呆子1992
研究综述是研究者在充分搜集、阅读、分析与相关主题的文献资料的基础之上，对该领域某一研究主题进行充分的研究，对该主题国内外研究进展、研究现状、研究内容、相关特征、与该主题相关研究的优缺点，取得了哪些研究成果进行一个比较系统的分析和梳理，以便为后面该主题的深入研究者提供一定参考和借鉴。文献研究综述不是对各种研究成果的简单罗列，而是要用研究者自己的语言来阐述相关问题，要提出的评论和研究存在的问题。以供后面的研究者进行进一步的深入研究。 
文献综述是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果。文献的搜集、整理、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。 文献综述格式一般包括： 文献综述的引言： 包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要； 文献综述的正文： 是文献综述的主要内容，包括某一课题研究的历史 (寻求研究问题的发展历程)、现状、基本内容 (寻求认识的进步)， 研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴)，已解决的问题和尚存的问题，重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势，这样不但可以使研究者确定研究方向，而且便于他人了解该课题研究的起点和切入点，是在他人研究的基础上有所创新； 文献综述的结论： 文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存在的不同意见和有待解决的问题等； 文献综述的附录： 列出参考文献，说明文献综述所依据的资料，增加综述的可信度，便于读者进一步检索。满意请采纳
摘要应具有以下几种特点：独立性和自明性[2]，即摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，有数据、有结论，是一篇完整的短文，不阅读论文的全文，就能获得必要的信息，可以独立发表或使用；准确性和完整性，摘要是原文内容经过高度浓缩的短文，是原文的精华[3]；学术性与通用性[3]，摘要在写作过程中应当注重学术性，使用规范的、通用的科学语言、单位；简练性与概括性，摘要必须离异明确、言语简练，分清其中内容主次，避免通篇冗长、侧重点不明[3]。科技论文的摘要大致可分为三种类型：报道性摘要、指示性摘要、报道指示性摘要。不论何种类型的只要，其基本要素，即目的、方法、结果和结论应是完整的。对于不同类型的摘要，写作的侧重点要素也有所不同。例如对于报道性文摘，方法、结果宜写得详细，目的可以写得简单；对于指示性文摘，目的宜写得详细，方法、结果、结论可以写得简单。概述”大致有以下几种情况：一是科技论文的选题概述。这类概述主要对论文选题的相关信息进行阐述，包括论文选题背景、选题意义、目前研究状况、研究重点、研究前景以及对研究方法的简介等内容。这部分内容在写作时要求客观、公正。二是对科技论文全文的概述。这里所说的科技论文，是指已经完成的论文。在精读理解科技论文原文的基础上进行提炼，通过勾划、摘录要点，同时反复对比参照原文，反复参看原文，最终修饰润色而成。这类概述可以比较直观展现作者的核心观点，使读者了解其核心要点。写作时，需要注意抓住论文的要点，如作者观点、论点、论据等，同时要做到尊重原文，不加入个人观点、评论。但这并不意味着应该大量的引用原文，恰恰相反，这是要尽力避免的。三是“概述”类科技论文，即综述类论文，通常由学科内权威执笔。这类科技论文通常是指对某一方面进行简单扼要的阐述，如某种技术、某种物质、某项研究进展、某领域争议问题等。这类概述论文在写作时，对研究对象的阐述较为全面、公正，但并不就其中的某一点或某一问题进行更为深入的探讨或解释。“概述”类科技论文是作者在大量阅读文献、知识积累的基础上写就，要求作者对研究对象有比较深刻的认知，只有这样才可以做到“化繁为简”，重点阐述研究对象的特征。
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。
概述部分为对整个文章的内容的简单提要。而中文摘要是文章内容不加注释和评论的简短陈述，应以第三人称陈述，它应具有独立性和自含性，即不阅读全文，就能获得必要的信息。
