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一、什么是数据包络分析DEA
数据包络分析DEA是一种多指标投入和产出评价的研究方法，其应用数学规划模型计算比较决策单元（DMU）之间的相对效率，对评价对象做出评价。比如有10个学校(即10个决策单元DMU,Decision Making Units)，每个学校有投入指标（比如学生人均投入资金），也有产出指标（比如学生平均成绩，学生奥数比赛比例等），有的学校投入多，有的学校投入少，但是投入多或少，均会有对应的产出，那么具体哪个学校的投入产出更加优秀呢，诸如此类投入产出的优劣问题，则可使用数据包络DEA模型进行分析。
最常见的DEA模型为CCR和BBC，此两种模型的区别在于是否假定‘规模报酬可变’，其对比如下：
二、数据包络分析DEA案例
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当前希望对天津市的城市可持续发展情况进行研究，共收集1990~1999共计10年的相关指标数据。具体说明如下表格：
原始数据如下图，从下图来看，从1990~1999年共计10年里面，人均GDP和城市环境质量指数均在逐步提高，单独从产出指标来看说明每年都在提升。但反过来看，3个投入指标却有高有低，那么到底哪些年的投入产出较好，而哪些年的投入产出还有改进空间并不知晓，这正是需要数据包络分析DEA分析寻找的答案。
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数据包络分析DEA时，首先需要分析综合效益值θ，即首先判断DMU是否有DEA有效，如果有效，则说明该DMU较优，反之说明‘非DEA有效’，即相对来说还有提升空间，那么提升空间具体在哪里呢，比如提高还是减少规模呢，可以通过规模效益分析得到。与此同时，如果是‘非DEA有效’，那么具体问题是什么，投入冗余还是产出不足，则可以通过对应的投入冗余 或产出不足分析表格得出，具体数字直接查看松驰变量即可。如下表所示：
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本例子操作截图如下：
分别将3个投入指标和2个产出指标放在对应的框中，与此同时，本案例中年份为决策单元DMU，因此放入对应的框中，当然也可以不放入DMU（如果不放入，SPSSAU默认输出为比如第1项，第2项等）。另外，本案例使用默认的BBC(VRS)模型进行分析。
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如果是BBC模型时，SPSSAU共输出6个表格和1个图。分别如下：
如果是CCR模型时，SPSSAU共输出4个表格【无规模报酬相关的表格】和1个图。分别如下：
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有效性分析是指决策单元DMU的总体有效性情况，本案例使用BBC模型进行分析。从上表可以看出：1997，1998和1999这三年的数据均为‘DEA强有效’，即相对于其它年份（DMU）来讲，此3年的投入产出达到相对最有效率。
关于有效性的判断规则说明如下：
如果综合效益值等于1且松驰变量S-和松驰变量均为0，那么为DEA强有效，说明相对来讲某DMU单元达到最有效率；如果综合效益值等于1并且2个松驰变量任意中任意1个大于0，那么为DEA弱有效，说明某DMU单元已经相对有效率但还有一定提升空间；如果说综合效益值小于1（此时不论松驰变量为多少），那么为非DEA有效，即说明相对来讲投入产出比效率较差。
以及关于上表格中各指标的意义说明如下表：
从本案例分析来看，除1997，1998和1999共3个决策单元外，其余年份（决策单元DMU）均为非DEA有效，即还有较大的提升空间，下述中还会进一步对规模效益系数进行分析。
上图为有效性分析的图示化，人上图可以看到，从1990到1999年变迁过程中，综合效益值在不断的提升，也即说明政府的投入产出效率在不断提升。包括规模效益和技术效益均在不断提升，进一步说明投入产出效率的提升，也即说明政府的效率在不断提高。
针对BBC模型即规模报酬可变模型来看，上述分析可知，1997,1998和1999这3年均为DEA强有效，自然其规模报酬达到最优即规模报酬固定。而1997年之前，规模报酬系数值均小于1，也即说明规模报酬递增，加大规模更加速提高投入产出比。可能这也正是政府在逐年提升投入的原因。关于规模报酬系数的判断规则说明如下表:
针对非DEA有效的决策单元DMU，可进一步分析其‘投入冗余’情况。当然DEA强有效的决策单元（本案例中的1997，1998和1999共3年），相对意义上其并没有投入冗余问题，因此松驰变量S-值均为0。
松驰变量S-意义为“减少多少投入时达目标效率”，简单来说就是得到基于当前的产出，投入要减少多少才能达到高效率。该值越小越好，最小值为0（即最优状态），从上表可知：从1990~1996年间，政府财政收入占GDP比例对应的松驰变量S-值一直都大于0，意味着财政收入相对GDP过高（收税相对过多）。与此同时，在1994~1996年这3年里，每千人科技人员数的松驰变量S-值较高，意味着科技人员占比相对过高，可适量减少科技人员投入。
至于投入冗余率，其是一个相对的数字，即‘过多投入’除以‘已投入’，分析时可直接对比该数字，如果该值越大意味着需要减少的比例越大。
针对非DEA有效的决策单元DMU，可进一步分析其‘产出不足’情况。当然DEA强有效的决策单元（本案例中的1997，1998和1999共3年），相对意义上其并没有产出不足问题，因此松驰变量S+值均为0。
松驰变量S+意义为“增加多少产出时达目标效率”，简单来说就是得到基于当前的投入，产出要增加多少才能达到高效率。该值越小越好，最小值为0（即最优状态），从上表可知：人均GDP这一产出变量仅在1995年出现松驰变量S+值大于0，意味着1995年时人均GDP相对产出较低。与此同时，1990~1993共4年时间里，松驰变量S+值大于0，说明此4年里面相对于投入，产出效率还有提升空间（即产出不够）。
