研究生学位论文中的常见问题与破解之道(第七版)(2)

4


正文中的常见问题与破解之道


01

论文结构与排版中的常见问题与破解之道


1

论文结构中的常见问题与破解之道


(1)全文的技术路线图流于形式


→破解之道:全文的技术路线图不但要清晰表明整个研究的详细思路与流程,更要阐明或展现各项子研究之间的内在逻辑关系,既不能让人觉得它杂乱无章,也不能让人觉得它是一个拼盘。



(2)实证性论文的结构紊乱


→破解之道:实证性论文的常见结构是“引言【研究意义+文献综述+本文的切入点(含本文将研究的主要问题/问题或假设的提出与研究目的)】+方法【被试+研究工具+研究程序+数据处理】+结果+讨论+结论+建议/对策/展望(此部分不是必须的,详见下文,下同)+注释(此部分不是必须的,详见下文,下同)+参考文献+附录(此部分不是必须的,详见下文,下同)+致谢”,或者,“引言+研究1(小引言+方法+结果+讨论+结论)+研究2(小引言+方法+结果+讨论+结论)+……+研究N(小引言+方法+结果+讨论+结论)+总讨论+总结论+建议/对策/展望+注释+参考文献+附录+致谢”,若撰写实证性论文,请根据自己所研究主题的具体情况选择其中一种结构安排自己的论文结构。顺便指出,围绕同一个主题具体做几个小研究,要根据研究需要来决定,既不能贪多,导致无法按时完成,或者增加一些无关紧要的研究,也不能该做的不做,导致研究结论因缺少足够证据而没有说服力或说服力不强。


附录

若是自己编写问卷,那么,“《××问卷》的编制”这部分的结构一般如下:


1问题的提出:

简要阐明自编问卷的理由,它无非有二:一是无现成可用问卷;二是现有问卷不能满足自己的研究需要。


2 研究目的自然是试图编制一份信效度良好的问卷。


3 问卷的初步编制

3.1 初步确定问卷的结构一般须以一种较成熟的理论为依据初步确定问卷的结构。

3.2 编制问卷项目,形成初测问卷通常流程分四步走:

首先,从一些与你的研究主题有一定关联且成熟的量表中选取部分题项,并要一一详细

注明所选取题项的出处;其次,根据你编制问卷所依据的理论自己编写部分题项;

第三,通过开放式访谈与问卷收集部分题项;最后,题项汇总,形成初测问卷。即通过合并同类项+去掉过于明显个性化色彩的题项等手段,最终合成初测问卷。


4.初测


4.1研究方法

4.1.1 被试

4.1.2 程序

在××地发放纸质版问卷××份,回收××份,根据××标准涤除无效问卷××,得到有效问卷××份。对××份有效问卷进行编号,随后在SPSS上录入数据(或先录入Excel工作表,然后导入SPSS),并请××对所有录入数据校对了2遍,以保证所有数据的准确录入。随后对数据进行处理、分析,根据项目分析结果调整题项。

4.1.3数据处理

使用SPSS××等软件包对数据进行统计处理。


4.2 项目分析

研究采用临界比值(Criticalration,简称CR值)和题总相关作为初测问卷项目区分度的参考指标,对初测问卷的题项进行甄别与筛选。

温馨提醒:若结果合乎要求,就往下走,进一步作探索性因素分析;否则,就按上述过程再测,直至合乎要求为止。


4.3 探索性因素分析温馨提醒:

1.因素分析主要有探索性因素分析(Exploratoryfactoranalysis,EFA)和验证性因素分析(Confirmatoryfactoranalysis,CFA)两种基本形式。


(1)探索性因素分析的基本原理是:根据相关性大小将变量分组,使得同组内的变量相关较高,不同组间的变量相关较低,这样,每组变量代表一个基本结构,即因素。


(2)探索性因素分析的主要目的是通过浓缩数据,找出事物内在的本质结构。即研究如何以最少的信息丢失将众多的观察变量浓缩成少数几个因子(factors)(也就是将因子作“降阶”处理,类似于“打包”),从而减少变量的数目,简化复杂的数据结构。因此,这些被浓缩的因子能够反映原来众多的观察变量所代表的主要信息,并能解释这些观察变量之间的相互依存关系。


