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很多同学第一次撰写论文都非常迷茫，不知道如何写好整篇论文。其实，大家在写自己的论文前可以去知网上浏览各种学术论文，会发现论文的组织架构都是相似的，比如基本都含有摘要、引言、文献综述等部分，其他的正文分析部分随着主题的不同有所差异。所以在写之前先定好题目，并且熟悉论文各个部分的写法后，就能成功写出第一篇论文。下面我从如何选题开始与大家分享写论文的方法。关于选题第一次选题一般专业课老师会给予充分的建议和指导，因为老师们非常有经验，知道哪些话题比较好写。老师会给出几个话题，你可以选取你感兴趣的题目进行研究；如果你只想选择更好写的，那就上网搜搜相关话题的论文，通过比较选出你最满意的题目。如果老师不限制题目，希望大家自行思考论文题目，那选择的范围就增大了。学术论文要围绕着学术话题进行，同学们就可以根据之前学过这门课程的所有知识，看看课本中有没有学术研讨方面的提示，或者看看你的专业界内最近有没有发生什么引人注目、值得深究的新闻事件可以作为话题的。其实根据你感兴趣的知识点自己思考出一个研究话题是最好的方法。学者应当拥有探索精神，不要选择那个最好写的，而要选择自己最有兴趣的话题进行探究，这样就能满足自己的求知欲，提升未来深入学习专业知识的动力。如果实在没有思路，可以去知网上搜索相关专业论文，看看大家都在写什么。那么多的话题总能给予你提示，但是不要抄袭别人的论文，而要在别人题目的基础上思考能否创新，或者同样的题目可不可以更换新的研究方法。当然，当你不懂太多专业知识，选题是有局限的。比如有些论文题目要需要使用计量方法进行实证分析，有些题目又需要编程知识来写代码，这些局限你要在选题时提前了解到，方便你选到相对合适的题目。关于摘要摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，重点是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，字数在200字左右即可。摘要部分字数虽少，但却是精简全文内容并总结的“缩减版”短文，阅读者看到摘要部分就大致明白文章内容了，就可以继续决定要不要看下去，所以摘要一定要写的短小精悍，而且一定要写最终研究结论。关于关键词关键词就是根据文章内容总结出来的三四个能够代表论文研究主题的、高频出现的关键词语。这几个关键词一般可以代表论文题目，也可以代表论文的正文分析部分，所以其实是很好选的。关于引言论文的引言部分，也称为“导言”“序言”。引言通常置于论文前面，对论文所涉及的研究进行初步的介绍，通常是一段或数段短文。引言通常涵盖本文的研究背景、本文要说明什么问题、本文拟采用什么方法、其设计的方法是否合理、可有哪些新的发现以及是否有学术价值。读者能否对论文产生兴趣，很大程度上，取决于引言。如果说摘要是着重于文章结论的精缩版，那引言就需要体现你论文最有价值的部分，也就是研究过程、思路和方法。引言的开头一般是陈述研究背景，也就是这个话题是基于什么背景产生的，让读者能看到选题的大背景和依据，然后就说明你的分析过程，最好用大气的语气和词汇来润色你的研究过程。文章读起来“高大上”，读者才更加想读下去。关于文献综述文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状（包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等）、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种文体。文献综述一般分为国内文献和国外文献，你可以去知网上搜索你选题的文献，国内外的都有。一个文献的描写一般是提及该文献日期和作者的名字，并指出作者做了什么研究、怎样做的研究、得出了什么结论。描写完后可以简短评价这条文献的价值以及不足之处。一般论文内要提及十几条文献，但不能任意排列，排列也需要一定顺序。正确的排列顺序是按照该话题下的不同子话题来分类文献并分段。因为你去找文献，可能浏览到和你关键词分别匹配的不同文献，这样就会有两三种类别，按照类别分段描写文献，会显得有逻辑、有秩序。最后，文献综述里提到的所有文献必须全部来自最后的参考文献部分，两个部分的文献相互对应，文章才是严谨完整的。建议部分是集中自己见解的升华文章的部分，也是一般论文中都要有的。虽然各种论文的核心部分有差异，有些是实证分析，有些是理论分析，但是不管什么分析，有分析是因为有现象和问题，分析后就有结论，那么同时当然可以根据结论来给出建议来解决那个问题，这是一条清晰的逻辑。当然建议的内容有时候只靠自己是想不出来的，因为我们不了解的话，更不会提出什么见解。这时就需要你去上网浏览，有时网上会给你提供很多建议信息，但是这些建议可能是已经被提过很多次的。想要提出更加创新的建议，只能靠自己强大的思考和学习能力。关于参考文献最后是参考文献部分。这个部分需要你按照规定的格式逐一列出你文献综述所提及到的学术论文。一般来讲，每一条文献都需要包括序号、作者姓名、论文题目、论文类型、论文来源、论文日期。但是这些信息不能自己手动去写，因为会不标准。如果你从是知网上下载下来的论文，点开论文后，右上角会有“导出/参考文献”的字样，点击这个，就直接给你导出最标准的文献介绍了。一般这里需要有十几条文献，并且需要和上文对应。论文的正文分析部分根据专业知识的不同都有所差异，这里没有办法讲到。这一部分学校的老师也会给予全面的指导，所以同学们不必担心。除此之外，论文的格式也比较重要。全篇论文都写完后就需要按照学校老师具体要求调整一下格式，以便文章看起来美观、正式。