至于产出不足率，其是一个相对的数字，即‘产出不足’除以‘已产出’，分析时可直接对比该数字，如果该值越大意味着需要产出增加的比例越大。
描述统计分析表格为各研究指标的平均值和标准差值等，用于查阅数据中是否有缺失或异常情况等，并无其它意义。
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涉及以下几个关键点，分别如下：
数据包络分析DEA从数学原理上并不要求数据进行量纲化处理，如果需要处理，可使用SPSSAU数据处理里面的生成变量功能进行处理。与此同时，如果数据有负向（逆向）指标，则需要对其进行逆向化处理，让其指标意义变为正向。处理方式为：SPSSAU数据处理里面的生成变量功能中的逆向化处理。
如果指标中有负向（逆向）指标，那么需要对负向（逆向）指标进行逆向化处理，使其意义变为正向。处理方式为：SPSSAU数据处理里面的生成变量功能中的逆向化处理。
数据包络DEA分析有很多模型，BBC和CCR最为经典，如果考虑规模报酬可变则使用BBC，反之如果认为规模报酬不变则应使用CCR，通常情况下使用BBC较多。
数据包络DEA分析进行分析时，其是一个相对对比的过程，即基于所分析数据里面对比相对的优劣，比如不同城市的DEA分析，有的分析发现北京DEA有效，但指标更改后（或对比的DMU更换），可能就会出现北京为非DEA有效。
数据包络分析（DEA）简介在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具 有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数 据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金 总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生 的表明该活动成效的某些信息量， 例如不同类型的产品数量， 产品的质量， 经济效益等等． 再 具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总 人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数， 硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校 的科研成果（数量与质量)等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓 评价部门（或单位）间的相对有效性． 1978 年由著名的运筹学家 和 首先提出了一个被称 为数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称 DEA）的方法，去评价部门间的相对 有效性（因此被称为 DEA 有效）．他们的第一个模型被命名为 CCR 模型．从生产函数角 度看， 这一模型是用来研究具有多个输入、 特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有 效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984 年 和 给出了一个被称为 BCC 的模型.1985 年 Charnes,Cooper 和 , , 给出了另一个模型（称为 CCGSS 模型），这两个模型是用来研究生产部 门的间的“技术有效”性的．1986 年 Charnes，Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生 产前沿面”，利用 Charnes, Cooper 和 于 1962 年首先提出的半无限规划理论， 研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数据包络模型——CCW 模型．1987 年 Charnes, Cooper，魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH 模 型． 这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况， 而且锥的选取可以体现决策者的 “偏好”．灵活的应用这一模型，可以将 CCR 模型中确定出的 DEA 有效决策单元进行分类或 排队等等．这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展． 上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入（输出越小越好）和多个输出（输入越 大越好）的多目标决策问题的方法．可以证明，DEA 有效性与相应的多目标规划问题的 pareto 有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析(即 DEA)可以看作是一种统计分析 的新方法． 它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的． 在经济学和计 量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法 估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面， 得出得函数实际上是非有效的． 因为这种估 计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的．在有效性的评价方面，除了 DEA 方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方法几乎仅限于单输出的情况．