：如果想要研究X对Y的影响关系，且X和Y不满足线性关系（可通过散点图观察），而呈现出曲线关系，建议根据曲线拟合图结果，选择拟合程度较好的曲线进行曲线回归分析。上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。

时值五月中旬，对于很多高校毕业年级学生来说，正是如火如荼完成毕业论文的时间。根据各个高校具体要求和时间规定不同，因而现阶段可能大家的毕业论文进度都不太相同。不管大家现在是已经答辩结束，还是初稿未定，在一开始撰写毕业论文时，大家或多或少都会感到毫无头绪，那么今天就跟大家分享一下毕业论文到底该如何撰写。因为本人才疏学浅，所以今天在这里只能给大家分享实证性论文的写作方法，案例性论文的写作方法过几天再跟大家分享。确定数据分析方法首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。 另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。搜集整理实验数据接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。使用软件进行分析接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。梳理归纳实验结果最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。以上就是关于实证性毕业论文撰写的大纲介绍，祝大家顺利毕业。

最近有很多新关注我们的小伙伴，纷纷向我们咨询，在论文分析中遇到的问题。其中，最常被提问的就是：在论文分析时，如何选择适合的分析方法是一件比较头疼的事。尤其是，第一次做分析没有经验，往往要花很久的时间，才能搞清不同方法之间的区别。甚至有时候，即使分析出结果，还是会担心自己的方法用得不对，影响了分析结果。针对这种情况，SPSSAU总结出一套方法选择流程，帮助大家快速搞定方法选择难关，早日脱离论文苦海。我将整个选择方法的过程分为三个部分：研究目标的认知、数据类型的认知、分析方法的认知。下面一一进行说明。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。SPSSAU回归分析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。今天的分享就到这里。

