论文研究项目摘要怎么写

论文摘要包括目的、方法、结果和结论四部分。

1、目的

简明指出此项工作的目的，研究的范围。

2、方法

简要说明研究课题的基本做法，包括对象（分组及每组例数、对照例数或动物只数等）、材料和方法（包括所用药品剂量，重复次数等）。统计方法特殊者需注明。

3、结果

简要列出主要结果（需注明单位）、数据、统计学意义（P值）等，并说明其价值和局限性。

4、结论

简要说明从该项研究结果取得的正确观点、理论意义或实用价值、推广前景。中、英文摘要前需标明中、英文文题，作者姓名（至多3名）及作者单位（邮政编码）。英文摘要应隔行打字，以便修改。

写论文的注意事项

1、低级错误要避开

不少同学在写论文的时候，会常常犯一些低级错误。论文中出现低级错误的话，是会拉低我们论文的水平的，所以大家在写作的时候，一些低级错误最好避开。

2、研究方法的介绍要丰富

在撰写毕业论文时，关于研究方法的介绍，一定要尽量丰富一点。研究方法的介绍过于简单的话，读者就无法通过这个方法进一步进行检验，也无法清楚了解该方法是否是科学、客观的。

3、避免随意捏造

在撰写毕业论文的时候，一定要遵循客观、真实、科学的原则来写。千万不要随意捏造一些不存在的事件或者凭空想象一些没有经过求证的事件来写。要知道这样写出来的论文不仅缺乏科学性，还缺乏客观性和真实性。

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：

1.1 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；

1.2 方法：用什么方法做这个研究；

1.3 数据：用什么样的数据来验证你的方法；

1.4 结论：从研究中得出什么结论；

1.5 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）

2.1 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。

2.2 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。

2.3 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？

2.4 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。

2.5 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。

2.6 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：

3.1 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；

3.2 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；

3.3 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：3.2与3.3就确定了研究方法。补充说明：注意introduction 2.5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 3.1与3.2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：

4.1 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。

4.2 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）。

4.3 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）。