相比之下， DEA 方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的．并且，DEA 方法不 仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上， 同时又可获得许多 有用的管理信息．因此，它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更广泛．数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域．Charnes 和 Cooper 等人的第一个应用 DEA 的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映 大规模社会实验结果的研究方法．在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母 的照料和父母的文化程度等， 无论哪种指标都无法与市场价格相比较， 也难以轻易定出适当 的权重（权系数），这也是 DEA 的优点之一． DEA 的优点吸引了众多的应用者，应用范围已扩展到美国军用飞机的飞行、基地维修与 保养，以及陆军征兵、城市、银行等方面．目前，这一方法应用的领域正在不断地扩大．它 也可以用来研究多种方案之间的相对有效性（例如投资项目评价）；研究在做决策之前去预 测一旦做出决策后它的相对效果如何 （例如建立新厂后， 新厂相对于已有的一些工厂是否为 有效)．DEA 模型甚至可以用来进行政策评价． 最引人注目的研究是把 DEA 与其它评价方法进行比较．例如将 DEA 应用于北卡罗来纳 州各医院的有效性评价． 已有的按计量经济学方式给出的回归生产函数认为， 此例中不存在 规模收益．DEA 的研究发现，尽管使用同样的数据，回归生产函数不能象 DEA 那样正确测 定规模收益．其关键在于（a）DEA 和回归方法虽然都使用给定的同样数据，但使用方式不 一样；（b）DEA 致力于每个单个医院的优化，而不是对整个集合的统计回归优化．在其它 的研究中，例如在评价医院经营有效性时，将 DEA 与马萨诸塞州有效性评定委员会使用的 比例方法进行了比较，当使用模拟方法对 DEA 进行检验后认为，尽管由回归函数产生的数 据有利于回归方法的使用，但是 DEA 方法显得更有效． DEA 方法和模型，以及对 DEA 方法的理解和应用还在不断的发展和深入．除了上面提 到的新的模型 BCC、CCGSS、CCW 和 CCWH 模型外，在具体使用 DEA 方法时，例如“窗 口分析”方法， DEA 的应用范围拓广到动态情形； DEA 应用于决策单元为私人部门 使 将 （商 业公司）时，各决策单元之间存在着激烈的相互竞争作用等情况．
DEA的特点： （1）适用于多输入多输出的效率评价问题，处理这方面的问题具有优势。 （2）只研究输入输出数据，不对数据进行其他处理，不需要了解数据之间的某些表达式关系
DEA简单介绍：
（1）定义：DEA叫做数据包络分析。它是用来分析个体或单位的效率（或绩效）评价的一种非参数方法。基本原理就是保持决策单元的输入或者输出不变借助我们的线性规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，通过比较决策单元偏离前沿面的程度来判断相对有效性。
（2）生产前沿面的解释：（以两个投入一个产出为例）
比如一个工厂生产产品，投入指标为自然资源为土地，劳动资源为工人，来生产产品。
则我们的投入产出比为：(4,3) (7,3) (8,1) (4,2) (2,4)，在图中表示：
对于我们的一个决策单元，我们的投入和产出都有对应的值，我们的投入和产出可以对应一个投入产出的集合，在这个集的边界，即表示以现有的投入获得最大的产出或是在现有的产出条件下最小投入的边界。那么我们以这样一个边界面称为生产前沿面。那么在前沿面上的即为相对有效。偏离生产前沿面的为无效。（此处为投入产出比，即比值越小越好）。
此处ABC点出的效率值为1，D点的距离d=OD/OP，我们的效率值是小于等于1的，效率E=OP/OD,由此从投入产出比出发，效率等于距离的倒数。类似从产出投入比角度出发，效率则等于距离。
Abstract: in many practical problems, the training data is different, usually some training data may be more important than other data. Each group of training data depict different function is usually through each training data gives an incredible weights, based on the fuzzy data, this paper has deduced the classic again in the regression method, and the relative cases of fuzzy regression method, and analyzed their statistical properties. In fuzzy statistic analysis of the traditional methods are incredibly weight by setting the fuzzy membership functions, such as to determine the time sequence function etc. Considering the DEA method in the analysis of the relative effectiveness evaluation decision unit has not underestimate the superiority of the DEA method, then we introduce fuzzy statistic analysis, and usually use the fuzzy membership functions of the incredible weight determined comparing method, fuzzy statistic analysis method in DEA model is superior. Keywords: DEA analysis method, Least-squares regression analysis, Fuzzy statistic,