(3)判断是否适合做因素分析的方法是:由Bartlett球形检验的KMO系数来确定,若差异显著就适合做因素分析,具体标准如下:KMO系数在0.90以上非常适合进行因素分析,在0.80-0.90之间适合进行因素分析,在0.70-0.80之间为尚可进行因素分析,在0.60-0.70之间为不太适合进行因素分析,在0.50以下极不适合进行因素分析(邓铸,朱晓红,2009,p.217)。


(4)求解初始因子的方法主要有主成分分析法与公因子分析法两种,通常根据因素分析的目的和对变量方差的了解程度来确定求解初始因子的方法。一般而言,提取相同数目的因子,主成分分析法比公因子分析法能够解释更多的方差;当变量较多时,这两种方法的差别不大;当样本量很大时,最大似然解(maximumlikelihood)比其他解的精度有明显提高。若用主成分分析法(常用)求解初始因子,一般综合三个标准来确定因子的数量:①事先由理论/假设所确定的因子个数;②特征值准则,即“>1”和“应用最普遍”;③碎石检验准则,即曲线变平开始前一个点被认为是提取的最大因子数。


(5)因子旋转的目的是通过改变坐标轴的位置重新分配各因子所解释的方差比例,使因子结构更简单,更易于解释。因子旋转不改变模型对数据的拟合程度,不改变每个变量的公因子方差。简单的因子结构是指每个变量在尽可能少的因子上有较高的负载。因子旋转主要有正交旋转和斜交旋转两种。正交旋转时,因子轴之间仍保持90度角,即因子之间是不相关的;斜交旋转时,因子之间的夹角可以是任意的,即因子之间不一定是正交的,因它没有“因子之间须是不相关的”这个限制,它比正交旋转的适用范围更广。通常根据研究需要选择旋转方法:若想化简数据,一般用正交旋转;若寻求理论意义,一般用斜交旋转。


2.若探索性因素分析的结果合乎要求,就往下走,进行正式施测,对问卷进行信效度检验;否则,就按上述过程再测,直至结果合乎要求为止。


3.若问卷的理论非常坚实,其基本结构已非常清晰,可不作探索性因素分析,直接进入验证性因素分析。


4.4正式施测


4.4.1研究方法

4.4.1.1被试


4.4.1.2程序

在××地发放纸质版问卷××份,回收××份,根据××标准涤除无效问卷××,得到有效问卷××份。对××份有效问卷进行编号,随后在SPSS上录入数据(或先录入Excel工作表,然后导入SPSS),并请××对所有录入数据校对了2遍,以保证所有数据的准确录入。随后对数据进行处理、分析,根据项目分析结果调整题项。


4.4.1.3数据处理

使用SPSS××等软件包对数据进行统计处理。


4.4.2验证性因素分析温馨提醒:


验证性因素分析是用来检验已知的特定结构是否按照预期的方式产生作用。使用AMOS之类软件进行验证性因素分析时,常用拟合指数及其标准一般是:(1)χ2值(卡方值)、df值(自由度)、χ2/df(卡方值与自由度之比,是基于拟合函数的指数)的值。其中,χ2/df的值要小于5,自由度(df=已知参数的个数-需估计的参数个数)的值越小越佳。(2)绝对指数(Absoluteindex,它旨在衡量所检验的理论模型与样本数据的拟合度,其只涉及到理论模型本身,没有与别的模型比较)中,“近似误差均方根”(Rootmeansquareerrorofapproximation,RMSEA)≤0.08可以接受,越小越好;“标准化残差均方根”(Standardizedrootmeansquareresidual,SRMR)≤0.08时模型可以接受,当SRMR>0.08时,认为模型拟合得不好。(3)相对指数(Relativeindex,它是将所检验的理论模型与基准模型进行比较,观察拟合度改进了多少)中,“规范拟合指数”(Normedfitindex,NFI)、“非规范拟合指数”(Non-normedfitindex,NNFI)、“比较拟合指数”(Comparativefitindex,CFI)和“递增拟合指数”(Incrementalfitindex,IFI)的变化范围在0~1之间,0.90以上越大越好,越接近1表示模型拟合得越好。如果使用Mplus进行验证性因素分析,报告χ2值、df值、χ2/df的值、TLI、CFI、AIC、BIC、SRMR与RMSEA(90%置信区间)就可以了。


