论文数据采集方法怎么弄

学术堂分享硕士毕业论文的三种资料收集方式：1、卡片收集。卡片的特点在于易于分类、易于保存以及易于查找，平时将自己认为有价值的资料收集，分门别类，在写论文期间就可以进行组合，对于资料的收集非常便利。在收集的过程中，可以将一个问题写在一张卡片上，空间不允许时也可以分别写在几张卡片上。资料的收集方式因人而异，如果自己认为比较符合自己的习惯，就可以选择卡片收集。2、做笔记。做笔记是一个边阅读边思考的过程，这是任何一个硕士论文作者都要经历的过程，读书报刊时或搞调查研究时，随身带笔和纸，随时记下所需资料的内容或有关的体会、理论观点等。特别需要提及的一点是，在做笔记时，最好空出部分页面，以便随时写下对有关摘录内容的理解、评价和体会。　　在硕士论文的写作过程中，经常需要走访企业，进行实地调查来获取企业数据。因此，学会如何高质量地做笔记，是一个十分重要的问题。在做笔记的过程中需要注意三个方面的内容：（1）谈话要遵循共同的标准程序，要准备好谈话计划，包括关键问题的措辞以及对谈话对象所做回答的分类方法。（2）访谈前尽可能收集有关被访者的材料，对其经历、个性、地位、职业、专长、兴趣等有所了解；要分析被访者能否提供有价值的材料；要考虑如何取得被访者的信任和合作。（3）访谈所提问题要简单明白，易于回答；提问的方式、用词的选择、问题的范围要适合被访者的知识水平和习惯谈话内容要及时记录。 3、剪贴报刊。在日常的工作或者学习中，将有用的资料从报纸、刊物上剪下来，或复印下来，再进行剪贴。把应剪的资料分类贴在笔记本或卡片上，这种方法的优点是可以节省抄写的时间。无论是用卡片收集资料，还是摘录资料，还是剪贴资料，都必须注明出处。如果是着作，则要注明作者、书名、出版单位、发行年月；如果是报纸，则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日；如果是杂志，则要注明作者、篇名、杂志名称、卷（期）号、页码等，以便附录在硕士论文的后面。

很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。

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