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论文研究方法怎么写模板？论文文献研究方法部分怎么写？( 四 )


我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系 。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系 。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路 。
针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持 。
[2] 。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3] 。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的 。我们不能将定量分析与定性分析对立起来 。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法 。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势 。两者之间不存在孰优孰劣的问题 。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4] 。
因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法 。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法 。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5] 。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much) 。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6] 。
定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系 。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等 。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等 。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响 。定量分析被认为是实证研究的主要方法 。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation) 。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)
定性研究有其吸引人的一面 。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点 。定性数据的收集也最直接的 。因此，定性分析与人有最大的亲和力 。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性 。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性 。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7] 。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8] 。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等 。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等 。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具 。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来 。
这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替 。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响 。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9] 。
第五步、进行数据的处理和分析
数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式 。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤 。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入 。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号 。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类 。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等 。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析 。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理 。


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