論文寫作的3C

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Academy of Management Journal 編輯部發表了系列文章,談論文寫作要注意什麼問題。該刊2012年第1期由Yan(Anthea)Zhang和 Jason 合寫的文章屬於這個系列的第5部分,專門討論“方法”與“結果”兩小節的寫作。小編覺得,文章所談的內容不僅適用於管理學論文,而且具有超出管理學學科的一定的普遍意義,所以蒐集整理了一些資料簡單介紹介紹其觀點,供閱讀參考。

論文寫作的3C

兩位作者對該刊儲存的大量拒稿信檔案進行了考察,看看被拒文稿有什麼共同問題,結果發現,它們主要在 completeness(完整性)、clarity(清晰性)和 credibility(可信性)這 3C 中的至少一方面出了問題。

 “方法”小節的 3C

完整性

“方法”小節要實現 3 個目標,每個目標都涉及完整性的問題。

1. 要交代研究過程的 how、what 和 why。比如,論文涉及的所有測度值如果能放在附錄中就很好。

2. 使得讀者讀完論文後,能夠就本文的優點與缺點作出評價。

3. 提供充分的資訊,讓人家有可能重複本項研究,得出同樣的結果。

清晰性

作者在清晰性方面經常出問題,比如,說本文所用的指標是對原有指標做了改進,卻沒講清楚到底是怎麼改動的,改動的依據是否充分。

可信性

1. 一定要交代為什麼選取某個樣本

2. 最好簡要小結一下本文采用的`構念(Construct)的定義,然後再描述相關構唸的測度指標。

3. 說清為什麼要進行某種操作。比如,有多種可供選擇的指標時,應說明本文除了最後選定的指標外,還考察過哪些其他指標,為什麼棄用那些指標。

4. 一定要就模型設定和資料分析方法展開一些論證,比如同樣對於面板資料,是採用固定效應模型還是採用隨機效應模型?

“結果”小節的 3C

完整性

文章採用的分析單位、樣本規模、模型的變數等,一定要闡述清楚。

清晰性

常見的問題是,有的作者沒有把研究發現與起初的研究假設關聯起來。有時候,你得出的結果不能支援假設,但是,不具有顯著統計意義的結果,與期望值符號相反的結果,也是同等重要的。有的作者喜歡將這些不太理想的結果給隱藏起來,反而被審稿者逮個正著。另外,對於不同的變數,這一段是按這個次序敘述的,下一段也按這個次序來敘述,也有助於文章的清晰性。

可信性

1. 要回答,為什麼自己對結果的闡釋是合適的。

2. 如果存在著多種指標、方法和模型設定方式,而作者只選了一種,就可能被批評為“摘櫻桃”――挑選有利的結果來支援自己的假設。因此,最好要提供補充性的分析和穩健性檢驗。

3. 即使所得結果具有顯著的統計意義,讀者仍會問:那又怎麼樣?具有顯著統計意義的效應未必是實際意義重大的效應。因此,可以做一些追加分析來表明研究結果確實具有實際意義。

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