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一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后，接下来便是变量设计，变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础，总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量，可以直接测量。另一些变量，内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数，但在收集数据计算时，还会有不同理解，需要作出具体说明，如职工总数，是指在册的职工人数，还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量，而操作变量可能是“企业在册职工数”，或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定，“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”，但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告，这些年教师与公务员比较起来，平均工资水平到底是高还是低，差别有多大，谁都说不清楚。究其原因，是按此规定表述的命题去测量和检验，操作有难度。“平均工资水平”是名义变量，要计算的话，还须转换成合理的操作变量，并要清晰界定每个变量的含义，如平均工资水平，是指所有教师和公务员而言，还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资，这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异，如“职工人数”这个变量指职工群体的数量，它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合，不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数，所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种，属于定类尺度变量，将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年，也属于定类尺度，如设定为18到60岁，则属定比尺度。如设定“职工学历”变量，可以采用定类尺度，分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度，例如招聘职工中按学历指标优先排序，设定为本科、高中、硕士、博士、初中， 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下，有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程，有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标，要论证各环节的有效性， 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项：“你认为本企业的创新性(绩效)属于：很强(很好)，强(好)，一般，差，很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
因变量是结果，通常是未知的或者不容易得到的，自变量是原因，比较容易得到。但是自变量和因变量之间不一定是因果关系，而是相关关系。
先认识一下变量:
变量，顾名思义，就是可以变化的量，变量描述了研究对象的一类属性。在量化研究中，我们主要研究的就是各个变量之间的关系，也就是可以变化的量之间的关系。
变量是：
性别就是一个变量，它是对人类性别这一属性的描述。
变量是定量研究中的主角和焦点，研究中通过研究变量与变量之间的关系，来阐述存在的一般规律或发现事物之间的联系。
这一“可以变化的量”有自己的值，这就是变量值。变量值表述了研究对象的具体属性是什么即变量所描述的属性或特征。
所以, 你会发现变量和变量值的关系是这样的：
研究的主要目的之一就是发现变量之间的规律，而最重要的规律是因果关系。也就是通过研究分析，发现一个变量如何对另一个变量产生影响。而为了区分那个变量是原因，哪个变量是结果，我们将变量分为自变量和因变量。
简单地说，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。自变
简单地说，自变量就是原因变量，因变量就是结果变量。自变
自变量 影响 因变量
例如：
年龄的变化会引起身高的变化，自变量为年龄，因变量为身高
3.外界因素一般作为自变量影响个人态度变化
例如:收入的变化会影响幸福感的变化
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此外还存在一些特殊情况，需要根据研究目的灵活判断。
变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。
由实验者操纵的因素或条件，由于变量而引起的变化和结果。白谎是一种特殊的社会性谎言，对人类与同伴建立、维持和加强社会联系具有十分重要的作用，陈建军的白谎能力研究论文的自变量是由实验者操纵的因素或条件，因变量是由于变量而引起的变化和结果，白谎行为是在个体的发展过程中逐渐获得的。
