如何在写英语论文时快速整理自己的文献？英语文献整理方法

Assignment1st知道，许多留学生在写论文前会读到大量的文学作品。你有没有想过为什么雪霸能在短时间内读懂文章的核心？你有没有想过，一篇有几十页，几千个字的学术论文，可能仅仅是试图解释这两个变量之间的关系？在时间有限的情况下，如果需要阅读大量的文献，那么怎样才能最有效的阅读文献文章呢？

现在，英国论文代写将对文献阅读方法进行深入探讨。很多学生掌握了这个方法后，大家都觉得它对设计、研究、写作和分析数据都很有用。

 

变量梳理法

变量梳理法是一种基于变量之间关系绘制定量研究核心内容的技术。

例如，以下示例：

郭＆Acar（2005）是一篇长达20页的文章，其核心是概述非营利组织如何建立协作关系。这些包括以下研究假设（节选）：

假设1.“资源稀缺（或资源丰富度较低）的组织会开发更多形式的协作活动。”

假设4：“一个组织通过其董事会与其他非营利组织的联系越多，就越有可能开展正式类型的协作活动。”

假设5：“一个较老的组织更有可能开展正式类型的协作活动”。

尽管本文长达20页，但这只是五个研究假设的一半。使用合并变量的方法，我们可以在下图中清楚地说明这三个假设的核心：

图中左边的三个变量是自变量，右边的是因变量，而左边的三个变量则预测右边各变量之间的关系。这个图非常简单明了，我想要检验三个变量“资源稀缺”、“与其他非营利组织的联系”和“组织程度”是否正与右边的“正式合作活动”有关联。

用图解法发现变量关系的优点。

图像比文字更清晰，更简单，更直接，更容易被我们的大脑接收和理解。大多数量化研究都是为了找出不同变量之间的关系，所以用图来显示这些关系是非常有效、方便和简单的。与此同时，它还可以增强我们对自变量与因变量之间关系的敏感性，帮助我们在阅读文献时快速了解文章的核心背景。

此外，该方法还能改进研究设计思想——研究的因变量、自变量、要证明的关系？要想做好研究，就必须考虑到这些关系。

 

变量梳理法用于什么样的研究？

变量梳理法最适合阅读或设计定量经验研究。

我们已经讨论过学术文章的简单划分：用简单的术语来说，将具有数据和验证某理论的称为“实证研究”。没有数据且不用于验证理论的被归类为“概念研究”。实证研究分为定量研究和定性研究。

例如，相关分析和回归分析等方法都是定量研究。由于必须将研究结果推广到更大的样本，因此这类研究对样本量和研究方法有严格的标准。

案例分析和内容分析等都是定性研究的方法。定性研究的关键收集“信息丰富的数据”，而不是过多地关注样本量，而是彻底解释特定的故事。

在国际社会科学中，最常见的是定量的经验研究。即使您的主要重点是定性研究，了解定量研究背后的基本思想也会帮助您进行更好的定性研究。

如何使用变量梳理法？

使用变量梳理法具体过程应分为四个步骤：

第一步：找到因变量和因变量

定量研究的核心是找出因变量，自变量和控制变量是什么。如果您阅读了定量研究但无法回答DV（因变量）是什么，那么您基本上就没有研究。

因变量：简称结果变量，简称“ DV”，是研究中试图解释，预测和观察的东西。

自变量：简称为“ IV”，是用于解释，预测和影响因变量的变量。

控制变量：与IV相似，用于预测结果变量。但是，这不是研究的主要重点，而是需要控制自变量以获得准确结果的自变量。

无论您是否使用图形方法，了解因变量和因变量都非常重要。

现在，让我们看看是否可以找出以下研究问题中的因变量和因变量？

天气变化如何影响人们的情绪？
养猫对神经系统有害吗？
一天应该刷几次牙？
知乎是否对改善学校成绩有好处？
如上所述，DV是研究试图解释的东西，IV是用于解释和关联DV的东西。上述研究问题中的DV和IV为：

DV =人类的情绪； IV =天气变化
DV =神经系统； IV =猫
DV =牙齿健康； IV =刷牙的次数
DV =学习成绩的提高； IV =知乎
一项研究通常具有一个因变量和多个自变量，即多个自变量的影响一个结果变量；也可以有两个或多个DV。

如果您正在阅读定量研究，则第一步是找到本文的因变量。找到后，您就能知道研究目标是什么。

 

第二步：分析单位确定

所谓的分析单位是指您要描述和解释的主题。更严格的定义是以下两个：

“我们要描述和分析的实体（人，城市，国家，县，大学，州，官僚机构等）；与该概念相关的实体。”
“社会研究人员观察，描述和解释其属性的人或事物。”
为什么分析的统一性很重要？由于不同研究中的分析单位可能非常不同，并且社会科学研究中经常存在散布和相互联系的多个分析单位，因此，如果您无法弄清分析单位，就不可能弄清楚文章的含义。

常见的分析单位包括：

个人
团体
组织机构
社交互动
社会文物
其他
尝试下在以下假设中找出分析单位？

假设4：“一个组织通过其董事会与其他非营利组织的联系越多，就越有可能开展正式类型的协作活动。” （Guo和Acar，2005年）

该假设的分析单位是什么？答案是“组织”-该研究假设不是关于个人的，而是如果一个组织与其他非营利组织合作，则该组织将发展更正式的关系，因此研究的必须是“组织”。

分析单位并非总是容易识别的。让我们在下面做一些练习。请在下面的每个研究问题中找到分析单位，看看是否可以解决：

个人社交与天气的关系？
国家贸易收入与外交政策的影响？
大公司比小公司在文化上更具包容性吗？
为什么有些大学课程受到学生的欢迎比较多？
答案：

分析单位=个人
分析单位=国家
分析单位=公司
d）分析单位=课程

第三步：确定变量间的关系

弄清主要变量和分析单位后，下一步就是弄清变量之间的关系。

如果变量之间存在关系，则变量之间最常见的线性关系为以下两种类型：

正向关系：随着变量A的增加，变量B增加；当变量A减小，变量B减小。

负向关系：负向关系。如果A增加，B将减少；如果A减少，B将增加。

应该注意的是，这里的正向关系和负向关系并不完全意味着变量A的增加导致B的增加或减少（请注意特定的用词），这就是因果关系实验设计必须完全不同。大多数社会科学研究只是相关性研究的结果-所以我可以解释一下，当B增加时，A增加，这是同一回事。

在不同的文章中，研究人员可以表达不同的联系。我们综合了上述步骤和以下研究假设，请考虑每个假设的DV，IV，分析单位和关系：

假设a：“随着服务的财富专用性增加，政府将更多地依赖内部服务生产。” （布朗，T.和波托斯基，M.2003）

假设b：“如果某市市长在市长网络中居于中心地位，则该市将表现出较高的政策同质性。” （维拉森（Villadsen），2011年）

假设c：“在机构中，联邦雇员在对任务的理解上含糊不清，他们的组织绩效将较低。” （Chun和Rainey，2005年）

假设d：“主管与员工之间的性别一致性将提高员工满意度并减少波动。”（Grissom，Nicholson-Crotty和Keizer，2012年）

第四步：绘制

现在您已经了解了以上三个部分的重要内容，接下来可以绘制图片了。规则很简单：

变量放在矩形框中
左侧自变量
右边因变量
用箭头线连接IV和DV。箭头指向预测变量DV。每行使用“ +”表示正向关系，使用“-”表示负向关系。恭喜，现在已准备好一组关系图。