博士論文的方法從方法論的角度詳細說明論證過程。讀者可以根據論文的說明方法獨立反復進行這個論證和驗證工作。方法的部分應該包含三個內容的說明。研究主體、論證框架及步驟及數據分析。
1、研究主體管理研究對象包括個人、群體、組織、項目和社會產品。研究主體描述主體自身的特征及主體所處的整體結構，例如研究對象為企業主管，規定企業主管的整體，說明整體規模和特征，可能影響年齡、教育程度、工作經歷等各種研究結果的變量。
讀者關注心中主體和論文中的研究主體的類似度。例如，關于小企業的研究，實務者正在詢問這項研究是否適用于大企業，是否適用于自己的企業。某研究論文無視研究主體的定義，論文中有些章節是企業管理者，有些章節是政府官員，或者說政府主管部門和企業經營者的委托代理關系，有時會談企業內部的委托代理關系。
樣品的設計是重要內容。請清楚地介紹采樣的框架、采樣方法和樣品的規模。要說在某個企業選擇了多少員工，讀者沒有判斷研究結果價值的根據，只有明確說明樣品來源和特征，才能估算研究結果的適用范圍。
2、論證設計和步驟描述論證必須圍繞在“澄清問題”階段提出的假設樹而組織，論證設計首先必須設定假設樹基層假設的變量關系。末端假設最終可以表示為y＝f（x）。當然，是否成立還需要檢查和論證。Y=f（x）一般有以下形式。（1）相關表達。
兩個變量x，y可能同時發生，但沒有充分證據表明兩者的因果性。只能說兩個變量有關聯。表達形式是y=ax。根據系統符號，可以判斷兩者之間沒有正相關、負相關或關聯。更實用的關聯表達形式是以研究主體為s，以x為參數，假設y為變量，沒有x時，可以將x作為主體s來表現，從而獲得更好的輸出值y。X是不發生x的情況。
（2）因果表現。相關關系表示共存現象，因果關系將變量間作用的機制表示為“ifx，theny”。
概率p（y124x）=1表示x出現，必然有y。實際上，y事件的發生原因有各種各樣，發生x，沒有其他因素的情況下，y可能不會出現。也就是說p（y124X）<；1。p（y124x）＝1、p（y124x）＝0的情況下，x需要產生結果y是足夠條件。
（3）拓樸表現。與論文相關的概念和變量總是有一定水平的關聯。
是調整變量之間分層和變量之間的個性的重要假設形式。表達式可以應用外延空間和內涵空間的概念。設置X=|x1，…xn124是對象集，被稱為外延空間。
從分類角度看，X是種類概念，x是種類概念。Θ＝|θ1，…θ2|是屬性集，被稱為內包空間，Θ是變量或特征，θ是屬性。它們的共性是類概念X的屬性，并且可以歸結為相同的對象集。
可以基于此外延的包含空間概念，表示x=124x1等多種形式的假設。xn124，即解釋類概念X的組成xi，Xgt；Θ，X設定作為分類基準的變量。如果Θ是規模的話，Θ＝|θ1，…θm|是一個有價值的假設，它代表對象集X的組成比，并找到重要的Θ和個性θ及其結構。（4）數學模型的表現。
涉及多個參數和動態問題。假設的表達形式需要使用數學工具來描述參數x1。數學關系通常被稱為數學模型。數學模型也是研究人員設想的變量間關系的表現，在管理研究中一般使用的數學工具中，記述多元回歸方程和時間系列分析模型、操作模型、多邊形理論、利益矛盾的兩個行動模型、微分方程、有動態問題模型等。
這些內容都有專業課程的講義，尤其對于工科大學的研究生來說應該有這方面的基礎。根據以上假設的表達方法，博士論文應定量研究。
不支持數據和統計分析，沒有變量，沒有假設，很難說是研究論文。整體是抽象的無法觀測的概念，不管怎么說都是邏輯性地成立的，不能說是研究成果。但是，只理解復雜的數學模型定量研究也是誤解。
定性意見的量化驗證了兩個變量間正（或負）相關的假設，定量分析了分類和聚類等。研究成果的價值不是看使用數學工具的復雜性，而是看解決問題的價值。
部分論文脫離了為“定量分析”而研究的問題，制作復雜的數學模型，也沒有得出之后的結論。這是一種非常不好的做法。在變量間關系設計后，將說明數據收集和假設驗證的方法和手段。適用
問卷法、采訪法、實地研究、實驗法、干擾觀測法等。“方法”部分說明選擇了這樣的驗證和驗證方法的理由，說明研究主體的選擇、參數和變量的測定、可靠性和功效的保證等，同時敘述實施該論證方法的過程和步驟。
這部分內容應該占論文的相當多的版面。一種實證方法的設計是否合理，通常圍繞著兩個問題，即“控制”和“測量”。
控制，即研究人員對研究主體和環境進行安排，減少對外部變量研究結果的影響，強調研究的變量會引起變量的變化。測量是驗證過程中不可分割的一環，也是誤差的主要來源，測量描述包括比例的選擇和測量工具等。3、數據分析驗證方法和步驟設計完成后，接下來要使用實際數據。
數據的收集、整理、計算和分析前后呼應，邏輯上構成整體。如果前面的每一步是獲得后中間結果和最終結果所需的道路，并且如果其中的任何部分都刪除斷開或部分，則無法得出結論。
數據表達應滿足讀者的重新計算和驗算的要求，例如，在百分比計算的結構中，讀者應該清楚地了解與該對象的組的構成對應的信息，足以從不同的角度進行驗證。其他研究人員可以使用相同的指標和尺度制作相同的數據表，并獲得相同的參數值和特征值。
數據源及其篩選過程和背景需要說明。需要對模型的各變量和參數的顯示符號進行說明。同時，前后一致。不能混淆。圖表很好地簡潔地表示分析結果。這些和論文的文字部分形成整體，盡量接近文字的解釋部分。表格是表示數據形式的證據，圖表示變量之間的關系。
的表格或曲線表示的內容不要太多。內容繁雜的時候，倒不如把一個分成幾個部分。論文的主要目的是向讀者展示研究人員的主要創新點。但是，支撐這個創意點的基礎工作也很重要。
數據分析過程顯示了這樣的基礎作業過程。如果這一部分粗枝大葉的話，我覺得讀者會接受不可靠的結論。創新假設，細致的論證方法設計和嚴密的數據分析構成了博士論文的工作。
但是，成功的研究工作要等規范，還有個性文章，讓讀者清楚地知道創新點在哪里，其基礎是否可信，結論是否有效
