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论文中如何进行数据研究和数据分析?

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  • 更新时间2022-11-15
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一篇学术论文的分析大致由三部分组成:


首先是理论基础。经济学、管理学等学科的研究大多基于特定的分析框架和理论基础。我们已经讨论了如何提出理论问题和建立分析框架和模型。


第二是数据(或案例)。是数据论证的支撑,数据是科学分析的原材料。甚至可以说,因为有了良好的数据支持,研究本身已经成功了一半。来自现实世界的实证材料是经济学、管理学等学科研究的前提,研究材料的完整性和准确性直接关系到研究结果的有效性和可靠性。


第三是方法。狭义的方法是指如何处理数据的方法。在经济学、管理学等学科中,常指统计、测量、模拟、仿真等方法。广义的方法一般指以实践现象为研究起点的实证分析方法或以理论观点为研究起点的规范分析方法。


那么应该如何准备和分析论文资料呢?


1.如何找到调研群体


一、根据研究课题,确定研究对象的大致范围。可以按照属性(性别、年龄、居住城市、收入等)细分。),并且可以设置不同维度的筛选条件来确定研究对象的画像。


然后根据画像确定研究方法。例如,通过桌面研究(互联网搜索、文献综述等。)收集信息,并通过问卷调查、邀请访谈等方式。获取第一手资料。当然,也需要根据用户的属性,综合考虑采取什么研究方法。


确定研究方法后,就要通过有效的途径找到研究对象。学生可以很好地利用互联网,在与研究对象相关的软件、网站、社交平台中寻找合适的研究对象,也可以进行实地调研。


为了快速准确的找到合适的调研群体准备工作要充分,主要包括:一、了解研究目的,确定研究方法。明确研究目的是前提,有助于选择合适的研究方法。


研究方法一般分为定性方法和定量方法,主要是指先通过定性研究得出基本结论,再通过定量方法进行验证。大数据和新兴研究方法的发展也催生了“社交媒体倾听”和“在线研究”等方法。


二、确定目标调研群体的特性。这个特征通常由人口统计条件和项目研究条件组成。前者是指性别、年龄、居住地城市、收入、职业、受教育程度等。,而后者指的是与项目相关的条件。


第三,找到符合研究要求的被调查者。先学会写筛选问卷,然后通过相关渠道(微信、QQ、论坛、贴吧、街边拦截、店铺拦截、熟人推荐)发出去。如果问卷结果合适,一般都能成为合格的回答者。但为了保证研究质量,可以进行二次筛选。比如问一些与研究目的相关的开放性问题,以验证被调查者是否真的符合要求。


这里以传播学的四大创始人之一lazarsfeld的“Ili调查”(1940年的一项调查,关于民主党和共和党的大众媒体宣传对选民投票意向的影响)为例,介绍寻找调研群体时的三点注意事项。


1.注意代表性。美国俄亥俄州伊利县的公众对两党的支持率接近1: 1,这和美国国民的整体情况差不多——研究的样本应该是整体的缩影,可以最大程度还原整体。


2.注意干扰因素。易县与外界接触少,干扰源少——在选团时,要尽量选择信息渠道接受更多的固定团,减少被各种因素干扰的可能性。


3.注意样本量。在这次调查中,伊犁县的男女老少都成为了研究对象——选取样本时要注意广度。


2.如何分析数据?


许多研究需要采用定量研究方法来收集、处理和分析数据。


数据收集的方法有很多种,这里做一个问卷调查。这可以分为两种:一种是更新完善前人编制的成熟度量表;第二,我自己设计了问卷,并对其信度和效度进行了检验,比如阿尔法信度系数检验。


在进行数据处理和分析之前,可以多阅读相关论文,探索研究思路。一般来说,社科类论文的数据处理和分析可以按照以下顺序进行:人的描述性分析□统计学、问卷的信度和效度分析、差异分析、相关和回归分析、假设验证。在实践中,spss、STATA等。都是专业的统计分析软件,很多科研人员用的都是R语言。相比之下,前两种更容易上手,而R语言更灵活方便,但学习起来难度更大。


本文的数据分析有三个值得注意的地方。这里以上市公司经营状况分析为例。


1.分析目的和数据来源。在准备论文之前,要明确数据分析是为哪个目标服务的,需要什么样的数据。比如要比较上市公司的经营状况,就必须要有分析对象的财务指标数据。接下来要思考的是如何获取数据,并保证其真实性和有效性。


2.选择合适的分析方法。一般的做法是查阅相关文献,对前人采用的分析方法进行筛选和改进,并应用到自己的数据分析中。在这种情况下,通常采用因子分析法来分析企业的经营状况,因子得分的结果可以用K-means法或神经网络进行聚类。圈定大致范围后,要知道涉及的方法和背后的数学原理,明确每一步的目标和效果(比如因子旋转的作用),思考用什么软件来实现。


3.推理要以分析结果为基础。做研究除了要获得直观的结果,还要思考数据背后的联系。在这种情况下,要从不同的维度来分析上市公司的经营状况,而且这些维度是相关的(比如企业的负债和盈利能力是密切相关的)。如果能够成功地挖掘出隐藏的信息,研究可能会取得良好的效果。


在某些领域,数据是一种证明或证伪的证据。以医疗领域为例简单介绍一下。


从简单的病例报告,到几个病例的实证分析,再到大量病例的数据处理,这是大多数医学生研究和论文写作的过程。由于SPSS的界面简洁易用,是一个常用的数据分析工具。除了前瞻性分析需要设计实验思路,其余大部分都是回顾性分析,要求医学生收集的数据完整全面。