以下是硕士论文写作的基本步骤、几个关键环节和引文规范问题。第一节写作八步严格地说，在用笔或在电脑上打字写作之前，许多步骤是论文写作所必需的，这在某种程度上比实际写作重要得多。许多过来的人都认识到，在准备一篇大的论文时，完成它是非常重要的。一旦真的准备好了，写作的时间就只有几天到几周。第一步是确定论文的主题。题目是否恰当对论文的成功有很大的影响。甚至可以说，一个好的话题是成功的一半。虽然你可以在你的专业里就任何一门学科写点东西，但是你必须考虑你是否能有新的想法、新的发现、新的观点、新的研究方法、新的材料等等。注意不要选择太大的题目，而不能够在这个相对狭窄的范围内展开。根据众多硕士学位论文的选题经验，本层次论文的选题可以从以下几个方面来考虑：本专业的研究空白、争议热点各抒己见、比较性课题，本专业的选题从其他专业的角度来看这是一种跨学科或边缘效应的选题，而具有新插入角度的老课题在本专业刚刚出现新问题。第二步是收集或《文献检索》，围绕选题阅读相关研究资料和理论基础。这一步的工作很辛苦，可能要花很多时间和精力才能找到信息。这一步是非常必要的。没有这一步，你的论文内容很可能会完全或在很大程度上重复别人所做的工作，这等于无所事事、有所发现的过程，也是启发思想、产生思想火花的过程。如果你不采取这一步骤，你将切断你的新思想、新观点和新材料的来源。这也是为下一步做角度、角度、材料准备。第三步是对课题提出自己的理论假设，或者具体的问题和要研究的核心问题。选题是指论文写作的总体方向和范围。如果你真的想写，你会遇到两种具体的问题。第一类属于观点：我的具体观点是什么？你可以想象一种或几种观点，但它们只是一种假设。通过大量的证据和材料，通过严格的论证和适当的论证框架结构，可以证明你的假设是成立的，从而构成本文的主体。第二类属于实践方面：我应该具体说明哪些问题？你可以提出许多原因和各种环境条件的影响，它们是否与所论证的问题有关，在多大程度上，这需要科学的调查数据和经验分析。无论是哪种情况，都涉及到论文的中心思想或论辩主题，必须明确并贯穿整个论文。由于硕士论文字数比较长，一个常见的问题是作者无法把握全文，无法写作，这无形中脱离了自己原来的假设或具体问题，说了很多与中心思想或示范主题无关的内容，最后得到“加勒比盗窃案”的结果。第四步是决定采用何种研究方法。人文社会科学的研究方法大致可分为思辨研究和实证研究两大类。后者可分为定性研究和定量研究。为了探究社会事实或社会现象，人们采取了不同的研究取向。不同的研究方向有不同的研究方法、不同的研究假设、不同的数据收集方式和不同的结果判断标准。然而，各种研究方法在本文写作中显示出越来越多的兼容性和内在联系。一般来说，根据课题和讨论的具体问题，一种研究方法可以作为主要方法，另一种方法可以作为补充。同时，也需要一些历史、文化、政治等方面的经济投机研究方法。在文科硕士论文中，作者直接对论文进行的定量分析一般规模较小，适应范围有限，更多的是利用他人而非自己直接调查的结果。这是因为研究经费有限，作者进行社会调查的能力有限。一些主要用于逻辑分析的定量分析数据有时会给论文增加一些权重。但是，它必须根据实际需要来做，而不是为了显示研究方法的多样性。例如，如果一个非常宏观的话题原本适合于投机研究，那么添加一个微观定量的调查结果来证明任何事情都是自欺欺人的。这是写一篇好论文要把握的一个具体问题。第五步是论文的框架设计。一般性文章的写作也需要这一步，但对于硕士论文来说，这一步更为必要，要求也更为详细。一般来说，硕士论文应该有主题的第一章，主题的第一章，主要章节和结论。在写作之前，章节应该有一个总的布局逻辑，使结构合理。各章之间有逻辑联系，防止盲目写作、淹没主题、无知。这一步很少一次完成，而且往往会根据资料的收集和调查中遇到的新情况而改变。但正如建筑师在建房前一定要有图纸一样，在写硕士论文的层面上，文章的总体框架不仅能保存在大脑中，而且一般能形成一篇文字，内容比较详细，最好具体到“节”上但“节”的层次不应固定在开头，这样写作时就容易知道了。在论文框架设计阶段，由于写作章节的设计，除了导师的指导外，这是一个在正式写作之前广泛征求其他专家意见的好机会。通过论文框架的设计，可以看出文章的价值或存在的问题。第六步是对获得的文献、调查资料和各种论据进行分析和归类，充实到每一章中，然后进行解释和论证。这实际上是论文写作本身，所以本文的描述意在让作者了解论文写作的过程。各种材料和论据不是用来证明论据或解释具体问题的。只有通过作者对材料的组织和论证引文、修改、增减，才能使其充满活力、极为自然、自足，有效地服务于自己的课题。在这一步中，我们有时需要复习所学的基本专业知识如社会调查统计知识，采用严谨的数据组织方法，密切关注已确定的理论假设或具体问题，调动所学的各种知识，并通过积极的这是主要的、消极的、设计的、反驳的、隐喻的等结论来论证观点或问题，完成论文。第七步，必要时重新估量选题，修正论证对象的范围。这是与第六步同时出现的另一种情形，即通过较为广泛地征求意见和本人的思考，感到原来的选题对自己不适当，或难以完成，那么就要及时调整论文写作的计划，改变选题或调整选题。由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索，即使改变选题，花费的时间一般也不会很多。选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身，而在于选题论证的范围过大。解决这个问题并不难，把论证对象的范围缩小就是了，这时作者一定要舍得“割爱”，割舍那些用不上的材料。硕士论文写作中，论证对象范围过小的情况很少见，因为二三万字的论文，但也要注意选题范围太小的问题。第八步，对论文从技术上进行规范化的检查和调整。章节设计的技术问题（含目录）、文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排，以及不属于论文本身的内容提要（包括英文提要）、关键词等等，都要按照规范化的要求进行检查和调整。这些虽然属于技术性问题，但也反映出作者的治学态度。特别是引证，凡是使用了别人观点的地方，都必须注明材料来源，不能含糊不清，更不能将别人的研究成果变成自己的。标明的材料来源也要十分清楚，论著名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等，一应具全。有时，一篇较有水平的论文，答辩时提出批评的主要问题是引证的不规范，由于这个原因使论文的评价低一档，这很不值得。论文降重、论文查重，智能降重，毕业论文，学客行免费论文查重，降重软件，学客行论文查重，学客行论文免费查重软件 ，学客行论文降重（来自官网：学客行论文查重，文章由学客行论文查重搜集整理攻略。）