4.4.3效度检验

自编问卷时一般至少要算出2个效度值(即从内容效度、结构效度与效标效度中挑两个),且这两种效度值都要达标才行。


4.4.4信度检验

自编问卷时一般至少须提供两种信度值,通常是重测信度+内部一致性信度,且这两种信度值都要达标才行。


4.5 讨论

4.6 结论

《××问卷》拥有良好的信效度,符合测量学标准,是一份有效的测量工具,适用于个体××观的调查。】


(3)理论心理学、心理学史和综述性论文的结构紊乱


→破解之道:理论心理学、心理学史和综述性论文的常见结构是“引言+正文+结论+建议/对策/展望+注释+参考文献+附录+致谢”,或者是“引言+正文(此时正文一般围绕一个主题讨论3-4个小问题)+建议/对策/展望+注释+参考文献+附录+致谢”,若撰写理论心理学、心理学史和综述性论文,请根据自己所研究主题的具体情况选择其中一种结构来安排自己的论文结构。


2

论文排版中的常见问题与破解之道


(1)论文封面做得不美观


→破解之道:从研究生院或学院网站上选择并下载与自己就读研究生类型一致的学位论文封面进行填写,填写完毕后将版面编排得尽量美观一些。例如:论文题目尽量写在一行上,若须换行,宜妥善安排格式,使其简洁、美观;“研究生姓名”、“指导教师”、“培养单位”、“专业学位领域”、“完成时间”和“答辩时间”的下划线左右要等长,不能长短不一;字体与字体大小要一致。


(2)段落首行空1个、2个或3个字符


→破解之道:段落首行统一空两个字符。


(3)正文段落左右不对齐


→破解之道:正文段落左右须对齐(首行须空两个字符)。


(4)标题层级太多


→破解之道:正文标题尽量控制在三级标题之内,标题层级太多往往显得琐碎。


(5)标题层级太少


→破解之道:除前言外,正文至少要有两级标题,最好不要在一级标题下呈现1~2个“豆腐块”就了事。因为标题太少往往表明作者对该主题想得不透彻,没有进行深入探讨,自然也就写不出二、三级标题。


(6)各层级标题之间排版不醒目


→破解之道:为了方便读者阅读,也为了版式清晰、美观,不同层级标题选择不同字体,或者用“不同型号的字体+是否加粗”的方式,让各层级标题之间清晰明了。具体做法是:通常论文题目用加粗的4号黑体,一级标题用四号黑体,二级标题用小四号黑体,三级标题用5号黑体。当然,各人也可根据自己的喜好选择不同的字体。


(7)标题与正文字体完全一致


→破解之道:为了方便读者阅读,也为了版式清晰、美观,通常正文统一用五号宋体;若有大段引文,则将它单独成段,并用五号楷体或五号隶书,使之与正文其他部分有明显区别。各级标题请参照上条编排,使之与正文有明显区别。


(8)行间距太大或太小


→破解之道:正文行间距通常用“单倍行距”。


(9)图/表跨页


→破解之道:除非图/表太大或太长,否则,同一张图/表尽量放在同一页上,不宜跨两页。


(10)正文文字与图/表紧密相连


→破解之道:除非空行会导致出现“图/表跨页”或“大标题在页末”之类的情况(此时就不空行),通常图/表的上头和下方都宜与正文文字空一行。


(11)某页的最后一行是标题


→破解之道:若某页的最后一行是标题,就空一行,将此标题移至下一页。


(12)标点符号出现在行头


→破解之道:通过增删文字或调整版面格式,将位于行头的标点符号移至上行行末,或从上行下移至少1个字,让标点符号在此字后面。


(13)只有一个结论时也在段落前面列个序号,如写成“(1)”


→破解之道:若只有一个结论,段落前就无须列序号。


02

撰写研究意义时的常见问题与破解之道


1.将研究意义部分写成一个大“豆腐块”


→破解之道:须有2-3个小标题,标题尽量用“有助于……”、“促进……”之类的句式,然后分段撰写;一般不能用“理论意义”和“实践意义”之类的标题,因为它们太空泛,不具体。


