methodology怎么写？Methodology里面大概需要包括哪些内容？
硕士阶段的Methodology大概需要讨论如下6个内容（导师特殊要求除外）每一个内容需要说明“是什么”
“为什么”和“怎么用来回答Research Questions”
1）Research paradigm – 你是用的positivism还是interpretivism，然后具体解释对应的ontology, epistemology and axiology三个方面
2）Research approach – 你是用的induction还是deduction
3）Research methodology – 你是用的qualitative或者quantitative，也或是mixed methods
4）Data collection – 你的研究的步骤：primary or secondary data; 具体如何收集数据 – questionnaire, database, interview or documents，样本sample的选择和具体用到的variables或者key questions
5）Data analysis – 数据分析所需要用到的方法
6）Ethical Issues – 一般用primary data会存在ethical issues，需要如何解决
methodology是什么？什么是Research Approach？
Research approach一般是指研究过程中的推理思路，用来说明你是如何推理出你研究问题的答案。
一般包括三个内容：Induction, Deduction and Abduction （常用的是搭配是Induction跟Qualitative methods, Deduction跟Quantitative methods，Abduction略微复杂，建议慎用）
Induction和Deduction傻傻分不清楚？
Induction的推理流程如下：Observation先观察，Patterns找出突出的特点，General theory/Conclusions 根据观察结果“以小见大”地形成理论或者做出结论
Deduction的推理流程如下：Theory从前人的研究和理论出发，Hypothesis 以前人研究为基础形成假设，Examination 在观察和实验中进行检验假设（Accept or reject）
Qualitative定性研究的数据来源有哪些？
对于Qualitative定性研究的同学而言，大家可以通过采访和开放问题问卷来收集Primary data，也可以通过journal papers, industry reports, news and websites来收集secondary data。关键一点是大家需要根据研究问题的要求来制定材料选择的标准，比如受访人是否经历过研究所调查的问题，或者文字材料是否反映了研究所调查的关键词和内容。
定性分析以Thematic analysis主题分析为主，主要展现你在文字材料（文献或者采访笔录）中发现了什么主题（提出观点），并且对于主题进行解读。其中的关键点是在于根据研究问题确定一部分关键词和关键问题，方便于分析的过程中关注重要信息点及过滤无关材料。
可以参考如下三种方法的组合：
Descriptive Statistics 描述统计：一般用于描述一下数据的整体特点和核心趋势
Correlation analysis相关性分析：一般看自变量independent 和应变量 dependent variables或者不同变量variables之间的相关性（两者相关，但是不确定因果）
Regression analysis回归分析：看不同independent variables与dependent variables之间的因果关系（是否significant, coefficient正负，与hypothesis之间的关系，及R-square模型的解释程度）
primary data和secondary data该如何选择？
在研究中，我们可以获取的数据可以被分为两类，包括primary data和secondary data。
第一类是Primary data，一般情况下要求研究人员直接参与数据收集，包括questionnaire, interview, observation and field work。在这种情况下，数据可以根据研究的具体需求进行收集，可以满足研究于具体细节的关注和了解。
但是大家需要考虑的是前提条件是，研究人员是否有可能接触到对应的调查对象，或者有多大可能调查对象会对于你的问题做出反馈。
第二类是Secondary data，一般情况下研究人员可以从前人已经发布研究论文和报告中获取相应的数据或者证据，包括database （Data Stream, Bloomberg, FRDS, FAMES, CSMAR）和documents （前人论文，新闻，行业报告，公司网站）。
在这种情况下，研究人员需要理解数据的内容，并且根据研究问题筛选出最为合适的数据。对于会计，金融和经济学专业的同学，请务必仔细浏览学校所征订的专业数据库，以确保你可以下载到回答研究问题所需要的数据。
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