一份论文，不管采用什么研究方法，都必须要有数据支撑，所谓“无规矩，不成方圆”，而无数据，则不成论文。所以，框架定下来后，可以开始进行数据收集。数据在论文写作中占据极其重要的作用，一份好的数据可以让写作达到事半功倍的作用。
数据收集的常见方法有：
①问卷调研，②网站收集，③实验数据，④院内数据库等。
（一）问卷收集：
设计发放问卷，收集数据。这种方法一般用于实证研究类论文，问卷收集到的数据都是第一手数据，收集到的数据必须通过统计软件（如SPSS、AMOS）进行检验分析，得到的结论才能是可靠准确的。
量表的合理设计是数据得以有效分析的基础。很多使用SPSS分析时出现的问题，如信效度不好，因子分析不合理等等，和量表问题的设计有直接的关系。
关于如何设计一份合理的问卷，在之前发布的“一招教你快速设计论文调查问卷——李克特量表”文中详细说过，小伙伴们可以去看看。
这里需要注意的是问卷样本量的确定
如果大学期间有开设过市场调研或统计学类课程的同学就应该会知道，所需样本量可以通过运用公式估算得出，采用不同的抽样方法计算样本量的公式也会不一样，不过都离不开总体大小、置信水平、误差范围以及标准偏差这些因素。可能在考试题目中，已知置信区间、置信水平，运用公式，我们便能顺利的求出样本量的大小，但在量表研究中，运用公式计算样本量是不太符合实际的，一般可以直接根据量表题目的数量或采用的统计方法的特征等条件来确定样本量。
确定样本量的具体规则如下：
①样本量为一份量表中的量表题目数量的5-10倍。这只要是从量表的信效度角度来规定的，样本量太小的量表里，分析的信效度结果往往都会偏低，且误差较大，样本量过大，计算繁杂，不利于分析。所以，样本量为量表题目数量的5-10倍是目前量表分析中公认的且比较可靠的规定。
要注意的是，如果在这次调查中使用多个量表，那么根据量表题数量最多的那一份量表来确定其5-10倍即可。
②如果量表需要采用线性回归分析，那么这次调查中样本量必须达到自变量个数的5-10倍，这样的线性回归分析结果才是有效，否则，该量表不能使用线性回归分析。
③同样，如果量表需要采用Logistic回归分析，则要求阳性例数（医学问卷数据里阳性病例的个数）是自变量个数的5-10倍。这种确定方法通常在医学研究论文中使用较多，非医学专业的学生一般不需要考虑。
（二）网站收集。
数据收集常用的网站有：
①比较常用的数据收集网站有：
国家统计局：http://www.stats.gov.cn/
国家数据：http://data.stats.gov.cn/
中国信息通讯研究院：http://www.caict.ac.cn/
艾瑞：https://www.iresearch.cn/
Statista：http://www.199it.com/archives/tag/statista
中国信息产业网：http://www.cnii.com.cn/
②当地的官网
比如研究对象是广东省，则可以去广东省的一些官方网站查找数据。如：
广东省工业和信息网：http://gdii.gd.gov.cn/
广东省建设行业数据开放平台：http://210.76.74.217/Dop/
③企业官网，查找收集公布的年度报告等数据。也可以直接在百度上搜索“某企业2019年年度报告”，找到PDF原文进行下载即可。
④关注相关公众号，在公众号领取资料。随着微信时代的到来，各种公众号和小程序层出不穷，为了增加粉丝量，很多公众号都会收集资料，要求关注公众号即可“免费领取资料”。例如，如果研究企业员工薪酬、离职因素，“薪智”作为著名的薪酬分析平台，每年都会发布市场年度薪酬白皮书，我们可以关注该公众号，获取相关数据。
⑤在知网检索相关硕博论文中的数据来源网站有哪些，然后直接去来源网站查找。
例如，在参考的论文中有这样一个数据图（图2），可以看到数据来源为“数据来源：CFCA：2017中国电子银行调查报告”。
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图 2 参考论文数据图（引用）
由于论文要求的数据比较新，我们在百度时可以输入“CFCA：2019中国电子银行调查报告”进行百度，可以看到百度结果既有报告下载原文，也有报告数据来源——中国电子银行网。如果我们研究对象为银行，则还可以在“中国电子银行网——https://www.cebnet.com.cn/”搜索更多合适的论文数据。
这一种是写非实证研究论文收集数据最方便快捷的方式。直接搜索参考论文的数据来源，不但可以让我们快速准确找到需要的数据，也可以让我们发现更多有用的数据收集网站。
其他两类就不多说，看实验，看专业。
论文写作流程总结
①确定研究方向和课题。
根据个人兴趣、能力，结合社会信息化和目前研究现状，选取有特色的行业和地域，增添亮点。
②定框架（开题报告撰写）
浏览大量与课题相关的论文、期刊，根据思路列出具体的论文目录，区分研究背景和研究现状，明确研究目的、内容。
③提出理论假设，构建模型
查阅现有成熟的相关模型，选取合适的变量研究。
变量的选取：增加或减少现有模型的研究变量，变量关系的转换（中介变量是否也可以作为调节变量研究，自变量是否可以改为中介变量影响等等）。
④数据或案例收集与分析
⑤得出结论，撰写论文
用数据分析的论文说好写也不好写，容易的是整个框架很容易填充，即提出假设—获取数据---数据分析---与假设相一致的分析结果----根据结果提出结论；难的是数据的准确获取及如何确保数据分析结果不能太偏离自己的假设思路，所以这种论文一般卡在实证分析这一部分。
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