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
毕业论文常用的研究方法：调查法、观察法、实验法、定量分析法、定性分析法、实证研究等。
（1）调查法：
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
（2）观察法：
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
（3）实验法：
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
（4）定量分析法：
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
（5）定性分析法：
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
调查法、观察法、实验法、文献研究法、实证研究法、定量分析法、定性分析法、跨学科研究法、个案研究法、功能分析法、模拟法（模型方法）、探索性研究法、信息研究方法、经验总结法、描述性研究法、数学方法、思维方法、系统科学方法
论文分析方法有哪几种
论文分析方法有哪几种，随着时间的流逝，新的毕业季即将来临，而论文写作也是毕业生们不得不过的关卡，只有论文通过了才能顺利拿到毕业证，走向社会。现在我就跟大家分享下论文分析方法有哪几种，希望能给毕业生带来帮助！
论文分析方法有哪几种
调查法
调查法是科研中最常见的方式 之一，这是有目地、有方案、有系统化收集相关科学研究目标现实情况或历史状况的原材料的方式 ，调查方法是科研中常见的基础研究法，它灵活运用历史时间法、观察等方式 及其谈话内容、问卷调查、个案研究、测试等科学研究方法，对文化教育状况开展有方案的、缜密的和系统软件的掌握，并对调研收集到的很多材料开展解析、综合性、较为、梳理，进而为大家出示周期性的专业知识。
观察法
观察法就是指学术研究依据一定的科学研究目地、科学研究大纲或观查表，用自身的感观和辅助软件去立即观查被科学研究目标，进而得到材料的一种方式 ，科学研究的观查具备功利性和目的性、针对性和精确性，在科学试验和调查报告中，观察具备以下好多个层面的功效：
①扩张大家的'感性认识
②启迪大家的逻辑思维
③造成新的发觉
实验法
实验法是根据主支转型、操纵科学研究目标来发觉与确定事情间的因果关系联络的一种科学研究方式 。
其关键特性是：
第一、积极变革性观查与调研全是不在干涉科学研究目标的前提条件下来了解科学研究目标，发觉在其中的难题，而试验却规定积极控制试验标准，人为因素地更改目标的存有方法、转变全过程，使它听从于科学认识的必须。
第二、分区规划科学试验规定依据科学研究的必须，依靠各种各样方式 技术性，降低或清除各种各样将会危害科学研究的不相干要素的影响，在简单化、提纯的情况下了解科学研究目标。
第三、因果性试验以发觉、确定事情中间的因果关系联络的合理专用工具和必需方式。
论文分析方法有哪几种
文献研究法
文献研究法是依据一定的科学研究目地或课题研究，根据调研参考文献来得到材料，进而全方位地、恰当地掌握把握所需科学研究难题的一种方式 。文献研究法普遍用以各种各样课程科学研究中，其功效有：
①能掌握相关难题的历史时间和现况，协助明确课题研究。
②能产生有关科学研究目标的一般印像，有利于观查和浏览。
③能获得实际材料的较为材料
④有利于掌握事情的全景
实证分析法
实证分析法是科学探究科学研究的一种独特方式，其根据目前的科学研究基础理论和实践活动的必须明确提出设计方案，运用仪器设备和机器设备，在当然标准下，根据有目地有步骤地控制，依据观查、纪录、测量与其相随着的状况的转变来明确标准与状况中间的逻辑关系的主题活动，关键目地取决于表明各种各样自变量与某一个因变量的关联。
定量分析法
定量分析法在科研中，根据定量分析法能够使大家对科学研究目标的了解进一步精确化，便于更为科学研究地表明规律性，掌握实质，梳理关联，预测分析事情的发展趋向。
定性分析法
定性分析法就是说对科学研究目标开展"质"的层面的解析，具体地说是应用梳理和演译、解析与综合性及其抽象性与归纳等方式 ，对得到的各种各样原材料开展逻辑思维生产加工，进而能去伪存真、去其糟粕、由此及彼、由浅入深，超过了解客观事物、表明本质规律性。
作用分析法
作用分析法是人文科学用于解析社会问题的一种方式 ，是社会调研常见的统计分析方法之一，它根据表明社会问题如何考虑一个社会发展系统软件的必须（即具备如何的作用）来表述社会问题。
模拟法（实体模型方式 ）
模拟法是先按照原形的关键特点，构建一个类似的实体模型，随后根据实体模型来间接性科学研究原形的一种描述方式 ，依据实体模型和原形中间的类似关联，模拟法可分成物理学仿真模拟和数学模拟二种。
论文的研究方法有哪些
论文的研究方法有哪些，研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物，或者提出新理论、观点，论文研究方法需要大量阅读法，找到不足和创新点，来完善自己的论文，下面一起来学习一下论文的研究方法有哪些。
一、思维方法
思维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，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
