实证分析被批不深刻！毕业论文怎么表现高大上？

无论是商科论文还是理工科，基本上高大上展现的部分除了基本的用语、格式以外，最能体现的就是实证版块，但是很多人的论文总是被批分析不够深刻，每每总让学生晕头转向的，明明相关的数据都已经放上去了，该出的结果都已经除了。到底怎么才能体现深刻呢？这篇论文从实证框架、实证内容、注意事项来进行具体说明。

实证框架很重要！一定要让老师看清楚你的实证逻辑，盲审老师可能不会去具体看你的数据，但是怎么处理的、怎么得出结论的一定重点关注的，加之，你的分析可能不是其所擅长的模型，他就只能通过内在逻辑判断论证正确性。

常用实证框架：

第三章 模型构建

3.1 建模思路

3.1.1涉及变量分析

3.1.2建模目标

3.2模型设计

3.2.1模型假设

3.2.2参数与符号说明

3.2.3模型设计

第四章 模型结果与分析

4.1 相关数据统计

4.2模型求解

4.3模型结果分析

第五章 对策与建议

实证内容中，除了基础的数据收集保证真实性、模型保证科学性以外，展现方式往往能够事半功倍。因为模型中会涉及大量数据以及公式，所以一定要好好调整展现格式。

使用图表清晰呈现数据：图表（如折线图、柱状图、散点图等）能够直观地展示数据，帮助读者更好地理解数据的变化趋势和变量之间的关系。对于涉及大量数据的模型，可以考虑使用表格进行整理，并在表格旁边添加简要说明。

可以对公式进行适当的解释和展开，不要过度分析或者解释概念。

严格按照论文格式要求罗列公式、模型，注意行间距、字体、字间距、公式排序

提供必要的注释和参考文献：对于实证内容中的某些部分，可能需要进行必要的注释，以便更好地解释内容。同时，应该提供完整的参考文献，以便读者进行深入的学术研究。

最后一定要强调的是，在实证分析过程中，无论是通过建模手段处理复杂假设情况，亦或单纯问卷做现状调查，还是层次分析构建评价指标，一定要注意：

实证分析的基础是数据。因此，需要确保数据的质量和可靠性。这可能涉及到数据来源的选择、样本大小、数据收集方法的确定等。

避免主观偏见！在实证分析中，研究者需要保持客观和中立的态度，避免主观偏见对分析结果的影响。因此，研究者需要对数据和结果进行客观的分析和解释，而不是基于个人偏好或偏见。

遵守学术道德和规范！在实证分析中，需要遵守学术道德和规范，避免抄袭、剽窃、伪造数据等行为。

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