自变量是指：研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
因变量是指：在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。
在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。
自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制,得到的观测值并不完全反映因变量的实际。例如在某次流行病学调查中，我们将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。
现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题,在某个水平之上或之下的值我们观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些我们观测不到的值。
百度百科-自变量
百度百科-因变量
在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况： 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
量性研究是考察和研究事物的量，用数学的工具对事物进行数量的分析。量性研究建立在实证论的基础上，强调客观、严密和控制。认为现实是绝对的，只有一个由仔细测量决定的现实；所有个人行为都是客观的、可测量的；强调用正确的测量工具去测量行为，应避免个人价值观、感受或观点对测量过程的影响。而质性研究建立在诠释主义的基础上，认为理解一个过程的最佳途径是去经历和体验这一过程。
量性研究定义为：通过把研究对象的结构特征转变为可测量的变量，运用统计分析技术、数学模型，揭示各变量之间真实关系和事物本质属性，及验证理论和假设的研究活动。
量性研究方法：
1.问卷调查法问卷调查法是指根据一定的研究假设，设计并运用标准的统一问卷，采用标准的调查过程（设计问卷、前测、调整后的正式测试等），在相对短的时间获得大量的信息和资料的方法。
2.实验法实验法是指根据一定的研究假设，在活动中有计划地控制某些因素，以引起自变量朝着因变量有利方向转变，并由此解释活动规律的研究方法。
3.定量观察法定量观察法是指根据事先设计好的系统化的、标准化的、结构化的计量观察表对被观察对象进行观察，并收集具体数据的方法。
当然，还有许多定量研究方法，如教育测量法、内容分析法等。这里介绍的是常用的定量研究方法。
在数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程 。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。
学术界，质性(qualitative)与量性(quantitative)方法的整合使用有越来越多的趋势，最近我在「健康照护机构的组织行为」读到几篇论文，所采用的研究方法就是同时包含质性与量性的研究方法。 第一篇文章[1]是 在探讨美国管理式照护健保组织(managed care organizations, MCO)的代表在与诊所医师或医师执业群(group practices)协商与互动时，当有冲突发生时，哪些是影响医师情绪反应的因素，以及哪些因素是决定这些协商代表在面对医师时所要采取的行为或态度。 由 于之前并没有很多相关的研究，加上能够用来预测或解释这种互动关系的理论也相当缺乏，因此这份研究首先采用质性的研究方法，去对30位参与协商互动的 MCO的代表与医师群代表做深度的访谈，从这些访谈中研究人员做成访谈记录与逐字稿，再加以分析，归纳出三个重要的因素(MCO的影响力、之前双方的互动 经验、双方协商者的专业地位差距)，以及两种主要的反应(MCO代表的所采取的行为与医师代表的情绪反应)。 接下来研究者从访谈稿之中与寻 找这三种因素与协商代表的反应与行为表现之间的关系，同时引用相关的组织行为或心理学理论，提出几个研究的假设(hypotheses)：(1)当MCO 的影响力(power)愈大(比如纳保的会员数很庞大)，MCO的代表在与医师(群)协商时会比较倾向采用强迫的行为(forcing behavior)，而比较不会采取亲切(accommodating behavior)、让步(compromising behavior)或配合(collaborating behavior)的行为；研究者也预测，当MCO的影响力愈大，愈会让医师代表有负面的情绪反应。(2)若双方之前有负面的互动经验，愈会让MCO代表 采取强势的行为，并且会引起医师代表愈大的负面情绪反应。(3)在双方互动中，如果是涉及MCO代表拒绝或删除医师所建议采用的医疗处置，研究者预测这会 引起医师负面的情绪反应；在此情况下，若与医师互动的MCO的代表不是医师，这时双方出现专业上的地位差距，会使得医师有更明显或强烈的情绪反应。 在 这份研究的第二阶段，研究者改采用量性的研究方法，去检验之前所提出来的十个研究假设。这时他们扩大访谈65位MCO的代表(来自9家MCOs)，请他们 回想在与医师代表互动中曾经发生冲突的具体事件，并透过问卷收集量性研究所需要的数据，最后再使用计量模式去检验研究假设中的关系是否存在。 第二篇文章[2]也 是先用质性的方法，去访谈16家最早引进微创心脏手术(minimally invasive cardiac surgery, MICS)技术的医院的MICS团队成员以及医院主管，整理成访谈纪录，进行质性分析，藉以深入了解MICS团队的运作特性与方式，以及能够衡量MICS 团队学习与成效的适当指标。 