mba论文定量分析的写作方法有以下7点：1、问题定义：明确研究问题，制定研究假设或研究目标，并确定研究对象和数据来源。2、数据收集：通过问卷调查、实验、文献研究等方式收集相关数据，确保数据的可靠性和有效性。3、数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。4、数据分析：对清洗后的数据进行统计分析，包括描述性统计分析、协方差分析、回归分析等。5、结果展示：将分析结果以图表、表格等形式呈现，并对分析结果进行解释和评价。6、结论和推荐：根据分析结果，给出结论和建议，回答研究问题，验证研究假设。7、讨论和展望：对研究结果进行讨论，分析其局限性和不足之处，并展望未来的研究方向和发展趋势。
1、第一步：提出问题
写一个假设从一个你想回答的研究问题开始。这个问题应该是集中的、具体的，并且在你的项目的限制范围内是可研究的。例如：Do students who attend more lectures get better exam results?
2、第二步：初步研究
你对这个问题的最初回答应该基于你对这个话题的了解。寻找理论和以前的研究来帮助你对你的研究将会发现什么形成有根据的假设。这个阶段，你可能会构建一个概念框架，以确保你正在着手一个相关的主题。这也可以帮助你确定你将研究哪些变量，以及你认为变量之间有什么关系。
3、第三步：阐明假设现在你应该对你期望找到的东西有一些概念了。用清晰简洁的句子写下你对问题的最初回答。
例如：Attending more lectures leads to better exam results.
最后，你需要完善你的假设。确保你的假设是具体的且可测试的。假设有多种表达方式，但是你使用的所有术语都应该有明确的定义。
综上所述，你的假设应该涵盖相关变量、被研究的特定群体，以及实验或分析的预测结果。
定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。
(1) 定性研究和定量研究都属于社会学方法。定性研究则是主要由熟悉情况和业务的专家根据个人的直觉、经验，凭研究对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对研究对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法，进行研究判断，提出初步意见，然后进行综合，作为预测未来状况和发展趋势的主要依据。定量研究是指运用现代数学方法对有关的数据资料进行加工处理，统计数据，建立反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值的一种方法。 (2)定性研究是定量研究的基本前提，定量研究是定性研究的进一步深化。这里必须指出，虽然定性研究对数学知识要求比较低，但是两种研究方法没有孰优孰劣之分，不能把两者截然分开。相比较而言，定量研究因为采用高深的数学知识，所以显得比较科学，而定性研究较为粗糙一点，但是这种方法应用面比较大，适合于一般投资者和经济工作者，因为它在数据资料不充分或者研究者数学知识比较薄弱的情况下比较适用。定性研究与定量研究的区别1、概念不同（1）定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料，并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。（2）定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的，研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。2、理论基础不同（1）定性研究主要是一种价值判断，它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是：社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配，社会现象与自然现象有着本质的不同。（2）定量研究是一种事实判断，它是建立在实证主义的方法论基础上的。实证主义源于经验主义哲学，其主要观点是：社会现象是独立存在的客观现实，不以人的主观意志为转移。在评价过程中，主体与客体是相互孤立的实体，事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。量的评价就是要找到、确定和验证这些数量关系。3、特性不同 定性研究 定量研究研究条件 自然情境 实验室条件研究性质 描述性研究 量化研究注重方面 过程 事前与事后的测量研究方法 归纳分析 演绎法研究者与研究对象关系：定性研究：研究者与研究对象密切接触、互相影响，研究者通过与研究对象的交往互动，通过移情作用来获取资料信息。定量研究：定量研究中研究者与研究对象相互独立，彼此分离4、在研究设计上的不同①研究环境：定性研究主要是在自然地环境下进行；定量研究多在实验室条件下进行。②研究工具和方法： 定性研究主要是将研究者本身作为研究工具，运用观察、访谈等方法，（或运用录音、录像设备）获得描述性的资料；而定量研究则是用量表、调查表等工具进行测量，得到的资料可测量和统计。③研究计划： 定性研究事前没有明确的研究方案和研究假设，研究计划是根据研究工作的开展情况形成的；定量研究在研究开始时就又明确的研究假设和问题，研究计划是结构性的。
数学建模文章格式模版
题目：明确题目意思
一、摘要：500个字左右，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果
二、关键字：3－5个
三、问题重述。
四、模型假设
根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。
（1）根据题目中条件作出假设。