2.将研究意义写成空发议论


→破解之道:须提供充足证据支撑自己的见解。


3.将研究意义放在论文的“总结论”之后


→破解之道:研究意义须放在论文的开头部分。


4.详写研究背景,导致写研究意义时或有重复,或“无话可说”


→破解之道:略写研究背景,以引出自己将要研究的主题,然后重点阐述研究的意义。


5.套用他人论著中的研究意义


→破解之道:应根据自己的研究主题实实在在地写出其所具有的研究意义,不能图省事,偷工减料,“换汤不换药”


6.干脆未写“研究意义”


→破解之道:学位论文必须有“研究意义”这一部分。


03

撰写假设时的常见问题与破解之道


1.生搬硬套写假设


→破解之道:只有做实证研究的心理学论文才须写假设,做理论心理学研究和心理学史学研究的论文无须写假设,编制问卷一般也无须写假设。


2.假设的提出缺少扎实的理论依据或文献依据


→破解之道:假设的提出须有扎实的理论依据或文献依据,并详细注明出处。


3.假设数量太多


→破解之道:一个实证研究中尽量做到至多只有3个假设,不能太多。


4.以结论的形式撰写假设


→破解之道:尽量用“如果……那么……”的句式撰写假设,以阐明自变量与应变量之间可能存在的关系,为后续研究指明方向。


5.在假设中将“如果……那么……”的关系弄反了


→破解之道:在用“如果……那么……”句式写假设时,正确写法是:“如果……”部分陈述的是自变量与因变量之间可能存在的关系,“那么……”部分陈述的是“(如果存在前述关系,那么)可能出现的反应。”若写成“如果有某种反应,那么就有某种关系”之类句式,那就弄颠倒了。


6.假设写得太啰嗦


→破解之道:假设须简洁明了。


7.一个假设中包含多个自变量与因变量


→破解之道:一个假设只陈述一个自变量与一个因变量之间可能存在的关系。


04

研究方法中的常见问题与破解之道


1

抽样时的常见问题与破解之道


多数学生偏好方便抽样,易导致样本有较高的同质性


→破解之道:若可能,最好用分层抽样;退而求其次,要用随机抽样;若一定要用方便抽样,要细致考虑样本活动的区域,使被试尽可能有良好的代表性。


2

被试人数上的常见问题与破解之道


(1)被试人数太少


→破解之道:被试人数须达到实验法、问卷法或心理测量法对被试人数要求的最低限度。


(2)片面追求大样本


→破解之道:样本人数不是越多越好,而是越有代表性越好。


(3)男女被试人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:男女被试之比须尽量做到1:1。


(4)不同年龄段的人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:不同年龄段的被试人数要均衡。


(5)不同年级段的人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:不同年级段的被试人数要均衡。


(6)不同专业的人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:不同专业的被试人数要均衡。


(7)独生子女与非独生子女的人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:独生子女与非独生子女的人数要做到1:1。


(8)城乡被试人数不平衡,甚至相关悬殊


→破解之道:城乡被试之比须尽量做到1:1。


3

实验设计和实验过程中的常见问题与破解之道


(1)实验前未进行伦理道德审查


→破解之道:实验前须进行伦理道德审查。


(2)实验设计存在明显漏洞


→破解之道:精心进行实验设计。友情提醒:“实验设计存在明显漏洞”是导致一些毕业论文未能顺利通过外审或答辩的“硬伤”,千万不可掉以轻心!


(3)未写明实验设计类型


→破解之道:须详细写明实验设计类型,包括写清因素数量(单因素、二因素或三因素等)、因素水平以及是组间设计、组内设计还是混合设计等信息。


(4)实验范式选择不当


→破解之道:须根据研究主题选择恰当的实验范式。


(5)实验过程不规范


→破解之道:须按标准的实验过程进行实验。此外,在研究报告过程中应对研究过程中的每一个步骤(包括对被试的指导语、分组情况、具体的实验操作,以及随机化、平衡抵消和其他实验控制特点)进行描述,以便详细地告知读者实验过程是如何操作的,让感兴趣的读者能够准确地重复你所做的实验。


