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学术论文写作步骤一、材料准备 利用图书馆网站资源查阅有关的报刊目录索引、专题目录索引与年鉴等工具书以及制作文献目录卡片。卡片内容包含：作者标题 杂志名页码对于单行本，要包含出版单位，报纸包含发行的年月日。 二、确定文章结构编写提纲的主要作用： 帮助作者从全局着眼，树立全篇论文的基本骨架，是把论文格局形态化的过程，从而形成一个中心突出，层次井然，结构严谨的论文框架体系。为论文的写作和修改提供依据与参照，会更清楚地意识到行文中存在的不足与缺陷，找到修改的恰当方法。因此，必须在分析研究材料、认真构思的基础上编写提纲。三、写作初稿初稿的写作是论文形成过程中最艰苦阶段。初稿的目的是要把所有想写的内容全部表达出来，对全部数据和资料进行详细的分析、归类。从初稿的写作过程中还可及时发现前期文献研究工作有无不足或错误。 四、修改 修改是对论文初稿所写的内容不断加深认识，对论文表达形式不断优化，选择直至定稿的过程。 论文的修改不只是在语言修辞等枝节上自找毛病，对全文论点及论据进行再次锤炼和推敲也很重要。最后一步才是定稿。经过不断修改，确保论文达到一个基本满意的状态。 
对可能危害人体健康的药品可依法采取行政强制控制措施；对违反药品管理法有关规定的行为依法实施行政处罚等。所有这些就是法律法规对药品监督管理部门的明文授权，药监部门必须以此为依据来行使自己的权力。 ;;;/html/yaoxue
论文中的材料是证明论点的，有事实材料和理论数据。方法是证明论点的论证过程使用的方法，大的方面有立论，就是证明论点是对的，是成立的，驳论，是批驳论点的。
刚开始写文章的时候，总会是有种恐惧感。脑袋里思绪万千，可是真要表达出来，却总觉得一片空白。虽然看了一肚子的学术文章，但是写下来的文字就跟小说或者散文一样，零零碎碎地弄不成一片。那么多的术语也不知道怎么摆放才好。这种焦虑一开始多多少少都会有一些，都需要用时间和练习去弥补。写学术文章其实有点像编程。刚开始学习编程语言的时候，不明白语法规则，就不敢乱写。即使写了，编译器老是报错，找原因的时候又觉得语法规则怎么设计得那么复杂，找了半天都不知道是什么原因。但是当最终掌握了这门编程语言之后，写起代码来就是信手拈来了，该定义的自然而然就定义了，该用函数地方的就用函数了。不复杂的流程都可以边想边写了。复杂的流程，只要把逻辑想清楚了，一切似乎就是顺其自然地完成了。这个时候再回头看语法规则，又会觉得有规则限定就是好，要是代码写成了散文，调试起来会疯掉的。科研写作也是一个技术活，也要经历一个熟能生巧的过程，首先你要熟悉学术写作的基本方式。在能够基本上准确的传达信息的基础上，自然而然地就会开始发展自己的写作风格。不要一开始就去复制导师的写作风格，因为对问题的了解程度肯定是达不到的，强行去模仿别人的风格就会太牵强。同时在写文章的时候，就把文章当做一段代码来思考就行了，不用想的太复杂。不要把堆砌学术术语当作是写作的目标，成功的作家并不是要把事物用很复杂的方式呈现出来，而是准确的传递自己的信息。就跟写出来的代码主要是能正确的运行，写得好看不好看，那是下一步的要求了。比如读者看科技新闻或者文章的时候，也不会是抱着欣赏艺术的方式，而是能够很快的从中提取到自己有用的信息。在写作初期，多收集同事或者同行的反馈意见是最有用的，可以帮助自己发现各种各样的问题，然后才能在后续的写作中知道要提高什么。写作後期， 如过是英文论文，可以请专业的论文润色公司如英论阁 提供语言协助 收起
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，，X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
论文要有论点，论据，论证，提出论点就要有材料去证明，分段处理，突出主题，方法上要层次分明，最后一段点题，突出重点。用的材料要有说服力，观点要明确。
