おそらくあなたは研究の論文執筆段階が好きです。 相違は通常”よい作家”としてあなた自身をみなすかどうかに左右される–無数の他の執筆割り当てで得られる等級によって定められるように。 学生の研究論文での私の経験は、定量的な研究の結果を報告することは、他のタイプの執筆とは非常に異なっていることを示唆しています。 創造的な執筆でよくする学生は博覧会のこの形態をより挑戦的見つけるかもしれない; 他の人はめったに表現の彼らの明快さに賛辞を受け取ることができ、フレーズの巧妙なターンのために拍手していません。 研究報告書を書くことは、エッセイを書くことに秀でている学生にとっては挑戦であり、通常は”よく書く”ことができない人のために輝く機会です。”あなたの研究を報告するためのこれらの提案に細心の注意を払うことによってあなたの執筆性能を改善できる。
このタイプの書き込みの合言葉は構造です。 あなたの論文の形式は、あなたの思考の構造を明らかにする必要があります。 段落、見出し、インデント、列挙などのデバイスは、実際にあなたの読者があなたが作りたい主要なポイントを見るのに役立ちます。 段落に自分の考えを整理せずに一緒に文字列の文章に傾向がある場合は、彼または彼女があなたの文章の意味を理解するのを助けていません。 経験則として、新しい段落のインデントなしで完全なページ（二重間隔）を入力すると、あなたはalmos tcertainly別の思考を実行し、あなたのアイデアを区別する機会を
見出しは、あなたの論文で議論されている主要なトピックを伝えることができます。 研究報告書（分散分析に関するLacyの記事を参照）には、通常、
1の4つの基本的な構成要素が含まれています。 研究を引き起こした問題の声明
2. 問題を明確にするための研究の設計方法の議論
3. 研究によって生成されたデータの分析
4. 研究の概要と結論
これらのセクションを別々の見出しなしでレポートに含めることはできますが、論文の基礎となる論理は、その基本的な構成要素を: (1)問題、(2)研究デザイン、(3)データ分析、(4)要約と結論。
310Statistics research paperは、統計を政治的および社会的分析に適用する際のあなたの能力を実証することを目的としています。 用紙は、5ページ以上のタイプライターページ（二重間隔、表やグラフを数えない）でなければなりません。 これは、分散分析に関するLacy読書のソースであるJournal of Politicsの「Research Notes」セクションの記事に似ている必要があります。. 事実上、これらの記事はすべて、以下の概要に従って（明示的に、暗黙的に）構造化されています。 私たちは、彼らが得ることができる25ポイントのためにあなたの論文を評価するために、あなたの論文を書く際に明示的に概要に従ってくださ
まず、トピックに関する知的関心を簡単に述べ、なぜそれが研究に値するのかを示すことから始めます。 たとえば、トピックは確立された関心を反映していますか（例えば、投票率を説明する）、または比較的新しい領域に関連していますか（例えば、政治におけるヒスパニックの役割の変化）。 研究の継続的な性質を強調するために、各論文は、あなたの研究に関連する少なくとも一つの以前の研究または出版物を引用する必要があります。 （政治学の記事を含む社会学的抄録の主題索引は、出版物のための良い情報源です。 USPD：米国の政治学の文書は別の良い情報源であり、引用された記事の抄録も含まれています。 両方の情報源は参考室にあります。)
脚注（著者、タイトル、出版物の詳細を与える）で参照を引用するか、テキスト内の括弧内に著者と日付を引用することができます。 例えば、(Tufte,1974:314)–そして、論文の最後に”参考文献”の下に完全な引用を与えます：
Tufte,Edward R.(1974)Data Analysis for Politics and Policy. ニュージャージー州イングルウッド・クリフ（英語版）：プレンティス・ホール（英語版）。
このセクションでは、上記の知的懸念をあなたの研究に翻訳する必要があります。 ここでは、データの性質とソース（つまり、分析で使用しているデータセットを指定）、理論的概念の操作上の尺度、および従属変数に影響を与える他の要因のコ たとえば、仮定された関係は、性別や人種（個人レベルのデータの場合）、または政治システムの種類（国レベルのデータの場合）にわたって保持されると予想さ また、このセクションで仮説を形式化する必要があります。
形式化すると、私は二つの方法であなたの仮説をテキストの残りの部分から物理的に区別することを意味します: （1）H1、H2、等としてそれらを分類します。、および(2)それらに下線を引く。 たとえば、「これは私たちの最初の仮説につながります：
H1：一人当たりのGNPが大きいほど、識字率が高くなります。”
