有哪些研究方法或数据可以用来支持论文？

论文可以使用多种研究方法和数据来支持自己的观点。以下是一些常见的方法和数据类型:

1.实证研究:通过实验、观察或调查收集真实数据，运用统计分析方法对数据进行定量分析，以支持论点。

2.文献综述:通过对已有研究文献的系统回顾和总结，归纳已有研究的发现和观点，从而为自己的研究提供理论基础和背景支持。

3.案例研究:选取一个具体的案例或群体作为研究对象，对其特征、行为或决策进行深入研究，以揭示具体现象的原因和机制，从中推断出普遍规律。

4.定量分析:运用数学模型、计算机模拟等方法对数据进行数值计算和分析，揭示变量之间的关系和影响。

5.定性分析:通过深度访谈、焦点小组讨论、观察等方法收集非数值数据，运用内容分析、主题分析等技术对数据进行解读和分析。

6.历史比较:通过对不同时期、不同地域或不同文化背景下的案例进行比较研究，找到支持论点的异同点。

7.统计模型:建立数学模型或统计模型，对数据进行建模和预测，以支持论点的推断和预测。

8.实验室研究:控制和操作实验室环境中的变量，并进行实验研究以验证假设或理论。

9.网络分析:利用计算机技术和数据分析软件对大规模网络数据进行分析，揭示网络结构和关系的规律。

以上只是列举了一些常用的研究方法和数据类型，要根据研究问题的性质、目的和可行性来选择合适的方法和数据。