二、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。
三、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。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。
四、数学方法
数学方法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。
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。
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、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，具体说来：
四、比较分析法
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。
论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法。调查法：调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。观察法:观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。文献研究法:文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。
毕业论文采用的研究方法有哪些
毕业论文采用的研究方法有哪些，在写论文的时候需要用到研究方法，研究的方法有很多种，不同的研究方法使用的方式也是不一样的，以下就是我为大家整理的一些关于毕业论文采用的研究方法有哪些的资料，大家一起来看看吧！
1、调查法
调查法是现在用户在撰写论文过程中使用最多的研究方法，调查法主要是通过用户系统化的搜集有关研究课题的现在状况或者历史状况进行综合分析得到研究成果的方式。
2、观察法
观察法，顾名思义就是用户借助自己的感官和一些其它的辅助工具对研究对象进行直接的观察，记录数据内容，以此来获得研究论文课题的方式，很多大型的科研机构等都是采用这种方法进行课题研究。
3、实验法
实验法相信只有接触过化学课程的用户都是可以理解的，实验法主要是通过控制实验对象的各方面要素来明确研究对象间的关系，这是现在很多用来发现研究对象间关系的方法之一。
4、文献法
文献法主要是通过不断的搜集该课题相关的'文献资料，进行系统全面的分析，以此来得到研究数据的方法，但是用户一定要知道挑选的论文文献资料一定要全面，这样才能全面的分析研究成果。
1、归纳方法与演绎方法 ：归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。
门捷列夫使用归纳法，在人们认识大量个别元素的基础上，概括出了化学元素周期律。后来他又从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质，使用的就是演绎法。
2、分析方法与综合方法 ：分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分，把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。
分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分，而且更重要的是透过现象，抓住本质，通过偶然性把握必然性。
3、因果分析法 ：就是分析现象之间的因果关系，认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果，而不是似是而非的因果关系。
要注意结果与原因的逆关系，一方面包括“用原因来证明结果”，同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是结果，而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此，在研究过程中，对所分析的问题必须寻根究底。
文献分析法是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。它能帮助调查研究者形成关于研究对象的一般印象有利于对研究对象作历史的动态把握，还可研究已不可能接近的研究对象，如早已去世的人。
文献分析法的主要内容有：对查到的有关档案资料进行分析研究、对搜集来的有关个人的日记、笔记、传记进行分析研究、对收集到的公开出版的书籍刊物等资料进行分析研究。
文献分析法与资料分析法的定义及其区别如下：
论文文献研究方法部分怎么写
论文文献研究方法部分怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的研究方法是很重要的，下面我和大家分享论文文献研究方法部分怎么写，一起来了解一下吧。
1、调查法
调查法是最为常用的方法之一，是指有目的、计划的搜集与论文主题有关的现实状况以及历史状况的资料，并对搜集过来的资料进行分析、比较与归纳。调查法会用到问卷调查法，分发给有关人员，然后加以回收整理出对论文有用的信息。
2、观察法
观察法是指研究者用自己的感官或者其他的辅助工具，直接观察被研究的对象，可以让人们的观察的过程中，可以拥有新的发现，还可以更好的启发人们的思维。
3、文献研究法
以一定的目标，来调查文献，从而获得关于论文的更加全面、正确地了解。文献研究法有助于形成对研究对象的一般印象，可以对相关资料进行分析与比较，从而获得事物的全貌。
论文研究方法最为典型的有调查法、观察法以及文献研究法，都是值得大家采用的方法。
论文写作中的研究方法与研究步骤
一、研究的循环思维方式