（2）根据题目中要求作出假设。
建模过程
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
以上内容参考：百度百科-数学建模
问题一：数学建模怎么做啊？ 刚参加完九月份的全国大学生数学建模竞赛。一份基本的的数学建模论文要包含以下几个方面： 摘要，问题的背景与提出，问题的分析，模型的假设，符号说明，模型的建立与求解，模型的评价与推广，参考文献。 正规的数学建模论文篇幅一般在20页以上。考虑到你读初三，老师的要求不会这么高，而且你的能力应该还有所欠缺。我的建议为你按照自己实际情况选择一个有一定挑战性的题目，题目的性质类似于应用题，但又和普通的应用题不同，可以没有确定答案，针对问题本身做一些分析和探讨，最好能和实际相结合。 要注意的是假设要合理，要有数学模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，并且要对自己建立的模型进行优缺点评价，最好能做相应推广。 问题二：1.什么是数学模型？数学建模的一般步骤是什么？ 2.数学建模需要具备哪些能力和知识？ 答的好悬赏加 100分 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解. 数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一. 数学建模的一般方法和步骤 建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法： 机理分析：根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义. 测试分析方法：将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型.测试分析方法也叫做系统辩识. 将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法. 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定.机理分析法建模的具体步骤大致如下： 1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数； 2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数； 3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型； 4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模. 数学模型的分类： 1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等. 2、 按研究对象的实际领域（或所属学科）分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等. 数学建模需要丰富的数学知识,涉及到高等数学,离散数学,线性代数,概率统计,复变函数等等基本的数学知识.同时,还要有广泛的兴趣,较强的逻辑思维能力,以及语言表达能力等等. 参加数学建模竞赛需知道的内容 一、全国大学生数学建模竞赛 二、数学建模的方法及一般步骤 三、重要的数学模型及相应案例分析 1、线性规划模型及经济模型案例分析 2、层次分析模型及管理模型案例分析 3、统计回归模型及案例分析 4、图论模型及案例分析 5、微分方程模型及案例分析 四、相关软件 1、Matlab软件及编程；2、Lingo软件；3、Lindo软件。 五、数模十大常用算法 1. 蒙特卡罗算法。2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。4. 图论算法。5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。6. 最优化理论的三大非经典算法。7. 网格算法和穷举法。8. 一些连续数据离散化方法。9. 数值分析算法。10. 图象处理算法。 六、如何查阅资料 七、如何写作论文 八、如何组织队伍：团队精神，配合良好，不断的提出问题和解决问题。 九、如何才能获奖：比较完整，有几处创新点。 十、如何信息处理：WORD、LaTeX，飞秋、QQ。 其实主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我这里也有很多例子，各个学校的讲座都有要的话直接向我要...>> 问题三：怎么建立一个好的数学模型？ 一个好的数学模型，首先应该是可以把所提问题解决的，只有能解决问题的模型才是好的模型。其次，就在于模型的创造性，创造性并不是说你非得自己找出个新的方法或者算法来，而是即使你用的是久的算法，但是你用在一个新的领域，并且很好的解决了问题，具有很好的适应性，那样就是一个好的数学模型。注意，数学模型可能是公式，也可能是某种算法，当然也可能是图表类的东西。 问题四：数学建模的一般步骤是什么？？ 模型准备 了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。 模型假设 根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立 在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。 模型求解 利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。 模型分析 对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验 将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。 模型应用与推广 应用方式因问题的性质和建模的目的而异。而模型的推广就是在现有模型的基础上对模型有有一个更加全面，考虑更符合现实情况都适用的模型。 问题五：支北是什么? 5分 福州话里是脏话也.. 形容女人的.... 问题六：常见的建立数学模型的方法有哪几种 ―般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义
