宁儿123
1、题目：题目是论文内容的概括，向读者说明研究的主要问题。一个好的学术论文题目应当是准确概括论文内容，文字简练、新颖，范围明确，便于分类的2、前言：前言又或者序言、导言、绪论，写在正文之前，用于说明写作目的、问题的提出、研究的意义等。3、正文：正文部分占全文大部分篇幅。这部分必须对研究内容进行全面的阐述和论证。写作时以观点为轴心，贯穿全文用材料说明观点，使观点与材料相统一，用观点去表现主题，使观点与主题相一致。4、结论：结论是经反复研究后形成的总体论点。结论应指出所得的结果是否支持假设，或指出哪些问题已经解决了，还有什么问题尚待进一步探讨。5、参考文献：这部分包括参考的文章、书目等，附在论文的末尾。论文结构框架，主要包括题目、摘要、关键词、引言、正文、致谢、参考文献。(1)题目的写作技巧①题目应简明、确切，不要太长太笼统;②题目可省去定冠词和不定冠词;③题目中不应列入非公知公用的符号、代号，以及数学公式、化学 结构式等。(2)摘要的写作技巧①使用短而简单的句子，表达要准确、简洁、清楚;②注意表述的逻辑性，尽量使用指示性的词语来表达论文的不同部 分(层次);③不应出现公式、图表、参考文献的序号;④用过去时态叙述自己的工作，用现在时态叙述自己的结论;⑤尽量用主动语态代替被动语态。(3)关键词的写作技巧①论文所属科学名称②成果名称③所用方法名称④研究对象⑤便于文献检索利用的名称(4)引言的写作技巧①采取适当的方式强调研究中最重要的发现或贡献，让读者顺着逻 辑的演进阅读论文。②解释或定义专门术语或缩写词，以帮助编辑、审稿人和读者阅读 稿件。③适当地使用“I”，“We”或“Our”，以明确地指示自己的工作。④叙述前人工作的欠缺以强调自己研究的创新时，应慎重且留有余地。(5)正文的写作技巧①思路清晰，逻辑性强，层次清晰。②引用已有的方法及结论要标明所出文献及其编号。③推导及论证过程简洁而准确，实验数据及结论准确无误。④力求避免中国式英语和论证思路，多参看外文文献及相关外文教材。(6)致谢的写作技巧致谢是对整个过程中给予帮助的个人或团体的感谢，内容应尽量具体、用词要恰当、格式要遵从拟投稿期刊的习惯和相关规定。(7)参考文献的写作技巧①参考文献要精选;②参考文献的所在期刊、出版的年月及卷期要准确无误，确保与文中引用参考文献的一一对应，其书写格式应参考 
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。
回答
你好，很高兴为你解答，为你查询到论文的结构是由标题、目录、摘要、前言、正文、致谢及参考文献组成的，论文的题目是论文的主心骨是论文的核心，题目是对论文内容的高度概括也是查找文献的重要线索。论文题目大多数分为：题目、副标题，通常来说论文标题要简短，在20字以内。
希望可以帮助到你。
从本科开始，我们陆续接触到SCI/SSCI论文的阅读或写作，尤其是研究生阶段，需要大量的文献阅读，进而完成学术论文的写作。结合自己学习写作经历，分享一下结构化论文写作方法。学术论文一般可以分为Abstract、Introduction、Methods、Results、Discussion等几个部分，每个部分都有其写作特点和写作结构，下面对每部分写作详细分析。Abstract一般审稿人会首先看摘要，对于论文的成功发表起着重要作用。按照定义，摘要是对原文献内容准确、扼要而不附加解释或评论的简要陈述。显然，摘要内容要包括背景、目的、方法、结果、意义等主要信息，注意结构要素的完整性，语言要精炼，逻辑性强。按照结构化的写作方法，摘要各部分占的比例如下：研究的重要性Introduction， 25%；本文的工作Methods， 25%；本文的结论Results， 35%；启示和影响Discussion， 15%。IntroductionIntroduction是SCI论文中最难写的部分之一，另外就是Discussion。写好Introduction，最重要的是要保持鲜明的层次感和极强的逻辑性，这两点是紧密结的，即在符合逻辑性的基础上建立层层递进的关系。首先，我们应当点明本文选题的重要性，然后对本文涉及领域的现有文献进行梳理，引用相关文献来分析现有的研究进展，进而分析现有研究中还存在的问题或者研究的不足，引出本文的研究内容，解决的该研究领域的哪方面问题，具有怎样的研究意义和价值。注意的是，在分析现有研究不足时，一定要在大量的文献研究基础上进行总结，保持一定的客观公正，切记掺杂个人臆测与推理，有文献依据。Methods方法部分主要是对实验步骤和流程以及研究方法模型的介绍，该部分根据自己的实验、方法、模型进行介绍，自成体系。同时方法部分的描述应当注意逻辑性，根据本文描述的有关方法、步骤，可以进行研究的复现。方法部分一般主要有三个方面的内容：研究策略，本文研究的总体思路，研究过程；数据收集，需要收集哪些数据，数据来源是哪里；分析方法，对收集的数据采用怎样的分析方法，数学分析、统计分析等。ResultsSCI撰写结果是需要注意，结果作为结论的前提，不能代替结论；结论是结果的发展，需要在对结果进行深度分析。对于结果的写作，注意以下几点：（1）要求结果准确。准确是结果必须是真实的，不能伪造和篡改。翔实是提供最全面的分析结果，把一切从实验中得到的结果都提供给读者；（2）结果陈述有逻辑。结果的描述也要注意层次安排，要按照条理性要求分别描述，显得逻辑性较强；（3）统计结果展示。对统计结果进行表述时，注意格式统一，当统计分析结果过多时，可以选择绘制表格表述结果；（4）灵活结合图表。灵活应用图表在结果展示上的优势，图表结合，能取长补短，使结果展现更丰富。图片格式要求每个杂志不同，用tif格式较多。DiscussionDiscussion能够显示一个作者研究问题的深度和广度，写作难度较大，是SCI论文的重点之一。深度就是论文对于提出问题的研究到了一个什么样的程度，广度指是否能够从多个角度来分析解释实验结果。在进行这部分写作时需要注意以下三点：（1）问题选择。选择合适的结果进行深入讨论，如果你的结果体现了研究的独特性，其他研究中没有得到的，那这个结果就是要重点讨论的问题；有些结果和前人的研究一致，并没有显著性差异，就应该一笔带过。（2）层次描述。重点是将问题深入阐述清楚，类似结果的对比，说明自己结论的独特性；系统阐述为什么会有这样的结果，方法有多种，从模型设计角度、理论原理角度、分析方法角度、借鉴别人分析方法等。（3）前后对应。讨论部分要和前面的结果一一对应：文字描述和语言表达注意精确性，前后要保持一致。