(6)核心概念与论文的主要思想未做有条理且严密的分析,就匆匆验证


→破解之道:先对核心智慧与论文的主要思想进行有条理、逻辑严密的分析,然后再进行验证研究。


4

自编问卷时的常见问题与破解之道


(1)四个选项之间不具有同等的竞争力(有的选项形同虚设)


→破解之道:尽量用李克特式问卷,若一定要用“四选一”式问卷,要细致考虑每题中四个题项的撰写。


(2)同一个问卷中有的问题的有三个备选题项,有的有四个备选题项,甚至有的有五个备选题项


→破解之道:尽量用李克特式问卷。若一定要用选择题,尽量统一题项,即整个问卷中的题目的备选题项数量最好要一致。顺便指出,用李克特式问卷所获数据因是连续的,故可用复杂的统计方法加以分析;若用诸如“四选一”式问卷,因所获数据是非连续的,一般无法做更复杂的统计。


(3)问卷中的题目和题项表达不简洁、不准确


→破解之道:自己多大声朗读几遍,也可请同学或好友帮忙检查,实在不行,请行家指导,以保证题目和题项表达简洁、准确。同时,须保证一个题项只包含概念中的一种意思。


5

运用理论分析法和文本分析法时的常见问题与破解之道


(1)一些“意见”缺少直接证据


→破解之道:若想把“意见”变成“观点”,须提供充足的证据,尤其是直接证据越充足越佳,退求其次,至少也要提供一定的间接证据。


(2)文中所引用古文不是出自善本


→破解之道:文中所引用的古文全部都须出自善本。为此,通常情况下,优先考虑出自名家之手且在中华书局出版的古籍;其次考虑出自名家之手且在上海古籍出版社出版的古籍。


(3)文中所引用外国人的言论不是出自善本


→破解之道:文中所引用的外国人的言论,若是能够在商务印书馆出版的译本中找到,就一定要用商务印书馆出版的译本进行比对;若是自己的翻译,一定要请高手进行审读。


(4)仅基于二手甚至三手资料进行分析


→破解之道:须尽量做到以第一手文本为基础进行分析。


(5)看不懂古文或望文生义


→破解之道:找一个权威的“今译版本”帮助自己理解古文的含义。


(6)看不懂英文或望文生义


→破解之道:若是英文书籍,找一个权威的“英译汉版本”帮助自己理解英文的含义;若是英文论文或暂时无翻译本的英文原著,请一个英语水平高的人帮忙翻译一下。


6

研究方法部分的其他常见问题与破解之道


(1)将“文献分析法”作为论文的一个主要研究方法


→破解之道:学位论文虽然都需做文献综述,但文献综述部分所用方法一般是理论分析法、比较法和文本分析法,而不是“文

献分析法”。严格地说,心理学的研究方法类型中没有所谓的“文献分析法”。


(2)将“经验总结法”作为论文的一个主要研究方法


→破解之道:“经验总结法”属于前科学时代的研究方法,今天一般不能将之作为学位论文的研究方法。


(3)检验A在B预测C的中介模型时未采用三步法


→破解之道:若想检验A在B预测C的中介模型时,最好用三步法。


05

呈现研究结果时的常见问题与破解之道


1.数据分析顺序错乱


→破解之道:(1)数据分析的顺序要符合研究的逻辑,最好要与文献综述和讨论部分的表述思路相一致;(2)一般要先呈现文字描述,然后再呈现数据分析,行文不要以统计数据开始;(3)要先呈现描述统计的结果,后给出推论统计的结果;(4)先呈现行为数据,后呈现生理数据。


2.未用三线表


→破解之道:须用三线表。三线表的组成要件通常包括表序、表题、项目栏、表体和表注,它往往只有顶线、栏目线和底线三条线,其中,顶线和底线用粗线,栏目线用细线;当然,若有必要,也可加辅线,不过,一般仍称三线表。