论文的理论模型写法：
模型准备一般需要写你的论文用到的边缘方法的理论，例如，图论用到Dijkstra或者Floyd算法，统计使用遗传算法、灰度预测等。类似这些方法的理论基础，因为不便在模型建立与求解中大篇幅展开，可以在模型准备中做简要说明。
模型准备这一部分的作用是使论文层次分明，起到由浅入深的效果。类似于模型假设和符号说明，对正文起铺垫作用。
数学建模简介：数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。
模型准备一般需要写你的论文用到的边缘方法的理论，例如，图论用到Dijkstra或者Floyd算法，统计使用遗传算法、灰度预测等。类似这些方法的理论基础，因为不便在模型建立与求解中大篇幅展开，可以在模型准备中做简要说明。
一、毕业论文撰写结构要求1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字；3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。4、目录：写出目录，标明页码。5、正文：专科毕业论文正文字数一般应在3000字以上。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。6、谢辞：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。7、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。8、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。9、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。二、毕业论文撰写格式要求1、毕业论文一律打印，采取A4纸张，页边距一律采取：上、下2.5cm，左3cm,右1.5cm，行间距取多倍行距（设置值为1.25）；字符间距为默认值（缩放100%，间距：标准），封面采用教务处统一规定的封面。2、字体要求论文所用字体要求为宋体。3、字号第一层次题序和标题用小三号黑体字；第二层次题序和标题用四号黑体字；第三层次及以下题序和标题与第二层次同；正文用小四号宋体。4、页眉及页码毕业论文各页均加页眉，采用宋体五号宋体居中，打印“河北大学XXXX届本科生毕业论文（设计）”。页码从正文开始在页脚按阿拉伯数字（宋体小五号）连续编排，居中书写。5、摘要及关键词中文摘要及关键词：“摘要”二字采用三号字黑体、居中书写，“摘”与“要”之间空两格，内容采用小四号宋体。“关键词”三字采用小四号字黑体，顶格书写，一般为3—5个。英文摘要应与中文摘要相对应，字体为小四号Times New Roman。6、目录“目录”二字采用三号字黑体、居中书写，“目”与“录”之间空两格，第一级层次采用小三号宋体字，其他级层次题目采用四号宋体字。7、正文正文的全部标题层次应整齐清晰，相同的层次应采用统一的字体表示。第一级为“一”、“二”、“三”、等，第二级为“1.1”、“1.2”、“1.3”等，第三级为“1.1.1”、“1.1.2”等，具体格式要求详见模板（模板从河北大学教务处主页下载专区下载）。8、 参考文献参考文献要另起一页，一律放在正文后，在文中要有引用标注，如××× [1]，具体格式要求详见模板9、外文资料及译文外文资料可用Ａ4纸复印，如果打印，采用小四号Times New Roman字体，译文采用小四号宋体打印，格式参照毕业论文文本格式要求。10、图、表、公式图：a. 要精选、简明，切忌与表及文字表述重复。b.图中术语、符号、单位等应同文字表述一致。c. 图序及图名居中置于图的下方，用五号字宋体。表：a.表中参数应标明量和单位的符号。b.表序及表名置于表的上方。c. 表序、表名和表内内容采用五号宋体字。公式：a.编号用括号括起写在右边行末，其间不加虚线。b.公式中的英文字母和数字可以采用默认的字体和字号。图、表与正文之间要有一行的间距，公式与正文之间不需空行；文中的图、表、附注、公式一律采用阿拉伯数字分章编号。如：图2-5，表3-2，公式（5-1）（“公式”两个字不要写上）等。若图或表中有附注，采用英文小写字母顺序编号。11、标点符号注意中英文标点符号的区别，不能混用。三、毕业论文装订存档要求毕业论文按以下顺序侧面用铁质装订夹装订归档：封面→中摘要→关键词→目录→正文→谢辞→参考文献→注释→附录→外文资料及译文→毕业论文成绩评定表。
论文一定要提出问题，然后展开问题，进行论述或者实验，最后解决问题，得出结论。
影响研究论文需要有假设的。在量化类论文写作和研究课题的设计中，通常都需要提出研究假设。但凡是像样的课题研究论文，都应该有假设或者研究问题，并且阐述清楚。
1、论文的基本要求是对学术要有贡献。论文一定要有自己的创新，否则就是观点“综述”或者“学习笔记”。
2、选题的基本原则是题目涉及的范围不要太大，可以搜集到相关的资料和有相关的研究手段。自己对所选的课题感兴趣也很重要。
