我觉得啦 如果你用统计的概念来理解 1.当你增加X,可以解释更多的Y 通常这是研究者所期待的 2.当你增加X,没办法解释更多的Y 那只能说无法被拒绝Ho 实际的操作上 我们期望找到一个X就能百分百的解释Y 不过这是不可能的>_< 所以我们会找不同的X1,X2.....来增加解释的情况 →统计还是只有统计上的意义 →还有一些经验证据跟理论你必须同时考量 譬如你提出了另一套解释方式 你应该会告诉人家为什麽用A学者的模型是不足的 而你提出了B 而你能提出B的这个过程,才是你解释资料的重要依据 这样你在研究模型的设计以及之後的解释 才能同时掌握理论与资料 当然如果A的东西有很多人证明他是对的 而你证明出来他是错的,他找错方向了 那很有可能你的方法或对象不同 你就必须去解释为什麽会不一样 又或者你证明出来需要多考虑什麽变项 这样模型才会更精准 那在你的文献应该有提出证据 解释上就从文献跟结果告诉读者为什麽要做这样的考虑是必要的 这是我目前所想得到的啦,我觉得比较常见的情况,有点乱,有错请指证:P ※ 引述《koien (我的论文ㄚ..)》之铭言： : 我有个问题想请教一下..有关paper的.. : 就是当我想如果加入其他的东西到我原本看的paper的模型中之後.. : 会有什麽变化...如果会一样的话..那就没有意义了... : 因为他用更精简的假设..就可以得到跟我一样的结果.... : 但我想到一个问题..因为那篇paper一开始有提到.. : 他观察到美国跟一些先进国家都有些现象...就是当技术进步率增加提升了能力的报酬.. : 同时使技术劳工跟非技术劳工群体间与群体内的工资不均度上升....... : 我的想法是..他们是先观察到了有这样现象..然後发展出一套模型能解释他观察到的... : 如果我加入了新的东西...可以跟他做出来的不一样...这是我想要的.... : 但这样是不是就不符合他观察到的...跟事实上的就不一样... : 这样是不是就没有实证上的支持...或者我做出来可能结果方向是一样... : 但是只有变化幅度大小的不一样(把它量化)...这样做出来的有意义吗??? : 不知道我这些疑问...是不是有哪些观念上的问题...或是我的想法有盲点.... : 看到此篇的....有什麽想法...不管对不对..... : 都可以寄信给我....讲你的想法.....感恩.......thanks...... --

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