二、研究的路径
三、研究的分析方法
四、研究过程的设计与步骤
五、对传统研究思维模式的再思考
在我们指导研究生写论文的过程中，甚至于我们自己从事课题研究时，不禁让我们思考一系列有关研究的基本问题。例如，我们为什么要写论文?我们为什么要做研究?在我们探讨论文写作的过程中，我们是为了完成论文本身的写作，还是完成一个研究过程?写论文与做研究之间有什么联系与区别?如果论文写作应该反映一个研究过程，那么研究过程应该是什么样的?我们用什么样的方法进行研究?我们发现这些问题的解决，对指导研究生的论文写作有非常大的帮助。因此，本文就以我个人在从事教学课题研究和指导研究生完成论文中总结的一些有关研究方法与研究步骤的问题与大家交流共享。欢迎大家参与讨论。
世界上无论哪个领域都存在许多未知的事物，也存在着许多未知的规律。我们研究者的主要任务就是要不断地从大量的事实中总结规律，将之上升到可以指导实践的理论。然而理论也并不是绝对的真理，它也要在实践中不断地被修正，因此，就会有人对理论的前提和内容进行质疑，并提出新的猜想和新的思维。新的猜想和新的思维又要在实践中进行验证，从而发展和完善理论体系。我们探求未知事物及其规律就需要有研究的过程。这个过程，我们称之为研究的循环思维方式(Research Cycle)。用概念模型来表述就是[1]：
Facts —Theory—Speculation
事实——理论——猜想
上述从“事实”到“理论”，再进行“猜想”就构成了一般研究的思路。从事科学研究的人员既要侧重从事实到理论的研究过程，也同时在研究中要有质疑和猜想的勇气。而这一思路并不是一个终极过程，而是循环往复的过程。当猜想和质疑得到了事实的证明后，理论就会得到进一步的修正。
上述研究的循环思维方式就是我们通常说的理论与实践关系中理论来源于实践的过程。这个过程需要严密的逻辑思维过程(Thought Process)。通常被认为符合科学规律，而且是合理有效的逻辑思维方法为演绎法(Deduction)和归纳法(Induction)。这两种逻辑思维方式应该贯穿研究过程的始终。
另外，从知识管理角度看研究的过程，在某种意义上，研究的过程也可以被理解为，将实践中的带有经验性的隐性知识转化为可以让更多的人共享的系统规律性的显性知识。而显性知识的共享才能对具体的实践产生普遍的影响。研究者除了承担研究的过程和得出研究的结论之外，还要将这一研究的过程和结论用恰当的方式表述出来，让大家去分享。不能进行传播和与人分享的任何研究成果，对社会进步都是没有意义的。
我们认为，研究人员(包括研究生)撰写论文就是要反映上述研究过程，不断探索和总结未知事物及其规律，对实践产生影响。我们强调，论文的写作不是想法(idea)的说明，也不仅是过程的表述。论文的写作要遵循一定的研究方法和步骤，在一定的假设和前提下，去推理和/或验证某事物的一般规律。因此，对研究方法的掌握是写好论文的前提条件。
研究的路径(Approaches)是我们对某事物的规律进行研究的出发点或者角度。研究通常有两个路径(Approaches)：实证研究和规范研究。
实证研究(Empirical Study)一般使用标准的度量方法，或者通过观察对现象进行描述，主要用来总结是什么情况(what is the case)。通常研究者用这种研究路径去提出理论假设，并验证理论。规范研究(Normative Study)：是解决应该是什么(what should be)的问题。研究者通常是建立概念模型(Conceptual Model)和/或定量模型(Quantitative Model)来推论事物的发展规律。研究者也会用这种路径去建立理论规范。
我们认为，上述两种研究的路径不是彼此可以替代的关系。二者之间存在着彼此依存和相辅相成的关系。对于反映事物发展规律的理论而言，实证研究与规范研究二者缺一不可，前者为理论的创建提供支持和依据;后者为理论的创建提供了可以遵循的研究框架和研究思路。
针对上述两个路径，研究过程中都存在着分析(Analytical)过程，也就是解释为什么是这样的情况(Explaining why the case is as it is)，而分析过程就需要具体的研究分析方法来支持。
[2]。然而，更多的学者倾向认为，定量与定性的方法问题更多的是从分析技术上来区别的[3]。因为，任何的研究过程都要涉及数据的收集，而数据有可能是定性的，也有可能是定量的。我们不能将定量分析与定性分析对立起来。在社会科学和商务的研究过程中既需要定量的研究分析方法，也需要定性的研究分析方法。针对不同的研究问题，以及研究过程的不同阶段，不同的分析方法各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题。对于如何发挥各自优势，国外的一些学者也在探索将两者之间的有机结合[4]。
因此，定性分析方法是对用文字所表述的内容，或者其他非数量形式的数据进行分析和处理的方法。而定量分析方法则是对用数量所描述的内容，或者其他可以转化为数量形式的数据进行分析和处理的方法。一项研究中，往往要同时涉及到这两种分析方法[5]。定性分析是用来定义表述事物的基本特征或本质特点(the what)，而定量分析是用来衡量程度或多少(the how much)。定性分析往往从定义、类推、模型或者比喻等角度来概括事物的特点;定量分析则假定概念的成立，并对其进行数值上衡量[6]。
定量分析的主要工具是统计方法，用以揭示所研究的问题的数量关系。基本描述性的统计方法包括：频数分布、百分比、方差分析、离散情况等。探索变量之间关系的方法包括交叉分析、相关度分析、多变量之间的多因素分析，以及统计检验等。定量研究之所以被研究者所强调，是因为定量分析的过程和定量结果具有某种程度的系统性(Systematic)和可控性(Controlled)，不受研究者主观因素所影响。定量分析被认为是实证研究的主要方法。其优势是对理论进行验证(Theory Testing)，而不是创建理论(Theory Generation)。当然，相对自然科学的研究，社会科学和商务研究由于人的因素存在，其各种变量的可控性被遭到质疑，因此，定量分析被认为是准试验法(Quasi-experimental approach)
