统计学毕业论文
1随意定topic
根据搜索中文硕士论文，按照硕士论文的主题，后期翻译论文。须注意到英国和国内的毕业论文的要求并不一样。Dissertation着力树立一个研究目标，围绕研究目标开展文献综述、数据收集和分析，对逻辑性要求很高。中文硕士论文往往泛泛而谈。
02
选题新意，同学为了找research gap而找gap。因此想一个很少有人研究过的，认为新奇的想法。老师也觉得很好。从研究角度确实是很好，殊不知已掉入大坑。新奇的题目，很难找到对应的理论作为支持，实证的文献更少。在写文献综述和分析的时候，陷入大部分需要自己编的处境
2文献综述写成描述形式
Literature review需要作为研究topic的理论支持。这个部分需要对研究topic涉及的理论进行系统性且批判性的分析。写作时不能简单描述理论，需要结合topic，研究的内容如何与之前的literature联系。实证的文献需要进行批判性的分析，找出研究scope、研究方法等领域的缺陷，为dissertation的选题角度、研究方法选择做好理论的铺垫
3省事用二手数据
对于商科的论文，大部分都需要做一手数据收集，包括问卷调查和访谈。有的同学认为一手数据收集麻烦，选择不需要去做实地的二手数据收集方式。事实上secondary数据收集的工作量比一手大很多倍。比如需要做文本分析，或者通过网络的方式发现无法获取需要的资料
4定量和定性一起用
正常情况下，定量分析比较容易pass且拿分高。但是前提是同学需要有基本的统计学分析能力，如使用SPSS进行相关分析和回归分析等。如果不会做统计分析，建议用定性分析，采用访谈获取数据
5数据获取困难
对于第一次写毕业论文有的同学没有考虑数据收集的难度。有的商科的同学学校老师要求提供受访者的公司邮箱，有的金融会计论文数据获取的工作量极大甚至可能找不到数据，导致论文需要重写。将白白浪费时间和精力
6编数据结果
编造数据分析结果不可取。Management或者MKT的同学可能发现定量分析的难度大，通过参考其他文献自己编造最终的结果。事实上编结果比自己算出来的更难。数据分析部分往往有很多检验测试，结果前后都可能相互检验。编数据的方式只有真正的数据分析高手可以hold住。没有经验的同学不能随意编。对于金融专业的同学做数据分析，记得保持好Stata、Eviews代码作为附录