3.图表制作得不美观


→破解之道:努力学好制作图表的相关软件(常用的如Microsoftexcel工作表),将图表制作得尽可能美观一些。


4.直接将统计软件中的结果贴到文中


→破解之道:将统计软件中的统计结果做技术处理后贴至文。


5.表格中数据保留的小数点后面的位数不统一


→破解之道:表格中同一列数据保留的小数点后面的位数须统一。温馨提醒:(1)被试人数只有整数,不可能有小数点;(2)平均数、标准差、百分数、“χ2值”、“t值”、“F值”、相关系数等一般保留至小数点后2位即可,如“97.58%”;(3)“p值”须保留至小数点后三位,因为要看它是否<0.001。


6.表格中的题项是英文


→破解之道:除使用约定俗成的统计符号外,其余的一定要用中文。


7.在“χ2值”、“t值”或“F值”与“p值”两列数据之间插入其它数据,如插入“df”值


→破解之道:在“χ2值”、“t值”或“F值”与“p值”两列数据之间不要插入其它数据。


8.无表注


→破解之道:表注并非必不可少,但在需要时要注意添加,以对表格中的内容进行注释、补充。多种表注之间的排列顺序是:一般注解(对表格的整体描述)、特殊注解(对某一特殊的列、行或个别项目进行说明)、概率注释(注明检验结果的统计学显著性水平,当文中第一次出现显著性指标时一定要作如下注释:“*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001,下同)。


9.统计量指标符号未用斜体形式表达。如“t检验”中的“t”写成“T”;“p值”写成“P值”


→破解之道:统计量指标符号须用斜体形式表达,如“t检验”中须写成“t”,“p值”须写成“p”;同时,统计符号和代替数字的字母要用斜体,如F(2,18)=10.04,p<0.01;r=0.22,p>0.05; y=ax+b等。


10.既呈现p值,又打“*”、“**”或“***”号


→破解之道:二者只须呈现一种即可,无须画蛇添足。


11.做了显著性检验后虽呈现了“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等的数值,却既不呈现p值,也不在“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等数值后面打“*”、“**”或“***”号


→破解之道:若做了显著性检验,在呈现“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等的数值后,还必须呈现p值,或者在“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等数值后面打“*”、“**”或“***”号,二者必有其一,否则,一律视作没有显著性差异。


12.做了“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等检验后却不呈现任何结果


→破解之道:若做了“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等检验后,一定要呈现“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等的数值,同时还要呈现p值,或者在“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等的数值后面打“*”、“**”或“***”号,二者必有其一,否则,视作没有显著性差异。


13.在“p”下打“*”、“**”或“***”,却未呈现p值


→破解之道:不能在“p”下打“*”、“**”或“***”,须呈现p值,或者在“χ2检验”、“t检验”或“F检验”等的数值后面打“*”、“**”或“***”号,二者必有其一,否则,视作没有显著性差异。


14.将“*”、“**”或“***”号打在p值上


→破解之道:不能将“*”、“**”或“***”号打在p值上。若做的是“χ2检验”、“t检验”或“F检验”,当需要打“*”、“**”或“***”号时,须打在“χ2”值、“t”值或“F”值上;当用其他检验方法时,余此类推。


15.做了显著性检验并发现有显著性差异后未呈现d值


→破解之道:有显著性差异后须呈现d值。例如,在t检验中,若t=2.78,p<0.01,d=0.42,它在文中的样式便是(t=2.78,

p<0.01,d=0.42)。


16.用错了统计方法


→破解之道:须用正确的统计方法。友情提醒:“用错统计方法”是导致一些毕业论文未能顺利通过外审或答辩的“硬伤”,千万不可掉以轻心!


17.呈现的数据无法验证。

例如,在某生的论文中,A到B的标准化路径系数是0.391,SE是0.270时,t值便是:0.391÷0.270≈1.448(t=标准化路径系数估计值÷SE),结果应该是不显著的。但在该生的论文中,此时的t值=7.218,导致结果非常显著,这便属数据无法验证


→破解之道:须认真校对,保证论文中呈现的所有数据是真实、可靠的。友情提醒:千万不能捏造数据,否则,一旦发现,便属造假,后果将相当严重!同时,从SPSS和MPLUS

