寫文獻綜述一定要體現Critical Thinking !

寫(xie) 文獻綜述時，光總結研究發現是不夠的！展現批判性思維才能提升論文深度，讓你的分析更具說服力！

以下是五種具體(ti) 方法，並附中英文例子供參考：

如果你正在為(wei) Report的複雜結構和寫(xie) 作邏輯發愁，這篇超詳細的攻略一定能幫到你！

01、識別研究的差距與(yu) 局限性

不僅(jin) 要描述每項研究的發現，還要指出這些研究的局限性，例如：

• 樣本規模是否足夠大？
• 研究方法是否適用？
• 理論框架是否全麵？

例子：

Although several studies (e.g., Taylor, 2018; Miller, 2019) have explored the impact of sustainable development on corporate strategy, most focus on Western countries and lack consideration of Asian markets, limiting the global applicability of the results.

盡管有多項研究（如Taylor, 2018; Miller, 2019）探討了可持續發展對公司戰略的影響，但大多數集中於(yu) 西方國家，缺乏對亞(ya) 洲市場的研究，這限製了研究結果的全球適用性。

02、比較和對比不同研究的結果與(yu) 方法

探討不同研究的結果是否一致，若不一致，分析可能的原因，例如：

• 數據來源是否相同？
• 樣本選擇是否存在偏差？
• 方法是否適用不同的研究場景？

例子：

Johnson (2017) and Lee (2020) both investigated the transformation of project management frameworks. However, while Johnson found positive transformations, Lee highlighted numerous challenges. This difference may arise because Johnson’s study focused on large multinational corporations, whereas Lee’s examined small and medium-sized enterprises.

Johnson (2017) 和 Lee (2020) 都研究了項目管理框架的轉型，但Johnson的研究發現了積極的轉變，而Lee指出了許多挑戰。這可能是因為(wei) Johnson的研究對象是大型跨國公司，而Lee的研究對象是中小型企業(ye) 。

03、評估研究的理論框架與(yu) 假設

研究是否基於(yu) 紮實的理論框架？假設是否清晰且合理？對這些問題的評估能凸顯你的批判性思維。

例子：

Many studies (e.g., Smith, 2016; Brown, 2018) have adopted stakeholder theory but overlooked the conflicts among stakeholders. This oversight could lead to an incomplete understanding of the complexities involved in strategic changes.

很多研究（如Smith, 2016; Brown, 2018）采用了利益相關(guan) 者理論，但忽視了利益相關(guan) 者之間的衝(chong) 突。這種忽視可能導致對戰略變革複雜性的認識不足。

04、考慮研究的時間與(yu) 背景

研究所處的時代和背景對結果有重要影響，討論這些因素可以加深你的分析深度。

例子：

Research conducted during economic crises (e.g., Rogers, 2009) reveals different strategic responses compared to studies done during economic prosperity (e.g., Green, 2015), indicating that economic context significantly influences research conclusions.

在經濟危機背景下（如Rogers, 2009）進行的研究顯示了不同的戰略應對方式，而在經濟繁榮時期（如Green, 2015）的研究得出的結果卻有明顯不同。這表明經濟背景對研究結論有重要影響。

05、識別和評估研究中的偏見與(yu) 主觀性

研究中可能存在的偏見，包括：

• 數據來源偏差（如過於依賴自我報告數據）
• 研究者的主觀傾向（如選擇性數據解釋）

例子：

Williams’s (2019) research primarily relies on self-reported data, which may be subject to social desirability bias, potentially resulting in more optimistic findings than the actual situation.

Williams（2019）的研究主要依賴自我報告數據，這種方法可能存在社會(hui) 期望偏差，導致結果可能比實際情況更為(wei) 樂(le) 觀。