学术论文是一种结构化的文体，特别是定量研究的论文写作其实都有类似的行文逻辑。了解了这套论文写作结构，就能大大提高我们的写作效率，也更方便我们理顺逻辑思路。本篇主要介绍问卷调查研究类论文的一般结构。

注：本文所介绍的只是论文写作的一般结构，不是固定结构，主要给需要写学术论文的读者提供参考，我们可以根据实际情况和学校要求删减或调整内容。

现在，打开你手头上已有的几篇问卷调查研究类论文，阅读他们的论文目录，你会发现，这些论文的结构其实很相似。总体来看，问卷调查研究类论文的一般结构如下所示：

一、前言

二、文献综述

三、研究框架

四、研究方法与问卷设计

五、数据分析及结果

六、结论与建议

接下来，我们再将论文的这六大部分分别进行更细致的介绍：

一、前言

前言是论文的开场白，主要任务是让阅读者能了解全文的基本内容和研究思路，以及论文研究价值、研究的必要性。它可以包含以下几个标准部分：

1、研究背景

研究背景以段落的形式展开，可以包含：全球背景/国内背景/地方背景，或现实背景/理论背景，以及研究问题目前的现状等。

2、研究对象

研究问题/研究对象可以在介绍研究背景的过程中进行简单介绍，也可以单独成节进行重点陈述。

我们要明确阐述是在什么视角下提出的研究问题，说明该研究问题与当下形势有何关联，甚至通过已有的研究成果或数据佐证研究问题的广度和深度。

3、研究目的和意义

分别介绍该研究的目的和意义，用精炼的语言让阅读者了解该研究问题的价值所在。

4、论文结构和研究内容

论文结构和研究内容主要介绍该论文由哪几个章节组成，每个章节分别阐述了什么，还可以用一两句话简短概括这部分内容在论文中的用处。其中，论文结构一般用流程图展示。

需要注意，“论文结构”部分和第三部分“研究框架”所描述的内容并不相同。一些论文也常将“研究方法和创新”放在前言部分。

二、文献综述

文献综述就是综述前人的研究成果。文献综述选用的是与自己的研究主题相关的重要学术文献，是对学术圈相关主题讨论情况的综述。

文献综述部分所占篇幅较长，是论文研究中的重要部分，很能体现研究者前期的理论功底是否扎实，对研究的投入是否充分，也能为研究者本人提供清晰的理论框架和借鉴。

由于文献综述涉及的知识非常广泛且专业，建议想实际提升这部分写作能力的读者有针对性的阅读和学习相关书籍，本文不会做过多延展。

但我们至少需要通过文献综述了解本领域中的已有成果、常用的研究思路和研究方法，等。同时，在文献综述中要阐明自己研究问题的研究现状、意义和价值，说明自己研究问题与以往研究之间的联系，以及在选题、论点或研究方法上是否具有创新性或新进展。

三、研究框架

通过前两个步骤的前期研究，已经对研究问题进行了整体介绍，同时也很自然地引出了论文的研究框架。

论文的研究框架通常包括理论模型、概念框架、研究假设、和变量的操作化。

理论框架是指研究论文中所引用的作为基础或参考使用的理论，包括作者或理论家、专家和专业人士的主要观点。

以Lee在2010年写的一篇论文为例[1]。这篇论文基于期望-确认模型(ECM)、技术接受模型(TAM)、计划行为理论(TPB)和流程理论这四个理论模型开发了论文的研究模型和假设。因此，论文的“研究模型和假设”部分详细介绍了这四种模型，并将理论模型和自己研究论文的概念模型联系起来。

概念框架是在相关理论模型假设和前人实证研究经验的基础上，构建的研究模型。在有些论文中也叫理论模型、概念模型。它在论文中的地位很重要，在数据分析环节，会根据论文的概念模型建立结构方程模型或其它模型。

研究假设是研究论文中明确了研究问题，构建了概念模型后，对研究问题的规律、原因做出的一种推测性论断和假定性解释。扩展阅读：论文的研究假设怎么写?