等统计软件中提取数据时要小心,并要仔细核对3遍,以免因看花眼而弄错。


18.结果与假设不相关


→破解之道:结果与假设须密切相关。


19. 统计结果表格过多


→破解之道:或者进行整合,或者将部分表格放入附录中。


20. 表/图的未加标题


→破解之道:所有的表/图须逐一加标题,并列上序号。


21. 表/图的标题未放对位置


→破解之道:所有表的标题都须放在表的上头;所有图的标题都须放在图的下面。


22. 表/图的标题未加粗


→破解之道:表/图的标题都须加粗。


06

“讨论”中的常见问题与破解之道


1.将“讨论”(标题)写成“研究讨论”


→破解之道:标题只写“讨论”二字即可,不用在前面加“研究”二字。


2.将“讨论”写成“结果”的文字说明


→破解之道:“讨论”要围绕是否验证假设进行,并要与同行所做相关研究进行比较,指出二者之间的同与异,并分析原因。同时,“讨论”是对研究结果的理论或逻辑分析。


3.将“讨论”写成随笔或空头议论


破解之道:“讨论”时须提供充足的证据,它的判断指标是:从表层看,“讨论”部分宜有一定数量的参考文献,若无任何参考文献或者参考文献太少,一般就属随笔或空头议论;从深层讲,你在文中提供了多少直接证据?多少间接证据?这些证据的来源或出处是否可靠?你提供的证据能否足够支撑起你的见解?


4.未结合“结果”进行讨论


→破解之道:须结合“结果”进行讨论。


5.将“讨论”部分的小标题写成“结论”式

例如,某文“讨论”部分的小标题是“大学生心中‘义’的结构以古代含义为主”便属此类


→破解之道:“讨论”部分的小标题宜写

成“探究式”,例如,可以将上文的“讨论”部分的那个小标题改成:“大学生心中‘义’的结构分析”,将“大学生心中‘义’的结构以经典含义为主”作为论文的一个“结论”。


6.当一篇论文中同时包含2个或2个以上研究,且这些研究之间是并列或层层递进关系时,未做综合讨论


→破解之道:此时须做综合讨论。


7.当一篇论文是先编制或修订问卷,然后再用此问卷进行调查分析时,也写“总讨论”


→破解之道:因为先是编制或修订工具,后是工具的应用,两个研究之间不属并列关系或递进关系,而属工具与应用的关系,故不需作综合讨论。


07

呈现“结论”时的常见问题与破解之道


1.将“结论”(标题)写成“研究结论”


→破解之道:标题只写“结论”二字即可,不用在前面加“研究”二字。


2.“结论”表述得太啰嗦


→破解之道:须用最简洁的句式呈现结论。


3.“结论”与“讨论”部分所获“结论”在数量或内容上无关联


→破解之道:从数量上看,在“讨论”部分讨论了几个问题,就会得出几个结论,二者在数量上须一致;从内容上看,“讨论”中讨论了什么问题,“结论”中就应呈现相应的结论。例如,在文中讨论了大学生心中“义”的结构问题,论文的“结论”部分就要呈现此讨论后所获结论,如获得了“大学生心中‘义’的结构以经典含义为主”的“结论”。


4.文中虽有“综合讨论”,却没有“总结论”


→破解之道:若文中有“综合讨论”,就须有“总结论”。

5.对“结论”或“总结论”再作讨论→破解之道:既然已是论文的“结论”或“总结论”,就无须再作讨论;若觉得所获“结论”或“总结论”的讨论不充分,就要加强前文的相关讨论。

6.将“结论”/“总结论”与“中文摘要”写得几乎完全一样


→破解之道:顾名思义,“结论”/“总结论”部分只用最简洁的语句陈述论文所获得的“结论”/“总结论”,而“中文摘要”除了要将论文的核心观点放进去外,一般还要概述论文的研究对象与所用研究方法;若是实证性论文,有时还要概述论文的“结果”,故二者并不完全一样。


7.“结论”/“总结论”的数量太多


→破解之道:一般而言,一篇学位论文能够真正解决一个有创意的问题,获得1-3个有价值或有启发的结论就相当不错了。一篇论文通常不可能得到太多的“结论”或“总结论”,除非你将一些看似是结论的东西当成结论了,或者,你对结论的提炼不精致。


8.误将“结论”等同于“小结”


→破解之道:“小结”是对前面某部分内容的阶段性总结,“结论”是对“结果”作分析与讨论后所获肯定性或否定性观点,故“结论”不同于“小结”。



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