接下来研究者收集相关的数据，藉由计量方法去检验研究假设，初步得到与原本所预期的结果：发现这16个MICS 团队的学习速率(也就是其手术时间的下降幅度)有很明显的不同。不过，是哪些因素造成不同MICS团队不同的学习速率？为了寻找答案，研究者再回到之前由 深入访谈所得到的质性资料，用质性分析去寻找解释的因素。尽管这些从质性资料中所整理出来的原因相当有启发性，不过，这些由质性分析所得到的解释原因，未 来最好能够再用量性的分析去加以证实，这样会更有说服力。 第三篇文章[3]是在探讨高科技公司中新产品研发团队与同公司内其他部门之间的互动，所关切的是团队对外活动。 这 份研究所采用的方式基本上与前两份研究类似，也是先用质性，再用量性方法，不过所用的方法比较复杂一点，是质性与量性方法交叉使用。他们首先透过对38个 产品研发团队主管的访谈以及成员的工作日记中，整理出15种团队与其他单位互动的活动，再透过问卷调查450位，来自多个团队的成员与主管，藉由因素分析 (factor analysis)的量性方法，将这15种活动归纳成四种主要型态，分别是大使(ambassador)、任务协调(task coordinator)、侦察兵(scout)、与护卫(guard)。同时，研究者透过一种Q-factor analysis的计量方法，发现不同的团队所采用的对外活动策略型态相当不一样，因此再加以整理出四种策略型态。这篇研究主要就是要了解团队所采取的对 外策略型态是否会影响其成效。 接下来研究者由分析之前访谈所得到的质性资料，特别是找出几个有代表性的成功与失败的团队案例与经验，再引用相关文献的发现加以左证，提出几个研究假设，以预测团队所采用的对外策略型态与成效之间可能的关系。 要 检验这些研究假设，需要团队策略型态(自变量)的数据，以及团队成效(应变量)的数据，前者数据来自第一阶段的分析结果，后者是属于量性资料，主要是来自 前面所提到的问卷调查所收集到的数据。最后研究者使用回归分析与关连(correlation)分析，去探讨所预测的关系是否存在。 我觉得 质性研究方法与量性研究方法各有优缺，刚好可以互补。质性研究最大的优点是在没有之前的文献或理论可以做为根据时，可以针对所关心的对象或现象收集描述性 的数据，透过归纳过程，研究者可以从这些资料整理出重要的因素或可能线索，为量性实证研究打基础，或去解释量性研究所发现的关系的原因。但是质性研究的限 制在于其主观性与缺乏普遍的应用性，因此这些因素最好能够再藉由广泛收集量化数据去加以证实，这也正是量性研究的优点，然而量性研究虽然可以帮助我们了解 某些关系是否存在，可是它的限制在于无法让我们深入了解这些关系背后确实的机制或原因。而这也正是质性研究可以发挥功能的地方。
1、调查法
调查法是一种古老的研究方法，是指为了达到设想的目的，制定某一计划全面或比较全面地收集研究对象的某一方面情况的各种材料，并作出分析、综合，得到某一结论的研究方法。
2、相关法
相关法是指经由使用相关系数而探求变量间关系的研究方法。相关研究的主要目的，是在确定变量之间关系的程度与方向。变量关系的程度，有完全相关、高相关、中等相关、低相关或零相关等；而变量关系的方向有正相关和负相关等。
3、实验法
实验法是指操纵一个或一个以上的变量，并且控制研究环境，借此衡量自变量与因变量间的因果关系的研究方法。实验法有两种，一种是自然实验法，另一种是实验室实验法。
扩展资料：
定量研究方法的测定尺度及特征：
1、名义尺度
所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。
2、顺序尺度
所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。
3、间距尺度
所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。
4、比例尺度
其意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。
参考资料来源：百度百科-定量研究
论文研究方法包括什么
论文研究方法包括什么？论文是大学毕业或者是学术研究经常用到的，研究方法是完成论文的一种手段和方式，那么论文研究方法包括什么呢？以下是我整理的相关内容分享给大家，希望对大家有帮助。
一、规范研究法
会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。规范研究则是研究经济活动“应该是什么，应当怎么样”，或者说研究社会经济问题“应该怎样解决”等这一类的问题。
二、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
三、调查法
该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。也是实证分析的一种。研究者有计划地通过亲身接触和广泛考察了解，掌握大量的第一手材料，并在这一基础上进行分析综合，研究有关教育实际的历史、现状及发展趋势，找出科学的结论，以指导教育实践。调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
四、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。它是根据某些普遍原理，对社会生活中的典型事件或社会实践的典型范例进行研究和剖析，以寻求解决有关领域同类问题的思路、方法和模式，提出新的问题，探索一般的规律，检验某些结论的一种社会科学研究方法。
