摩尔庄园
一篇完整的论文，一般包括题目、引言、摘要、材料和方法、实验结果、讨论、结论、参考文献及致谢大部分，在撰写过程中每个部分都需要注意一些要点。 1、题目：一篇论文有一个好的题目是非常重要的，文题需与内容紧密相关，不需设副题，不能加报道用语，也不可出现感叹号和问号，文章的题目要把握简要性、关键性和吸引性的原则。 2、引言：引言要做到引人入胜，行文简练，好的文章通常都有一个发展历程与这一研究方向中的位置。突出文章立题依据、基础、背景、研究目的及文献。引言不只是研究背景的交代，我们要通过引言的部分，让读者有更大的兴趣阅读全文，这边是引言与研究背景最大的区别。 3、摘要：以两百字左右简要地概括文章全文，常放篇首。文章摘要需精心撰写，有吸引力。摘要有一个十分重要的作用，便是读摘要知全文，因而在摘要的撰写中我们要注意的是如何将所论述的内容在简短的语言内体现，同时吸引读者，既要全面又要简洁。 4、材料和方法：了解所投期刊杂志对此方面的格式要求。 5、实验结果：实验结果力求真实可信，不能主观取舍，更不能弄虚作假。但如出现误操作或设备故障这样所得的数据可以不用。实验结果的行文应简练合理，剔除不适用的数据也可以留做它用。应注意尽量使用专业术语。用表优于图，但要适当注意篇幅，图表各项不能重复。如有偶然现象也需交代清楚。 6、讨论：讨论在文章写作中的地位也比较高，但难度也很大。应从全局下手，找到主要争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。对实验结果应作出分析与推理，不要重复的叙述实验结果。着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。另需注意文章的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当。 7、结论：文章的结语应写出明确可靠的结果，列出确凿的结论。文章的行文应简洁，可逐条写出。 8、参考文献：一篇文章中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如文章引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与文章有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。 
（纯个人心得总结）首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。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。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。 PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
1、题目：是论文内容的高度概括，说明研究的问题和意义 一个好的学术论文题目应符合两方面要求： 一是准确概括论文内容，能反映研究方向； 二是文字简练，具有新颖性2、摘要：是论文的主要内容和结构的简介，并略加评论3、关键词：能反映论文内容的核心词语4、引言（绪论）：用于说明写作的目的、意义 及研究方法5、正文（本论）：学术论文的主体部分， 包括论点、论证和论据6、结论与讨论：结论是围绕正文所作的结语；讨论是从理论上对研究结果的含义和意义进行分析解释和评价7、引文注释和参考文献：注明报告中所直接提到或引用的资料的来源
