論文寫作的3C
Academy of Management Journal 編輯部發表了系列文章，談論文寫作要注意什么問題。該刊2012年第1期由Yan(Anthea)Zhang和 Jason D.Shaw合寫的文章屬于這個系列的第5部分，專門討論“方法”與“結果”兩小節的寫作。小編覺得，文章所談的內容不僅適用于管理學論文，而且具有超出管理學學科的一定的普遍意義，所以搜集整理了一些資料簡單介紹介紹其觀點，供閱讀參考。
兩位作者對該刊保存的大量拒稿信檔案進行了考察，看看被拒文稿有什么共同問題，結果發現，它們主要在 completeness(完整性)、clarity(清晰性)和 credibility(可信性)這 3C 中的至少一方面出了問題。
“方法”小節的 3C
完整性
“方法”小節要實現 3 個目標，每個目標都涉及完整性的問題。
1. 要交代研究過程的 how、what 和 why。比如，論文涉及的所有測度值如果能放在附錄中就很好。
2. 使得讀者讀完論文后，能夠就本文的優點與缺點作出評價。
3. 提供充分的信息，讓人家有可能重復本項研究，得出同樣的結果。
清晰性
作者在清晰性方面經常出問題，比如，說本文所用的指標是對原有指標做了改進，卻沒講清楚到底是怎么改動的，改動的依據是否充分。
可信性
1. 一定要交代為什么選取某個樣本。
2. 最好簡要小結一下本文采用的`構念(Construct)的定義，然后再描述相關構念的測度指標。
3. 說清為什么要進行某種操作。比如，有多種可供選擇的指標時，應說明本文除了最后選定的指標外，還考察過哪些其他指標，為什么棄用那些指標。
4. 一定要就模型設定和數據分析方法展開一些論證，比如同樣對于面板數據，是采用固定效應模型還是采用隨機效應模型?
“結果”小節的 3C
完整性
文章采用的分析單位、樣本規模、模型的變量等，一定要闡述清楚。
清晰性
常見的問題是，有的作者沒有把研究發現與起初的研究假設關聯起來。有時候，你得出的結果不能支持假設，但是，不具有顯著統計意義的結果，與期望值符號相反的結果，也是同等重要的。有的作者喜歡將這些不太理想的結果給隱藏起來，反而被審稿者逮個正著。另外，對于不同的變量，這一段是按這個次序敘述的，下一段也按這個次序來敘述，也有助于文章的清晰性。
可信性
1. 要回答，為什么自己對結果的闡釋是合適的。
2. 如果存在著多種指標、方法和模型設定方式，而作者只選了一種，就可能被批評為“摘櫻桃”――挑選有利的結果來支持自己的假設。因此，最好要提供補充性的分析和穩健性檢驗。
3. 即使所得結果具有顯著的統計意義，讀者仍會問：那又怎么樣?具有顯著統計意義的效應未必是實際意義重大的效應。因此，可以做一些追加分析來表明研究結果確實具有實際意義。
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