五、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。它是经济活动分析的基本方法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。
六、思维方法
思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。一般分为三个层次:一是普遍适用的哲学思维方法;二是各门科学通用的思维方法;三是各门具体学科的特殊思维方法。通常所说的思维方法是哲学思维方法。它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
七、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。它分析媒介所传递的信息内容，以了解传播者的意图和受传者同信息之间的相互关系的方法。它不同于调查研究通过访问了解人们对各种问卷的反应，也不同于实验方法之观察人的行为，而是对传播内容进行客观、系统的定量和定性分析。精密的内容分析，往往同时附带对信源、渠道、接收者、反馈或其他传播状况，诸如态度、个性、人口特点等进行调查。因此，通过内容分析即可预期传播过程的状况。
八、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。它指通过对收集到的某方面的文献资料进行研究，以探明研究对象的性质和状况，并从中引出自己观点的分析方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
九、数学方法
数学方法是运用数学提供的概念、理论和方法对所研究的对象进行定量的分析、描述、推导和计算，以便从量的关系上认识事物发展变化规律的方法。它不是或主要不是指数学家研究数学的方法，而是指除此以外的科研人员以数学概念和理论揭示所研究事物的内在联系和运动规律的方法。它属于理论思维的范畴，是对客观事物进行逻辑分析的重要形式和手段。也就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系，质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。
十、模拟法
依据相似原理，先设计出与某自然现象或过程(即原型)相似的模型，然后通过模型间接地研究原型的规律性的实验方法。模拟法是通过建造模型，以研究客观存在的自然现象。一般地说，模型是人们基于想象和抽象而对现实世界某种实体系统的一种简化了的映象。
十一、功能分析法
或称结构功能分析法，西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。各个学科对功能分析的说法不一，对功能的解释也不相同。如:(1)语言学的.功能分析法。以功能为依据去分析语言。所谓功能是指一个语言成份在话语中和在它同别的成份的结构关系中所起的作用。如在语法中某一个词在更大一些的句法单位中所起的作用。
十二、预测分析法
对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势，事先提出科学预见的一种分析方法。预测分析方法随着分析对象的不同而有所区别，基本上可归纳为定量分析法和定性分析法两种。
写论文步骤
1、搜索资料
在真正进行写作前，你需要清楚你文章的主题(topic)，让自己变成关于这个主题的专家。这就需要你大量的搜索资料进行研究。 你可以利用一切便利的条件，比如网络，图书馆或者学术数据库。此过程中一定要做好笔记，让这些知识烙印在你的脑海。
2、分析
当你根据你的主题搜索学习了大量资料之后，你对你论文的论点便有了一个良好的知识基础。因此，现在你需要对你论文的论点进行近一步分析。你可以首先尝试分析别人的文章，进行学习。然后你需明确你的写作中心和目的，强化你的写作逻辑并为你的论点找到依据支持。
3、头脑风暴
好了，现在你可以自由解放你的大脑，让你的大脑活跃起来。如同写每一篇好文章一样，写好论文也需要你发挥自己的洞察力，释放自己的写作才华。你可以对自己提出一个问题并尝试用论文的方法来解答，你可以散散步去思考你论文的主题，提出你独到的见解。
4、要点
从你所想的众多点子里挑选出最好最清晰的，用简洁的一句话来总结他们，作为你论文的主要观点。记住你的观点一定要表达清晰，明确，简洁。
5、提纲
在你正式写论文的主体之前，你需要根据你的要点(thesis)写出提纲。其中要包括你论文的主题和论点，以及写作的顺序和结构。
6、简介
现在，你要开始正式写论文了。首先你要牢牢抓住你的论文主题，对你要写作的内容进行清晰的概述。这之中你可以针对你的主题在开头提出问题，即用反问的模式来吸引读者的注意。
7、段落
根据你的thesis，在每一个段落开头提出你的观点，即写出主题句。而后你需清晰的描述你的观点，阐述你的想法，并提出支持你的主张的依据。在段落写作之前，你可以先试着说出你的观点，想法和依据，这对你的写作会有一定帮助。
8、总结
尽量自然且优雅的对你的段落进行收尾，不需太拖沓。然后用简洁清晰的句子来对你的论文观点进行总结。
9、格式
此即是你论文引用的格式，根据你的导师的要求选择正确的格式，明确的列出你的信息源。
10、语言
现在你要重新审视你的论文，对你论文的语言进行修缮和修改。纠正你论文中的每一个语法错误，调整你句子的流量，对你的句子进行进一步编辑和美化。这之后，一篇优质的论文就诞生了。
是数理统计、物理学还是其它什么学科，你都不说清楚，而且你放错地方了