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Methodology寫作不容忽視的幾點Tips

發表時間:2021-01-14 14:40:21

      Methodology是畢業論文非常重要的一部分,在這一部分中,要求寫出自己的研究過程和步驟,得出研究結論、以及搜集數據和信息的方法和技術。這部分是否寫的清楚在很大程度上決定了整篇論文的清晰度和流暢度。關于這部分章節對于第一次寫畢業論文的同學比較頭疼,在撰寫畢業論文時需要對于這一部分進行系統性的思考。千萬別開始動筆了才發現自己選擇的方法論根本不切實際。接下來將一一為大家講解Methodology怎么寫。

Methodology

      首先,我們開始寫這一章之前,要理解methodology and method的不同,寫作的時候不要混淆,用英文定義比較直觀哦!

      Methodology: philosophy stance (how we see the world)

      Method: data collection (step by step process of collecting data)

    Research Design 研究設計階段


      由于你采用的研究方法會對你的數據收集和分析有很大影響,因此務必在methodology部分精準地闡述你的研究方法。通常來說研究方法包括;quantitative(定量研究法)qualitative(定性研究法)以及mixed-methods research (兩種方法都有)。

      確定定性分析還是定量分析?一定包括四個方面:

      (1) Aim to address dissertation research question

      (2) Why is this the most suitable approach

      (3) Is this a standard methodology in this field

      (4) Validity and reliability of the research 

       定量研究包含內容:

      你主要會用到statistical methods統計方法來提取出與你研究問題相關的數據和信息,從如下兩個方面思考:

      (1)對于需要檢測hypothese假設的同學,你需要在解讀統計分析結果的時候(例如regression分析),逐個來判斷是accept or reject the hypothesis.

      (2)對于沒有hypothesis的同學,你需要在解讀統計分析結果的時候(例如graphical analysis解讀柱狀圖和餅狀圖),逐個來說明這個數據趨勢與哪個research question有關。

       定性研究包含內容:

      主要會用到thematic analysis主題分析的方法從文字材料中(比如報告或者采訪筆錄)來提取和分析信息。

      (1)coding編碼:文字材料的具體句子或者段落需要標記主題,這樣清晰知道有多少材料是相關的,可以采用表格去表達,比如,主題1,出現多少次,有多少篇材料相關,和referenc(姓氏、年份)

      (2)與research questions相對應,對于research question1 我們主要分析哪些觀點,逐個觀點進行描述;注意:qualitative methods會相對比較主觀,所以各位同學盡可能清晰的把自己的解讀表達出來。

Data Collection數據收集

    Data Collection數據收集


      1、對于定量分析,大家可以通過問卷調查形式來收集primary Source,也可以通過database來收集secondary Source(如公司年報,股票證券的歷史數據等等),關于primary data和secondary data的區別,大家可以參考:Primary Source和Secondary Source區別解析

      2、對于定性分析,大家可通過采訪和開放問題問卷形式來收集primary data,也可以journal papers,industry reports,news and website獲得secondary data。關鍵一點是需要根據研究問題的要求來制定材料選擇的標準。選定對應的independent variables and dependent variables,并且確保你的結果可能幫助檢測假設。

    Data Analysis 數據分析


      計量方法不應太簡單,也不必過于復雜;計量方法的好壞不在其復雜程度,而在于他是否能夠幫我們得到正確的估計值,以了解數據中所包含的真正信息;除了估計值以及對應的t檢驗外,也可以做一些f檢驗對多個系數的假設檢定。

      定量分析以統計分析為主,可以參考以下三個方法的組合:

      (1)Descriptive statistics描述統計:一般用于描述一下數據的整體特點和核心趨勢

      (2)Correlation statistics相關性分析:一般看自變量independent和應變量dependent variabls或者不同變量variables之間的相關性

      (3)Regression analysis回歸分析:看independent variables and dependent variables之間的因果關系(是否significant、coefficient正負,與hypothesis之間的關系,及R-square模型的解釋程度)

      橫截面數據要注意干擾項異方差的問題;時間序列數據要注意干擾項自相關的問題,若要確定時間序列的穩定性(stationarity),若有季節變動也要加以處理;不論用的是橫截面數據或者時間序列,數據數目越多越好,追蹤數據可以采用面板數據分析,panel data可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾,能夠提供更多的信息、更多的變化,更少共線性和更多的自由度。

      回歸分析是論文中最常用的研究假設檢驗技術,想知道自變量X對因變量Y的解釋力或預測時,最常用的是線性回歸SPSS: Analyze- Regression- Linear。

       數據分析軟件有哪些?

      1、SAS:采用統計分析、方差分析、因子分析、以及基本回歸分析、還有分布的檢驗的時候都可以適用SAS;

      2、Eviews、SPSS: 它們是一款統計產品與服務解決方案軟件,可以用于預測分析、決策分析、統計學分析等;

      3、Stata: 它的統計分析能力遠遠超過了SPSS,在許多方面也超過了SAS!它囊括了數據管理(Data management)基本統計(Basic statistics)線性模式(Linear models)Panel數據/交叉 - 組合時間序列(Panel data/cross-sectional time-series)等等。

      以上就是關于dissertation中Methodology部分寫作需要重視的幾個Tips,希望對大家有用。如果需要dissertation代寫服務,請咨詢網站客服。

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