3、大量的阅读是必须的。它不仅可以拓展视野，提高你的学术水平，也可以让你对相关领域的已有研究状况有广泛的了解，避免重复研究。
4、资料来源的要求是数据应来自权威的统计机构，而不是普通的媒体；引用的观点必须出自学术论文，而不是一般的讲话或报道。
5、一定遵守知识产权的法律准则。对引用他人的观点和数据一定要做明确的标注。标注的方式和格式要根据不同出版物的要求来做。
6、语言的表达标准是客观、准确、简练是学术论文语言的基本要求。论文中应当使用正规的专业用语，避免俗语、政治宣传、情感表述和普通媒体语言，比如，加大力度、政策倾斜、矛盾冲突、一脉相承、强烈要求，等。
7、正确地使用语法。一句完整的话应当有主语和谓语，也可以包含宾语、状语等结构。
具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。
根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
(1) 研究对象的变化程度；
(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；
(3) 要求推断的置信程度。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本量是指总体中抽取的样本元素的总个数，应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
参考资料：百度百科-样本量
问卷样本数量在500-1000即可，太多了数据差异性不明显，太少了没有信度。
首先，取决于样本总体的广泛性，比如研究汉族和藏族学生，那样本量差异就很大。因为汉族学生的总体很庞大，要想获得一个具有代表性样本，显然需要很大的样本量。而藏族学生的总体很少，相对少的样本量理论上代表性也可能比较好了。
那么样本量如何确定呢，主要有以下几个因素：
1、总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。
2、预测值要有一定的精确度。因为抽样误差的大小会直接影响到估计值的准确程度。
3、一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；在确定样本后，样本量的计算是一个很关键的问题，需要一个科学的公式，是专业性的。总体来主，样本量要根据估计的域的多少来决定样本量的多少。
4、总之样本量的确定要遵循一人原则，即：精度和费用的互相作用，费用一定精度最高，精度一定费用最低。
5、而样本的收集与整理可以上各大问卷网站或者沃销众填上解决，也可以加入QQ、微信群免费互填问卷。
6、这里介绍一个公式，对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E)， 期望调查结果的置信度(L)，以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)。
特殊情况下，如果是很大总体,计算公式变为：n= Z2σ2/e2。
具体确定样本量还有相应的统计学公式，不同的抽样方法对应不同的公式。
根据样本量计算公式，不难知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于：
(1) 研究对象的变化程度；
(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；
(3) 要求推断的置信程度。
样本量n=C²σ²/p²
P — 精度（Precision），也称精确度，由审计师设定，代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中，精度以百分比表示，在变量抽样中，精度用一个数值表示。精度值越大，样本量越小，总体误差值就越大；反之，精度值越小，样本量越大，总体误差值就越小，但增加了抽样工作量。
样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。
比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。
在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。
扩展资料：
样本量应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。由抽样分布理论可知，在大样本条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布；如果总体为非正态分布，样本统计量渐近服从正态分布。
选择合适的样本容量，既能满足模型估计的需要，又能减轻收集数据的困难，是一个重要的实际问题。
(1) 最小样本容量
所谓“最小样本容量”，即从普通最小二乘法原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，它是：n≥k+1
其中，k为解释变量的数目。
(2) 满足基本要求的样本容量
一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求。
合理确定样本容量的意义：
1.样本容量过大，会增加调查工作量，造成人力、物力、财力、时间的浪费；
2.样本容量过小，则样本对总体缺乏足够的代表性，从而难以保证推算结果的精确度和可靠性；
3.样本容量确定的科学合理，一方面，可以在既定的调查费用下，使抽样误差尽可能小，以保证推算的精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性下，使调查费用尽可能少，保证抽样推断的最大效果。
参考资料：百度百科——样本量