概念/变量的操作化就是将抽象的概念/变量转化为可观察的具体指标的过程。

为了检验研究假设并测量模型的拟合情况，首先需要对研究模型的理论构件进行操作化处理，因为行为研究模型中的每个理论构念 (construct) 都是不能直接测量的潜变量，因此需要对其进行操作化的处理，即需要确定每个理论构件的测量指标，也即观察变量或测量项目，从而达到对潜变量的测量[2]。

论文中对概念/变量的操作化经常是以表格的形式呈现，表格中通常包括：理论构念、测量项目、测量量表来源，以及测量尺度。

研究模型中理论构念测量项目来源主要有两个：一是参考相关文献的测量项目;二是为了适应自身的研究目的，自行增设的一些测量项目。

四、研究方法与问卷设计

1、研究方法

研究方法可以包括研究过程中搜集数据的方法，以及数据分析的方法。我们在写这部分的时候，不要仅限于对某几种研究方法概念的介绍，还要解释说明研究中如何运用这些方法。

数据搜集方法通常会介绍：怎样搜集原始数据和二手数据?哪种抽样方法?调查问卷的主要设计思路?运用了什么搜集工具?资料编码工具和方式?有效问卷有多少?有效问卷的筛选原则?等等。

数据分析方法通常会介绍：使用了什么统计分析软件;比如：SPSS、Amos、stata、R、Excel，等。具体使用了哪些统计分析方法;比如：描述性分析、探索性统计分析和验证性统计分析;或更具体地说明使用了信效度分析、方差分析、卡方检验、多元回归分析、结构方程模型分析，以及其他方法。

2、预调查

在正式发放问卷收集数据之前，通常都会先进行小范围的预调查。预调查对调查人数和调查对象的要求相对不高，主要目的是为了获得问卷填写者针对问卷的反馈信息，以便及时对问卷的题目描述、顺序设置、措词等进行优化。

同时，也可以对预调查得到的数据进行探索性因子分析和可靠性检验，确保最终调研问卷的信度和效度。

因此，这部分主要汇报预调查的过程、发现的问题及修订举措、信效度分析结果及是否对量表进行了相应的调整。

3、调查对象/样本特征

这部分主要介绍问卷调查的具体对象是谁，由哪些人组成，为什么选择他们作为调查对象，他们是否有代表性，还可以介绍抽样对象占目标人群或抽样范围多少。

同时还要对有效样本的数据进行描述，通常包括性别、年龄、学历、职业、婚育状况，等受访者人口统计信息及行为特征。这部分通常会附一个简单的三线表进行描述，说明各分类群体的人数和占比。

4、信效度检验

通过对问卷量表数据进行探索性因子分析(EFA)和可靠性分析，得到信度和效度检验值，判断采集的样本数据是否具有良好的内在一致性和结构效度。

探索性因子分析(EFA)常用于问卷的设计初期，帮助分析者建立模型框架。有些论文中如果在预调查阶段进行了探索性因子分析，在正式分析时就不会再呈现一次探索性因子分析结果，而是直接对数据开展验证性因子分析。通常，如果CFA的分析结果不好，EFA的分析结果一定也不好。

5、验证性因子分析(CFA)

验证性因子分析(CFA)常用于成熟问卷的信效度分析中。通过探索性因子分析检验并得到理想的理论量表结构，然后进一步使用Amos等结构方程建模工具进行验证性因子分析，评价模型与实际数据的拟合程度，从而检验理论结构的正确性。

注：无量表的问卷不需要做信效度检验和验证性因子分析。

五、数据分析及结果

1、对问卷数据进行统计分析

使用常见的t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验、相关分析、回归分析等统计分析方法对数据进行分析。

具体使用哪种统计分析方法，需要看研究者想要分析的问题、数据测量的尺度，以及数据的分布形态，等。统计分析方法没有高低之分，适合最重要。

这部分主要是对数据进行统计分析，并对分析结果进行统计学解读。(一些论文在数据分析及结果部分只会对模型进行检验与修正，而不另外对问卷数据进行SPSS中的假设检验分析。)

2、模型检验与修正

这部分是在Amos等结构方程建模工具中，根据研究论文的概念模型建立结构方程模型，并通过模型拟合指数考察概念模型与数据的适配程度。

如果模型拟合效果不好，则需要进一步根据模型修正指标进行模型修正，使模型结构更加简洁、合理。

当然，模型拟合指数并不是判断模型好坏的唯一依据，还需要结合研究领域的专业知识进行综合考量，考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值。

六、结论与建议

结论与建议部分通常可以包括：研究结论探讨、研究建议、研究局限和展望。

对之前的研究假设、问题研究结果提出理论上的解释，总结陈述你的研究观点和发现，并就此提出有建设性的建议和实践启示。最后再反思研究的局限性，说明未来的研究方向，等。

主要引用的文献：

[1] Lee, M.-C. (2010). Explaining and predicting users’ continuance intention toward e-learning: An extension of the expectation-confirmation model. Computers in Education, 54(2), 506–516.

[2] 杨丽娜, & 颜志军. (2011). 信息技术采纳视角下的网络学习行为实证研究. 中国远程教育(下半月), 000(007), 36-40.