博士论文的方法从方法论的角度详细说明论证过程。读者可以根据论文的说明方法独立反复进行这个论证和验证工作。方法的部分应该包含三个内容的说明。研究主体、论证框架及步骤及数据分析。
1、研究主体管理研究对象包括个人、群体、组织、项目和社会产品。研究主体描述主体自身的特征及主体所处的整体结构，例如研究对象为企业主管，规定企业主管的整体，说明整体规模和特征，可能影响年龄、教育程度、工作经历等各种研究结果的变量。
读者关注心中主体和论文中的研究主体的类似度。例如，关于小企业的研究，实务者正在询问这项研究是否适用于大企业，是否适用于自己的企业。某研究论文无视研究主体的定义，论文中有些章节是企业管理者，有些章节是政府官员，或者说政府主管部门和企业经营者的委托代理关系，有时会谈企业内部的委托代理关系。
样品的设计是重要内容。请清楚地介绍采样的框架、采样方法和样品的规模。要说在某个企业选择了多少员工，读者没有判断研究结果价值的根据，只有明确说明样品来源和特征，才能估算研究结果的适用范围。
2、论证设计和步骤描述论证必须围绕在“澄清问题”阶段提出的假设树而组织，论证设计首先必须设定假设树基层假设的变量关系。末端假设最终可以表示为y＝f（x）。当然，是否成立还需要检查和论证。Y=f（x）一般有以下形式。（1）相关表达。
两个变量x，y可能同时发生，但没有充分证据表明两者的因果性。只能说两个变量有关联。表达形式是y=ax。根据系统符号，可以判断两者之间没有正相关、负相关或关联。更实用的关联表达形式是以研究主体为s，以x为参数，假设y为变量，没有x时，可以将x作为主体s来表现，从而获得更好的输出值y。X是不发生x的情况。
（2）因果表现。相关关系表示共存现象，因果关系将变量间作用的机制表示为“ifx，theny”。
概率p（y124x）=1表示x出现，必然有y。实际上，y事件的发生原因有各种各样，发生x，没有其他因素的情况下，y可能不会出现。也就是说p（y124X）<；1。p（y124x）＝1、p（y124x）＝0的情况下，x需要产生结果y是足够条件。
（3）拓朴表现。与论文相关的概念和变量总是有一定水平的关联。
是调整变量之间分层和变量之间的个性的重要假设形式。表达式可以应用外延空间和内涵空间的概念。设置X=|x1，…xn124是对象集，被称为外延空间。
从分类角度看，X是种类概念，x是种类概念。Θ＝|θ1，…θ2|是属性集，被称为内包空间，Θ是变量或特征，θ是属性。它们的共性是类概念X的属性，并且可以归结为相同的对象集。
可以基于此外延的包含空间概念，表示x=124x1等多种形式的假设。xn124，即解释类概念X的组成xi，Xgt；Θ，X设定作为分类基准的变量。如果Θ是规模的话，Θ＝|θ1，…θm|是一个有价值的假设，它代表对象集X的组成比，并找到重要的Θ和个性θ及其结构。（4）数学模型的表现。
涉及多个参数和动态问题。假设的表达形式需要使用数学工具来描述参数x1。数学关系通常被称为数学模型。数学模型也是研究人员设想的变量间关系的表现，在管理研究中一般使用的数学工具中，记述多元回归方程和时间系列分析模型、操作模型、多边形理论、利益矛盾的两个行动模型、微分方程、有动态问题模型等。
这些内容都有专业课程的讲义，尤其对于工科大学的研究生来说应该有这方面的基础。根据以上假设的表达方法，博士论文应定量研究。
不支持数据和统计分析，没有变量，没有假设，很难说是研究论文。整体是抽象的无法观测的概念，不管怎么说都是逻辑性地成立的，不能说是研究成果。但是，只理解复杂的数学模型定量研究也是误解。
定性意见的量化验证了两个变量间正（或负）相关的假设，定量分析了分类和聚类等。研究成果的价值不是看使用数学工具的复杂性，而是看解决问题的价值。
部分论文脱离了为“定量分析”而研究的问题，制作复杂的数学模型，也没有得出之后的结论。这是一种非常不好的做法。在变量间关系设计后，将说明数据收集和假设验证的方法和手段。适用
问卷法、采访法、实地研究、实验法、干扰观测法等。“方法”部分说明选择了这样的验证和验证方法的理由，说明研究主体的选择、参数和变量的测定、可靠性和功效的保证等，同时叙述实施该论证方法的过程和步骤。
这部分内容应该占论文的相当多的版面。一种实证方法的设计是否合理，通常围绕着两个问题，即“控制”和“测量”。
控制，即研究人员对研究主体和环境进行安排，减少对外部变量研究结果的影响，强调研究的变量会引起变量的变化。测量是验证过程中不可分割的一环，也是误差的主要来源，测量描述包括比例的选择和测量工具等。3、数据分析验证方法和步骤设计完成后，接下来要使用实际数据。
数据的收集、整理、计算和分析前后呼应，逻辑上构成整体。如果前面的每一步是获得后中间结果和最终结果所需的道路，并且如果其中的任何部分都删除断开或部分，则无法得出结论。
数据表达应满足读者的重新计算和验算的要求，例如，在百分比计算的结构中，读者应该清楚地了解与该对象的组的构成对应的信息，足以从不同的角度进行验证。其他研究人员可以使用相同的指标和尺度制作相同的数据表，并获得相同的参数值和特征值。
数据源及其筛选过程和背景需要说明。需要对模型的各变量和参数的显示符号进行说明。同时，前后一致。不能混淆。图表很好地简洁地表示分析结果。这些和论文的文字部分形成整体，尽量接近文字的解释部分。表格是表示数据形式的证据，图表示变量之间的关系。
的表格或曲线表示的内容不要太多。内容繁杂的时候，倒不如把一个分成几个部分。论文的主要目的是向读者展示研究人员的主要创新点。但是，支撑这个创意点的基础工作也很重要。
数据分析过程显示了这样的基础作业过程。如果这一部分粗枝大叶的话，我觉得读者会接受不可靠的结论。创新假设，细致的论证方法设计和严密的数据分析构成了博士论文的工作。
但是，成功的研究工作要等规范，还有个性文章，让读者清楚地知道创新点在哪里，其基础是否可信，结论是否有效
