1隨意定topic

搜索中文碩士論文，按照碩士論文的主題，后期翻譯論文。須注意到英國和國內的畢業論文的要求并不一樣。Dissertation著力樹立一個研究目標，圍繞研究目標開展文獻綜述、數據收集和分析，對邏輯性要求很高。中文碩士論文往往泛泛而談

02

選題追求標新。很多為了找research gap而找gap。因此想一個很少有人研究過，認為新奇想法。老師很多時候也覺得很好。從研究的角度確實是很好，殊不知已掉入大坑。新奇的題目很難找到對應的理論作為支持，實證的文獻更少。在寫文獻綜述和分析的時候，陷入大部分需要自己編編編的處境

2文獻綜述寫成描述形式

Literature review需要作為研究topic的理論支持。這個部分需要對研究topic涉及的理論進行系統性且批判性的分析。寫作時不能簡單描述理論，需要結合topic，研究的內容如何與之前的literature聯系。實證的文獻需要進行批判性的分析，找出研究scope、研究方法等領域的缺陷，為dissertation的選題角度、研究方法選擇做好理論的鋪墊

3省事用二手數據

對于商科的論文，大部分都需要做一手數據收集，包括問卷調查和訪談。有的同學認為一手數據收集麻煩，選擇不需要去做實地的二手數據收集方式。事實上secondary數據收集的工作量比一手大很多倍。比如需要做文本分析，或者通過網絡的方式發現無法獲取需要的資料

4定量和定性一起用

正常情況下，定量分析比較容易pass且拿分高。但是前提是同學需要有基本的統計學分析能力，如使用SPSS進行相關分析和回歸分析等。如果不會做統計分析，建議用定性分析，采用訪談的方式獲取數據

5數據獲取困難

對于大家都是第一次接觸畢業論文的有的同學沒有考慮數據收集的難度。有的商科的同學學校老師要求提供受訪者的公司郵箱，有的金融會計論文數據獲取的工作量極大甚至可能找不到數據，導致論文需要重寫。將白白浪費時間和精力

6編數據結果

編造數據分析結果切不可取。Management或者MKT的同學可能發現定量分析的難度大，通過參考其他文獻自己編造最終的結果。事實上編結果比自己算出來的更難。數據分析部分往往有很多檢驗測試，結果前后都可能相互檢驗。編數據的方式只有真正的數據分析高手可以hold住。沒有經驗的同學不能隨意編。對于金融專業的同學做數據分析，記得保持好Stata、Eviews代碼作為附錄

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