方法论(Methodology/Methods)写作（方法论写作步骤）

方法论（methodology/Methods）是研究性论文不可或缺的部分，在研究论文中，必须有描述和讨论研究工作的方法。方法这一章节（部分）主要解释了研究工作做了什么以及你是如何做的，让读者评估研究的可靠性和有效性。

方法论（methodology/Methods）应包括以下几个方面的内容：

研究类型

如何收集数据

如何分析数据

在研究中使用的任何工具或材料

选择这些方法的理由

方法（methodology/Methods），一般使用四个步骤，基本可以让研究方法能够描述清楚。

第一步：解释研究的方法

首先介绍一下论文的整体研究方法，描述一下研究方法的内容，比如流程、公式或者其他内容。这部分相当于方法的概述。

方法研究了什么研究问题？例如，研究的目标是系统地描述某事物的特征，探索一个研究不足的话题，还是建立因果关系？研究工作需要什么样的数据来实现这个目标？

研究方法可以从数据的角度，按照以下几个方面进行描述：

方法需要定量数据（用数字表示）还是定性数据（用文字表示）？

是需要自己收集原始数据，还是使用其他人收集的二手数据？

是通过控制和操纵变量来收集实验数据，还是通过在不干预的情况下收集观察数据来收集描述性数据？

研究方法可以按照基本原理和假设的角度，按照以下几个方面进行宏观上的描述：

为什么这是回答研究问题最合适的方法？

选择的是所在领域的标准方法还是需要自己证明的改进方法？

是否有任何伦理或哲学方面的考虑？

这类研究的效度和信度标准是什么？

在一项定量实验研究中，研究工作的目标可能是发现一种事物现象起因的概括性知识。有效的研究需要在受控条件下进行精心设计的研究，其他研究人员也可以复制。

第二步：描述的数据收集方法

一旦介绍了研究方法，那么一般应该给出数据收集方法的完整详细信息。根据研究方法的不同，数据收集的方法也不同。常见的定量和定性分析法。

定量方法（Quantitative methods）

在定量研究中，为了获得有效的可概括的结果，应该详细描述方法，让另一个研究人员复制你的研究。

解释如何操作概念并测量变量；取样方法或包含/排除数据标准；以及用于收集数据的任何工具、程序和材料。

根据具体定量数据收集方法，需要说清楚的内容如下：

1. 调查（Surveys）

描述调查在哪里、何时、如何进行。

如何设计问题的，采取了什么形式（例如，无记名多选择式问卷调查/ Multiple-choice Questions、李克特量表/Likert scale等等）。

使用什么样的抽样方法来选择样本数据。

是选择通过了电话、邮件、在线或亲自进行调查的何种方式，参与者需要多长时间做出回应。

样本大小和响应率是多少？

可能需要将完整的问卷作为论文的附录，以便读者能够准确地看到收集了哪些数据。

2. 实验（Experiments）

详细介绍研究方法中用于进行实验的工具、技术和程序，具体内容可以有：

是如何设计实验的。

是如何招募参与者的。

是如何操纵和测量变量的。

在实验中使用了什么工具或技术。

为了能够重现方法中的实验，特别重要的是要给读者提供足够的细节来重现论文研究的结果。

3. 利用现有数据（Existing data）

需要解释如何收集和选择要包含在方法分析中的数据或材料（例如出版物或归档数据），其内容可以包括：

从哪里来的材料。

数据最初是如何产生的。

使用什么标准选择材料（例如日期范围）。

定性方法（Qualitative methods）

在定性研究中，由于方法往往更灵活和主观，所以需要重要描述定性研究所选择方法并解释为什么要选择这种方法。

比如讨论用于选择参与者或来源的标准、研究的背景以及在收集数据时所起的作用（例如，数据选择的方式是主动地邀请参与者还是被动地观察。）

1. 小组访谈（Interviews groups）

访谈的地点、时间和方式。

是如何找到和选择参与者的？

有多少人参加。

访谈采取了什么形式（结构化、半结构化、非结构化）？

采访时间有多长，数据是如何记录的

2. 参与者观察（Participant observation）

参与式观察，指研究者深入到所研究对象的生活背景中，不暴露研究者真正的身份，在实际参与研究对象日常社会生活的过程中所进行隐蔽性的观察。如果是这类定性方法，那么需要描述以下内容：

在哪里、何时、如何进行观察。

观察到了哪些团体或社区，以及是如何接触到他们的。

花了多长时间进行这项研究。

研究者在社区或群体中扮演了什么角色。

如何记录观察数据（例如视频、录音和笔记）。

3. 现有数据（Existing data）

描述和解释如何选择案例研究材料（例如文本或图像）作为分析重点，主要内容为：

分析了什么类型的数据或材料。

如何收集和选择数据或材料的。

第三步：描述数据的分析方法

接下来，应该说明研究方法是如何处理和分析数据。为了避免表述太多没有必要的细节，该内容不应该在这个阶段开始介绍或讨论任何研究的结果或结论，只应针对调查或实验过程中获得的数据或样品进行分析检验的依据进行描述。

定量方法

在定量研究中，数据的分析将以数字为基础。在方法(methods)部分中，可以包括以下内容：

在分析数据之前如何准备数据（例如，检查缺失数据、删除异常值、转换变量）。

使用了哪种软件分析数据（如SPSS、Stata或R）。

使用了哪些统计检验（例如双尾t检验、简单线性回归、方差分析）。

定性方法

在定性研究中，数据分析基于语言、图像和观察（通常涉及某种形式的文本分析）进行的。具体分析方法可能包括：

内容分析(Content Analysis)：对单词、短语和句子的意义进行分类和讨论。

主题分析(Thematic analysis)：基于专家自身经验和对世界的理解，对数据进行编码和仔细检查，以确定广泛的主题和模式。

话语分析(Discourse Analysis)：研究表达、交流以及与社会语境相关的意义, 通过分析话语（包括词语和文法等等）来认清其思想实质。

第四步：评估并证明方法论

科技论文的研究方法部分应该说明为什么选择这些特定的研究方法，特别是如果在研究工作中，没有采取最标准的研究方法，而是自己独创了研究方法，那么就应该讨论为什么其他方法不适合作为研究工作的基本方法，并说明此方法如何提供新的知识或理解。

同时，可以在这一部分承认所选择的方法的局限性或弱点，那么必须说明一下该方法因为什么样的优势，其局限性或弱点可以被忽略。

方法论部分应该清楚地说明，为什么研究方法适合研究目标，并让读者相信研究者选择了最好的研究方法，并很好地回答了研究问题。

在具体撰写研究方法时，应该适当考虑一下论文文本需要提供多少信息，不要输出一些不必要的细节。如果使用的方法是规程的标准方法，那么可能不需要给出很多有关研究方法的背景或进行详细展开。但是，如果采取的研究方法在相关领域内不太常见，那么就需要详细解释该方法，并证明该方法选择的正确性和有效性。

无论哪种情况，研究方法都应该有一个清晰的、结构良好的文本描述，为方法提供一个论据，而不仅仅是一个技术细节和程序的列表。

PS：如果研究工作中收集或分析数据时遇到困难，那么就需要说明研究者是如何处理的，展示研究工作是如何最小化任何意外以及障碍对研究工作的影响。先发制人地批评自己的方法，并证明研究工作是在尽可能严格的条件下完成的。这些是使论文结果能够重现的必备条件。