定性研究有其吸引人的一面。因为文字作为最常见的定性研究数据是人类特有的，文字的.描述被认为具有“丰富”、“全面”和“真实”的特点。定性数据的收集也最直接的。因此，定性分析与人有最大的亲和力。恰恰也就是这一点，定性分析也具有了很大的主观性。如果用系统性和可控性来衡量研究过程的科学性。定性分析方法比定量分析方法更被遭到质疑[7]。然而，定性数据被认为在辅助和说明定量数据方面具有重要价值[8]。实际上，定性分析方法往往贯穿在研究过程的始终，包括在数据的收集之前，有关研究问题的形成、理论的假设形成，以及描述性分析框架的建立等都需要定性的分析过程，即对数据进行解释和描述等。如果遵循系统性和可控性的原则，那么定性分析方法在数据的收集过程中也有一些可利用的辅助工具，例如，摘要法、卡片法、聚类编码法等。在研究结论的做出和结论的描述方面，像矩阵图、概念模型图表、流程图、组织结构图、网络关系图等都是非常流行的定性分析工具。另外，从定性的数据中也可以通过简单的计算、规类等统计手段将定性分析与定量分析方法结合起来。
这里要指出的是，科学研究不能用想法(idea)本身来代替。科学研究需要有一个过程，而这个过程是用一定的方法来证明有价值的想法，并使之上升为理论;或者通过一定的方法来证明、创建或改进理论，从而对实践和决策产生影响。研究过程的科学性决定了研究成果是否会对实践和决策产生积极的影响效果[9]。
第五步、进行数据的处理和分析
数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑(Data Editing)就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码(Data Coding)就是对所收集的第一手数据(例如对问卷开放式问题的回答)进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入(Data Entry)是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表(Spreadsheet)来录入和处理。
数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法(Inferential Statistics)。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异(Statistical Significance)的验证，最终得出结论是拒绝(Reject)还是不拒绝(Fail to Reject)所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析(Measures of Association)，通常涉及相关分析(Correlation)和回归分析(Regression)。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度;而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。
值得注意的是，随着我们研究和分析的`问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧(Dependency Techniques)，如多元回归分析(Multiple Regression)、判别分析(Discriminant Analysis)、方差的多元分析(MANOVA，Multivariate Analysis of Variance)、典型相关分析(Canonical Analysis)、线性结构关系分析(LISREL，Linear Structural Relationships)、结合分析(Conjoint Analysis)等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧(Interdependency Techniques)，如因子分析(Factor Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、多维尺度分析(Multidimensional Scaling)等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析(Time Series Analysis)。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。
第六步、得出结论，并完成论文
论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍(包括背景、研究的问题、研究的目的)、研究的方法和步骤(样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性)、研究的发现、结论(简要结论、建议、启示意义)、附录、参考文献。
针对社会科学和商务领域的问题研究，我们传统上所遵循的研究思维模式是：“提出问题、分析问题和解决问题”。我们承认这是一种创造性的思维过程。遵循这种思维方式可以帮助决策者快速找到问题，并解决问题。然而，用这一思维模式来指导研究的过程，容易使我们混淆研究者与决策者的地位，找不准研究者的定位。首先，这一研究思路和模式将问题的解决和问题的研究混在一起了。其次，没有突出，或者说掩盖了对研究方法的探讨和遵循。这种传统的思维方式是结果导向的思维方式。它忽略了问题的识别过程和研究方法的遵循过程。而从科学研究的角度看，问题的识别过程和研究方法的遵循过程是一项研究中非常重要的两个前提。问题的识别过程可以保证所研究的问题有很强的针对性，与理论和实践紧密联系，防止出现只做表面文章的情况，解决不了根本问题。研究方法的遵循过程可以保证研究结果的可靠性，使研究结果有说服力。当然，在此，我们并不是说明“提出问题、分析问题和解决问题”这一传统模式是错误的，也不否认研究的目的是指导实践。然而，我们觉得，这一传统研究思维模式太笼统，太注重结果导向，不足以说明科学的研究的一般方法和研究步骤。
