对于一篇量化研究论文，抛开选题因素，三个关键环节会影响论文的质量。很多同学会遇到「数据分析结果很差」「假设得不到支持」等等问题，我觉得可能就是这三个环节出现了问题。
第一，量化研究遵循演绎法，即先由理论推导出假设，然后将构念进行测量，并采用相应的数据分析方法进行假设检验。因此，理论是量化研究论文的第一步。研究模型看似是若干构念的组合或拼凑，但这种组合不是没有根据的。一个好的量化研究，要有理有据地推导研究假设，因此可以预期模型中的大部分研究假设应该会得到支持。相反，如果你的研究中绝大部分假设没有得到支持，可能是理论出了问题，或者是下边的两个原因导致的。
第二，构念的测量或操作化。测量是指根据一种规则或惯例，给施测对象安排数字。比如身高是一个变量，我们可以用尺子量一下一个人的身高。测量的效度（validity）很关键。效度是指所测得的结果是否真的反映了要测的对象。比如，你要去测量顾客满意度，最终测量出来的是否真的是顾客满意度。如果说测出来的并不是顾客满意度，然后你还拿着这个数据去研究它跟忠诚的关系，那得出来肯定是一个虚假的关系。所以，测量前一定要知道所测对象的准确含义，例如要测量身高，首先要知道身高是什么，然后用正确的方法（一把准确的尺子）去加以测量，这样才有可能确保测量的效度。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。如果原始量表为英文量表，需要高度重视翻译质量问题，有很多人翻译的量表（包括公开发表论文中的量表），有浓浓的翻译腔，根本不符合中国人的表述习惯。
第三，数据收集过程严格控制。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致「假设得不到支持」的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，什么时间调研，采用什么形式调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，尽可能随机地发放问卷，等等。
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美编：张 爽
责编：王天姿
来源：Me Inc
作者：潇逸
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