仮説は、改ざんに役立つ期待の大胆な主張でなければなりません。 彼らはそれらをテストしようとする試みを生き残るために信頼性を得る-すなわち、それらを改ざんする。 （確かに、データ分析によって改ざんされるのではなく、支持されている仮説を提案することは知的に満足しています。 あなたの仮説が支持されているか偽造されているかは、論文の成績には影響しません。）可能な限り、方向性仮説を定式化し、これは非方向性仮説よりも容易に改ざんを招く。 （私たちはすぐに両者の違いを議論します。)
また、あなたの理論における概念とあなたの仮説を定式化する際にそれらの概念を操作する方法との間の連鎖に注意を払う。 相関分析と回帰分析によってより適切に分析される可能性がある場合は、変数を折りたたんでクロス集計を行うことでデータを捨てないように注意 たとえば、VOTE88データの”温度計”変数は0から100で表されますが、VOTE96の変数はいくつかの順序カテゴリに折りたたまれます。 したがって、これらのVOTE88変数は、vote96の再コード化された変数よりも回帰分析で優れた定量的従属変数を作成します。
統計テストの結果をここに報告してください。 数によって検定される仮説を明示的に参照してください：H1、H2など。 ほとんどの場合、データは統計の集計を報告する必要があります。 順序データまたは連続データを使用する場合、統計には相関係数、回帰係数、またはt検定またはF検定の結果が含まれます。 SPSSコンピュータのプリントアウトの形式を単に受け入れて報告しないでください。 それは非常に上品ではありません。 代わりに、Journal of Politicsやsomeother professional journalのようなテーブルにデータを再フォーマットします。 あなたのテーブルを報告することの心配を取りなさい。 有益なタイトルを提供します。 任意の割合が基づいているNsを含めるようにしてください。 （Nsが含まれていない場合はポイントが差し引かれます。)
統計表には、読者がテストを分析するために必要なすべての情報が含まれている必要があります。 作家としてのあなたの仕事は、テーブル内のすべての数字を繰り返すのではなく、分析の主要な機能を指摘することです。 データは表にあり、テキストはその詳細を要約するために使用する必要があります。 例：「表1の相関の1つを除くすべてが予想される方向にあり、統計的に有意です。”唯一の特別なポイントを強調するために、実際の数字を引用: “の相関があることに注意してください。25外国戦争での一人当たりGNPと死の間には、のそれよりも実質的に低いです.GNPと家庭内暴力での死亡の間に50。”
相関と傾き（回帰分析を採用している場合）を小数点第二位まで報告してください。 SPSS出力から最終的な小数点までそれらを盲目的に再現しないでください。 分析にプロットが含まれている場合は、適切にラベルを付けて、美的感覚で紙のページにマウントすると、プロットのプリントアウトを使用できます。 可能であれば、SPSSラベルによる変数への参照を避けてください（例： これらのラベルは、この論文を書かなければならない外部の読者にはほとんど意味を伝えないため、PCTBLACK、CLINTON）。 代わりに、より説明的な用語でそれらを参照してください：”パーセント黒”と”1992年にクリントンのための投票。”これは、より快適な読書のためになります。
このセクションでは、論文の冒頭で提起された問題に戻ります。 それはあなたの狭いデータ分析とあなたが始めたより広範な知的懸念との間のリンクを提供します。 あなたの統計的検定の結果を要約し、あなたの研究が優勢な理論を支持しているか矛盾しているかを判断することから始めるかもしれません。 あなたの仮説が支持されているならば、その理論はどれほど強力ですか？ つまり、従属変数でどのくらいの分散を説明していますか？ あなたの研究がテストされた理論を支持しなかった場合、失敗の可能性のある原因は何ですか？ 理論自体？ 交絡変数の存在？ データの不備や変数の測定方法は？ 基礎研究の設計か。 あなたの研究の弱点が見つかった場合は、ここにコメントし、おそらく将来の研究についての提案をする場所があります。
この論文を書くためにあなた自身のデータを収集しようとすることを強くお勧めします。 データ収集は、時間がかかり、多くの場合、イライラする活動です。 この論文では、データ収集ではなく、データ分析に時間を費やすことをお勧めします。 選択するデータセットがいくつかあります。 使用可能なデータセットは、DOITを使用して確認できます。 おそらく、分析のために別のデータセットを検討する前に、別のデータセットを検討します。 離散変数の頻度と連続変数の記述を実行することによって、関心のある変数を探索する必要があります。 （DOITプロシージャからのプリントアウトの最小値と最大値によって、離散的で連続的なものを知ることができます。)離散変数にはクロス集計を使用し、連続変数にはプロットを使用して、データの感触を得ます。 あなたはすぐに論文を書くことがより面白くなりますあなたの分析に採用するために、より強力な統計的手法を学びます。 あなたの研究で使用するための有用なSPSSコマンドのガイド