实验论文研究框架有哪些

论文的框架，指的是论文的基本结构。主要包括摘要、前言、文献综述、理论综述、对策建议及改进措施、结论、致谢、参考文献等八个部分。1、摘要。是论文的精华和浓缩，论文的水平、研究的层次基本上通过摘要都能看出来。所以这部分内容一定不能忽视。论文摘要根据背景引出问题，然后阐述解决措施，最后给出的建议以及结论，预期达到的效果。2、前言。它是论文正文的第一部分，通常是以介绍论文的研究背景、研究现状、研究目的意义为主，这部分内容要注意不混淆，不能重复，干万不能把背景当现状，把目的当意义。3、文献综述。在开题报告的基础上进行完善，文献综述有自己的格式和内容要求，主要阐述一些学术界的研究成果，存在哪些局限性，还有哪些改进的空间，主要是为了引出自己论文研究的的方向。4、理论综述。每一个论文选题，都需要有相应的理论支撑，没有理论依据做支撑，研究的学术性就大打折扣，这部分主要写与自己论文研究相关的基础理论，基本概念，为后续研究内容的展开奠定理论基础。5、正文。这是论文的核心，也是最能体现研究成果的地方，在这个部分，要有数据分析、方法研究、对策建议、改进措施等，提出自己的观点并能进行强有力地证明，要能体现出论文的研究价值，篇幅也相对较长。6、全文总结。这是全文的收束文字，比开始的摘要更详细一点，并与摘要有所区别。7、致谢。致谢要符合规范要求，不能天马行空，花里胡哨，更不能哗众取宠。8、参考文献。将引用的文献进行归类并按照引用顺序进行标注。参考文献数量要符合要求，不能过多，也不能过少，引用的种类要齐全。

简要概括四个内容：研究课题的重要性和目的、研究的主要内容和主要方法、研究得到的结论以及研究结果有什么意义。

把国内外与研究课题相关的论文进行整理总结，并用自己的话表述出来，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。

请记住，不管你用什么样的方法和手段，写论文的第一个目标就是搭建好自己的框架，也就是确定论文的大致目录。接下来就看看一个完整的框架是什么样吧！

1.摘要（Abstract）

标准摘要五句话，包含五个层次的内容：

介绍：为什么要进行本项研究，现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足；

方法：用什么方法做这个研究；

数据：用什么样的数据来验证你的方法；

结论：从研究中得出什么结论；

意义：得出的结论对研究领域和实践有什么意义（理论与实践意义）

2.引言（Introduction）

研究背景（Research background）：目的是证实该研究问题的重要性。如这一类问题造成的损失很严重，因此研究这一问题很重要。

研究问题（Research problem）：在上述的这一大研究背景下，要做什么问题（或者方面）的研究；在上述的这一大研究背景下，这一研究可以在哪些方面解决现存的实际问题。

研究现状：别人已经做了哪些东西，别人已经做过什么，发现了什么样的问题？

现存的研究有什么问题与不足：别人有什么没有做过？为什么别人没有做得更好？并说明这些研究不足会带来严重后果。

本研究的目标（objective）和研究范围（scope）：本研究弥补这些问题中（这些没做过或者做过没做好的问题中）的哪些不足，采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限，并高度概括本论文研究结论。

文章结构：本论文的后续部分的基本内容架构。

3.文献综述（Literature review）

Literature review证明与说明两件事情：一是研究目标的设定是有意义的；二是你在本研究中采用的方法是可靠的、有效的。包括三个层次的内容：

对选题（你找到的研究问题）的理由：即对做过没做好或者没做过的研究问题，在这个研究领域，针对research problem而言，让读者明白本项研究是有意义的；

现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西，包括分析工具和成果；

非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西，侧重于可借鉴的研究方法。

注意：与就确定了研究方法。补充说明：注意introduction 中的研究目的与研究范围的区别。Scope：如洪水发生后带来10个后续问题，本研究只考虑了6个关键问题。在Literature review 与中应该对scope进行说明和辨析，即说明我为什么留下这6个问题，去掉其他4个问题。小结：文献综述不是综述文献，而是去找到问题，不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结，应该是对相关研究现状的高度概括。至此，已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了，并且对它们已经证明了、辩护了。

4.方法（Method）

此部分主要是对方法的描述。包含三个方面的内容：

研究策略（Research strategy）：总概研究过程。要做这样的一个研究采用一个什么样的研究策略：即所采用的研究思路。

数据采集的方法：建立在对研究问题深入认识的基础上，需要采集什么样的数据（变量）。这里的数据的概念是泛泛的，不是指具体的数据，而包括数据结构、变量（考虑的因素）。

数据的分析方法：

如数学分析、逻辑分析（推理）、统计模型等数据分析方法。统计模型（模型的建立、模型校验（模型计算）、模型推断（在算的过程中所推断出的一些结果）、模型评价与对比）。