在社会科学和商务研究中，运用这一传统的研究思路和模式来指导学生撰写论文，容易出现两个不良的倾向。一是使我们过于重视论文本身的写作过程，而忽略了论文写作背后的研究过程和研究方法。也就是只强调结果，不重视过程。在此情况下，论文的写作多半是进行资料的拼凑和整合。当然我们并不能低估资料的拼凑和整合的价值。可是，如果一味将论文的写作定位在这样的过程，显然有就事论事的嫌疑，无助于问题的澄清和问题的解决，也有悖于知识创造的初衷。特别是，既没有识别问题的过程，也没有形成研究问题和研究假设，甚至没有用任何可以遵循的研究分析方法，就泛泛对一个问题进行一般描述，进而提出感觉上的解决方案。这种研究结果是很难被接受的。第二个不良的倾向是上述传统的研究思路和模式使我们辨别不清我们是在做研究，还是在做决策。研究通常是在限定的一个范围内，在一定的假设前提下进行证明或推理，从而得出一定的结论。我们希望这个结论对决策者能产生影响。然而，决策者毕竟与研究者所处的地位是不一样的，考虑的问题与研究者或许一致，或许会很不一致。有价值的研究是要给处在不同地位的决策者(或者实践者)给予启示，并促其做出多赢的选择。因此，传统的研究思维模式缺乏研究的质量判定标准，缺乏系统性和可控性，也不具备可操作性，容易让研究者急功近利，盲目追求片面的终极的解决方案。
在指导对外经济贸易大学研究生的实践中，我们曾试图改变以往的传统思维模式，尝试让我们的研究生将论文的写作与研究过程结合起来，特别注重研究的过程和研究方法，并且要求在论文的写作中反映这些研究的方法与步骤。例如，2002届研究生万莲莲所写的《电子采购系统实施中的管理因素-摩托罗拉公司电子采购系统实施案例研究》硕士论文就是在这方面所做的最初探索。此论文的结构就分为综述、指导理论、方法论、数据分析，以及研究结论和启示等五个主要部分，运用了问卷调查和深度访谈等定性和定量的各种具体方法。其研究结论具有非常强的说服力，因为研究者并不限于第二手资料的收集、整理和加工，而是借鉴前人的理论研究框架，运用问卷定量调查等手段，遵循案例研究的方法，对第一手资料进行收集、处理和分析之后得出的结论，对实践具有较强的指导意义。相同的研究方法，我们又应用在其他研究生的论文写作过程中，例如2002届龚托所写的《对影响保险企业信息技术实施的主要因素的研究》、2003届王惟所写的《对中国铜套期保值现状的研究》，以及2003届马鸣锦所写的《中国银行业知识管理程度与网络银行发展程度的关系研究》等。通过论文写作，这些研究生的确掌握了一般研究的方法和研究的步骤。以上的研究结论对教学和实践直接有借鉴的意义。在教学和咨询过程中，其方法和结论都得到了肯定。据多方反馈，效果还是非常好的。
【注释】：
[1]这是笔者在美国芝加哥自然博物馆看恐龙展览时了解的美国科学家的基本研究思路而得到的启示。
[2] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P303。
[3] Bryman, A. (1988), Quality and Quantity in Social Research. London: Unwin Hyman.我们发现许多文献资料将定量与定性分析方法称为定量与定性技术(techniques)
[4] Cook, . and Reichardt, . (1979) Qualitative and Quantitative Methods in Evaluation Research. Newbury Park and London: Sage. Ragin, C. C. (1987) The Comparative Method: moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Cal.: University of California Press.
[5]Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P307。
[6] John Van Maanen, James M. Dabbs, Jr., and Robert R. Faulkner, Varieties of Qualitative Research (Beverly Hills: Calif.: Sage Publications, 1982), P32
[7] 这是因为社会科学和商务研究中包括了人的因素，而人本身作为分析者具有自身的缺陷。例如：数据的有限性、先入为主的印象、信息的可获得性、推论的倾向性、思维的连续性、数据来源可靠性、信息的不完善性、对信息价值判断误差、对比的倾向性、过度自信、并发事件与相关度的判断，以及统计数据的不一致性等。上述缺陷的总结与分析来源于Sadler, D. R. (1981) Intuitive Data Processing as a Potential Source of Bias in Educational Evaluation. Educational Evaluation and Policy Analysis, 3, P25-31。
[8] Robson, Colin (1993), Real World Research: A Resource for Social Scientists and Practitioner-Researcher. Blackwell Publishers, P371。
[9] Ronald R. Cooper, C. William Emory (1995, 5th ed) Business Research Methods, IRWIN, P352