论文研究数据收集过程

教育学博士论文中的数据搜集章节是论文中非常重要的一部分，需要细心策划和编写。研究背景和目的: 首先，在数据搜集章节中应该清楚地阐述研究背景和目的，并明确研究问题。研究设计: 接下来，应该详细阐述研究设计，包括研究方法、研究对象、研究工具和采样方法。数据收集: 数据搜集章节应该详细阐述数据收集过程，包括数据收集工具、数据收集时间和数据收集方法。数据分析: 应该详细阐述数据分析方法，包括数据清洗、数据编码和数据分析工具。

一、课题资料的内容课题资料是指课题研究过程中的全部资料，是科研课题研究的重要组成部分。它如实地记载了一个课题从策划、立项、研究到最后结题的全过程。它不仅是课题成果的佐证材料，课题验收的重要依据，更是开展科研工作的保证。从目前中小学科研课题研究工作的基本情况看，至少应该包括以下六方面资料：1.基础性资料：此类资料涉及课题研究的前期调查、假设、课题论证、最终选定等，是反映课题研究基本情况的资料。2.计划性资料：此类资料涉及课题研究的整体设计与部署，是整个课题实施的蓝图，对课题研究具有举足轻重的作用。主要包括课题研究各阶段所形成的各类计划方案，课题研究过程中的主要设想和调整等方面的内容。3.过程性资料：它是课题研究过程中所产生的各类资料，也是课题研究过程中的关键性资料。这些资料比较繁杂，重在随时随地地搜集、积累与整理，特别要注意研究过程中的原始数据与资料。4.专题性资料：专题性资料是课题研究过程中，围绕一些事关整个课题运作而进行深入系统的研究所形成的资料，它对课题的延伸、拓展与深化具有重要的意义。5.效果性资料：效果性资料主要是对课题实施的阶段性、终结性评估时得到相应的资料，这是形成最终成果的主要资料。6.成果性资料：或者叫总结性资料，涉及课题实施的各个阶段与课题研究结束的各类总结，对课题终端成果的形成具有直接意义。课题研究过程中，资料的占有量及资料的客观性和真实性，决定了课题研究成果的质量。因此，全面的收集、整理和保存课题研究资料，是课题研究中的一项重要工作。首先，要明确课题资料的分类方法，按类别进行收集、整理、保持。在进行课题研究时，收集资料要有目的性，寻找自己最需要的内容，整理资料要耐心细致，把收集到的资料放在相应的类别中，按日期作好顺序编号。最好准备个笔记本，先把类别写出来，然后把手中已有的资料，按类别编写在相应的目录下面，以后每增加一份资料，就在相应的内容上补充写明白。有条件的学校可以直接装在专门的档案盒中，在盒盖上写出标记名称，每个档案盒中做一个小目录，这样打开盒盖就知道里边都装了哪些内容。没有档案盒也不要紧，可以把资料分好类放在不同的纸袋里，简易的方便袋里也行，方法是相同的。当你明白了上面的内容之后，你就懂得了资料的收集和整理方法，就知道该怎样去做了。在所有的资料中，有些是现成的资料，如实验方案、立项报告、审批表、实验课教案、学生有关作业、学科研究课活动记录、参加学术会议及收获、学生比赛获奖情况等。大部分资料是要自己按要求书写的。写的时候要按照课题研究所需要的内容去补充，自己不会写或写不好的方面，也可以到网络上面去查找，但一定要进行必要的修改和补充，使内容完整，符合实际，切实可行。其次，课题资料的收集和整理贵在坚持。课题研究一般都包括三个阶段：准备阶段、实施研究阶段和结题验收阶段，一般情况下要进行三年时间，有时还要更长时间才能结题。这样时间一长，刚开始的热情就会减弱，就会产生惰性：反正没来验收，“赶趟”，等到时候再收集、整理也不迟。这样一来，等到验收的时候，就会手忙脚乱，缺东少西。所以，日常坚持是很重要的。其实，收集资料的过程同时也是整理资料的过程。在学校工作中，每学期初都要写一份工作计划，每学期期末都要写一份工作总结。课题研究的计划和总结与日常教学相比，内容可长可短，也不必写的太拔高，不需要写太多表扬自己的话。我们可以直截了当地写清楚这学期自己计划完成几件事，大约在什么时间完成，以什么方式完成，到期末时对照一下，完成了多少，是否达到预期目的。没有完成的部分分析一下原因，可以考虑转到下一学期继续执行，还是取消这个计划，重新考虑新的计划。这样一想，你就会很轻松、很愉快。实际上我们每天都在做着教学研究的工作。我们可以把每个学期所做的具体的工作，都用一定的文字记录下来，归类到自己的课题研究中。如日常教案、公开课教案、教学反思、教导处安排的各类教学活动、学生作业、试卷及卷面分析等。这样，我们的研究就可以变得内容充实，变得科学严谨。在这样的基础上继续进行研究就会信心百倍。在课题验收之前，我们再把手中资料整理一遍，做一个详细的目录以便检查，自己也可以查漏补缺，使课题顺利结题。最后，结合我们教师的实际做法，谈点建议，供大家参考。在你的身边最好准备三个本：第一个本是教研活动记录本。把每一次参加教研活动的时间、地点、内容都记录清楚，把要解决的问题依次列出来，然后逐步解决，把解决方案和结果形成文字资料保存。第二个本是听课笔记本。记录自己在本校和校外所听到的所有同学科的各种课题、课型，包括所发的教学简案、所做的课件模式等。这些是自己日常教学的参考资料。每次听完课后，最好都能结合自身的教学实际进行个案修补，把优点采纳进来，不足进行修订。久而久之就养成了一种喜欢记录自己教学思想的好习惯。到自己讲课时，你的手中就会拥有很多资料。在选择课题、课型、设计教学过程时就会得心应手。第三个本是教学摘录、心得体会本。我们做教师的，每天都会看一些教学参考资料，里边也会有很多精彩的片段，我们把它摘录下来，经常翻阅。每看一遍就会有新的感悟、新的体会，也会潜移默化地渗透到日常的教学工作中，更会产生和激荡出一种新的思想。把这些鲜活、生动的资料记录下来，等到我们日后写论文的时候，写教学反思、经验材料的时候，或者参加教学竞赛的时候，就会用到。这样，我们的教学也会不断进步，日益成熟。

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。