在日常分析中，常会遇到不知道选择什么分析方法的尴尬情况出现，尤其是在面对几种相似的方法，不知道它们之间有什么差别，一念之差就会选错方法。相信这样的小盲点，依然困扰着不少人。因此，SPSSAU整理了一份相似方法的对比目录，可以一目了然地比较出方法间的差异。由于方法较多，将分几次整理放出。1.基本描述统计基础描述统计-SPSSAU整理频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。2. 信度分析SPSSAU整理信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。3. 效度分析SPSSAU整理效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：4. 差异关系研究SPSSAU整理T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。5. 影响关系研究SPSSAU整理相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。

教育硕士论文不同于学术型研究生论文。它不需要仪器设备获取实验数据。论文数据来自更多的主观设计，缺乏客观评估。按照作者预先设计的想法，先入为主，很容易达到预期目的，自圆其说。主观设计难免受到个人思想局限及模仿他人，因此教育硕士论文评审经常会有千人一面，千篇一律的类似感觉。教育硕士论文通常采用问卷调查法，文献分析法，教学实验法等。1文献分析法所谓文献分析，不应该仅罗列几种流行的教育学理论或时髦的模式，概念，就似乎了解现今教育学原理了。其实不然。很多学生的文献大多通过网络查询获得，鹦鹉学舌，人云亦云，拿来主义。很少有学生认真研读原著，因而对某些理论学说采取实用主义策略，断章取义，甚至滥用，以讹传讹。将理论与问题本身紧密结合的论文很少见，大多是把理论当做招牌。建议教硕导师督促学生多读原著，深刻领会教育思想的真谛，为论文奠定坚实基础。2问卷调查法问卷大都有现成的模板。是结合论文洋为中用，还是直接照抄，决定问卷的质量和调查效果。有些问卷题目过于简单化，只有选择性问题，甚至一看题目不加思考就能选择选项，这不是好的题目。有些题目明显低估了师生智商，明显的游戏化。建议设计问卷时，要针对问题。少一些客观题，多一些主观题。更多的让答题人通过思考获得答案。这样才能真正通过问卷达到研究者的目的。否则会得出错误的结论。3教学实验法教学实验很重要。分组及案例要经过精心设计，而不是随意安排。对课堂教学或课外活动要有明确的目的，每个环节都要认真设计。统计学也不是简单的以成绩论英雄，实验班与对照班的区别要与问题相符。建议注重教学设计，落实到每个细节。好的思路加上好的方法得出的结论才有价值。论文反映的是学生对理论的掌握，对问题的思路和解决问题的能力。教育硕士论文的评价远比学术型论文难，因其主观因素更多。不能只套用路子，否则只能是应付论文。若想教育硕士能够长期可持续良性发展，必须认真总结反思教硕论文的选题，设计和内容。来源：科学网博客 作者：李东风

