【转】文献的用途（下）——数据分析与论文写作中

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    读文献是一个贯穿始终的过程，开题前、实验设计、实验过程中、数据分析与论文写作，都需要。但不同时期读文献的目的是不同的，相应的，重点也不一样。

    在数据分析与论文写作的过程中，需要较多地阅读文献，但这时候的阅读，与前面的大不相同，颇有特色。而且可以分为几个阶段：

第一阶段：动笔写之前，验证数据与结论。

    自己得到的数据与结论，与文献是否相同或者类似？几乎没有人能做全新的研究，多少能找到类似的文献，那么就可以拿来做参考。如果自己的数据规律（规律！具体数值肯定不同）和结论，与他人完全不同，那么就要警惕，是否错了。如果与一篇文献大相径庭，可能对方错，可能自己错；如果与n篇文献大相径庭，那么，大概率自己错，小概率恭喜你，创新了。N越大，错的概率越大。另一面，这些数据规律与结论也不能与文献完全相同，如果完全相同，恭喜你，白做了。科研必须要创新。完全相同的东西没有发表的意义。

第二阶段：草稿写作时，学习数据处理与表达的形式。

    就是怎么来把这些数据组合成图、表，用图还是用表？用什么图？怎么配色配字？怎么排列组合？这些很有讲究。好的图表，可以为论文增色几分，差的图表，可以直接把论文抹杀。

第三阶段：草稿修改时。学习文字的表达。

    第二步说的是图表的创作。图表是论文的骨架。骨头有的得上肉，就是文字的描述。这个时候，需要找一个内容、风格比较类似的范本，参考来写，尤其对新手来说，这点非常重要。这个过程有几个忌讳：首忌参考一堆，每个人、每篇论文的风格都是不同的，一定要重点参考一篇，然后可以找2篇来对照一下大致润色，切忌参考7、8篇，每部分内容参考一篇，甚至一句话、两句话看谁写的好，就跟着写，结果拿出来的东西五花八门、乱成一团。次忌眼高手低，有的论文写的非常漂亮，笔法老辣或是辞藻华丽，很容易吸引青年学生，但自身的文字功底或是英语水平又不行，结果画虎不成反类犬，写的错误连连。我国的英语教学有个毛病，（也许人大特别突出），就是不教学生好好说话，非得绕着圈子换着花样捡着新词来说，拿出来的东西貌似高明实则错误多多，再参考一篇写法复杂的论文，就更加不知所云。注意，科技论文讲的是让人看懂，不是辞藻华丽、文风复杂。

第四阶段：针对某个结论展开讨论时。

    这是数据分析与论文写作中用参考文献用的最多的地方，你的数据与他人比规律如何？你的观点与他人比是否一致或是有不同的解释？你提出的假说文献是否支持？、、、一篇好的文献，需要大量深入的讨论，缺乏讨论，再好的数据，也就是一个实验报告。夸张一点说，实验报告与研究论文的本质区别就是讨论，讨论的高度和深度决定了论文的高度和深度。这个也是论文写作中最花时间的地方。