没有人一出生就什么都会。在读硕士研究生一定是第一次写硕士毕业论文。大家都是从零开始，为什么有的人最终能获得优秀毕业论文奖励，有的人总是写不好呢？这其中就有几个需要同学们注意的问题：1. 文献积累你入学选定导师后，研究领域一般是确定了的。导师一般会给你一个具体的研究方向，并且，你所在的研究团队已经在这个方向上有了一定的研究基础。那么，在研一学习基础课的同时，就要开始阅读相关的文献了。应该从你的研究团队前期成果开始，逐渐接触国内外类似的研究，尤其要重视你的导师的研究成果，这对于你充分理解你的研究方向有着重要意义。学习文献，要有侧重，也要有自己的分析。要学习别人文章中提出问题、分析问题、解决问题的思路。最后，要对学过的文献进行梳理和归纳，要有自己对于文献的理解和判断，力争在这个阶段写出一篇文献综述类的小论文。2. 开题报告在完成前期的阅读积累之后，就要着手撰写开题报告了。开题报告一般要阐明你的研究的意义和价值。要分析国内外的研究背景，说明理论依据，提出研究的问题，初步设计研究思路，论述可能的结果。开题报告撰写完成，你的硕士论文也就完成了近30%。3. 试验设计对于理工类的研究生来说，一般为了解决某个问题，进行某项研究，都会进行一系列有针对性的试验，用试验结果来说明问题，验证观点。试验的设计要力求严谨，一般会有对照组和试验组等几组设计，保证试验数据的可靠性和真实性。4. 数据分析在获得试验数据后，要对数据进行科学的分析，可能会加上几种分析的方法或者模拟的手段，来验证试验的结论。这个时候，就要注重条理，重视逻辑，分清因果。准确的结论一定要有充分的数据支持。5. 撰写论文在完成上述全部工作以后，你的毕业论文雏形已经出来了，这时候就需要把你之前所做的工作，进行全面的总结，分章节写到你的毕业论文中，并注意排版和画图的美观。需要注意的是，以上的每一步都需要和导师及时的交流、沟通，听听导师的意见和建议，确保你做的每一项工作都是科学合理的。这样，你的毕业论文就有可能成为一篇优秀的硕士毕业论文。

案例研究型硕士论文的结构基本包括7个部分：1、研究背景与问题提出硕士论文的该部分主要包括论文的研究背景、研究目的和研究意义、研究内容、研究方法以及研究思路。也就是本部分需要回答：论文写作者研究本论文的原因？该论文的研究有什么现实和理论意义？国内外研究关于此类问题有哪些研究，进展到如何程度以及文章的创新性等方面。在论述研究背景时，不应该过大，硕士学员生应该阐述直接衍生出本研究问题的背景信息。研究背景可以从本研究关注的管理事件入手，也可以从现有的管理理论入手，从管理实践或现有的理论中提出有价值的研究问题。该部分特别要强调数据来源。这一部分主要介绍的是硕士论文研究设计的过程。论文写作者应该对于案例资料是如何获取的进行清晰的表述、运用怎样的调研方法以及如何实施的过程，为后续的案例描述中所提供的信息的客观性和准确性进行佐证。案例资料应主要采用论文写作者在实际调研中获得的原始资料。比如，在该部分加入本人在某某某公司工作的时间，做过那些工作，观察了什么数据，对什么人进行过访谈等内容都需要进行说明，增加读者的可信性。调研的过程应该遵循科学规范的研究程序，严谨而有逻辑性。2．案例企业所在的行业描述这一部分主要是描述案例企业所在的行业的国内外发展现状，这部分研究内容如果在第一部分介绍了，就不必再进行单独撰写。3．案例企业描述（论文重中之重部分，从字数上讲应该占论文50%左右）这一部分主要是对论文写作者收集来的案例资料进行整理，通过一定的逻辑呈现出来。案例描述时应该是对管理现象或管理活动的事实进行客观的描述，不能掺杂任何本人的分析评价，只能是客观事实论述。案例信息的组织应体现出合理的逻辑结构，符合一般的认知规律。如，可以按照一个事件发生和发展的时间顺序阐述，也可以按照内容组织成为若干清晰的模块。案例信息应当丰富、翔实，包含必要的细节和对原始资料的引用。出于对案例对象信息保密的需要，允许对数据、单位名称、人物姓名等信息进行适当的掩饰性处理。4．案例分析与讨论这一部分主要是运用管理理论或原理分析案例，形成作者的主要观点。案例分析中所需要用到的理论和原理可以在国内外研究现状中介绍过，也可以在结合案例采用某些理论分析案例。理论原理和案例内容的结合应该是比较贴切的。切忌将无直接关联的理论内容堆砌案例分析与讨论中。引用的理论原理应该来源于质量较高的文献，例如正规的教材、专著、期刊等。在对案例进行分析的基础上，通常也需要提出一定的解决方案或建议。有时可能还会包括在分析中发现现有的理论原理无法解释的现象，作者提出自己的新的解释。