首先你要好好查资料，了解前人都做了啥

看清研究现状：在动手制定研究计划之前，得花大力气去翻相关领域的各种书籍、报告，还有学术论文。把这些资料读透了，就能知道自己想研究的问题，在现有的知识体系里处于啥位置。就好比你想研究人工智能在医疗影像诊断方面咋用，那就得把现在已经有的 AI 算法在医疗影像这块咋使的、诊断准不准、遇到啥难题这些方面的资料都找出来。这样就能避免做重复工作，保证自己研究的问题有点新意思。

学学前人的招儿：看看其他研究者碰到类似问题的时候，用的啥研究方法、咋设计实验、怎么分析数据。要是发现他们的方法挺管用，那就可以借鉴过来，再根据自己的问题稍微改改。比如在医疗影像诊断研究里，要是瞧见别人用了特定的数据集和评估指标来验证算法好不好使，那咱们设计自己研究的时候，就可以参考人家的做法。

瞅瞅学科发展方向：时刻关注自己学科领域的新动态、新趋势，琢磨琢磨自己的研究问题跟未来的发展搭不搭边。要是一个研究问题跟现在、将来的学术走向或者行业发展趋势对着干，那这问题能不能行得通、有没有用，可就不好说了。还拿医疗影像诊断举例，现在医疗技术发展得贼快，研究 AI 在医疗影像诊断里咋实现实时、远程应用，就挺符合潮流；要是还盯着过时的诊断技术和 AI 咋结合，那就不太明智了。

把研究问题界定清楚

搞懂关键概念：得把研究问题里的那些重要术语、概念，给定义得明明白白。就说研究 “数字化转型对传统制造业企业绩效的影响”，首先就得说清楚啥是 “数字化转型”，是光引进新的信息技术系统、让生产流程自动化呢，还是连商业模式都跟着大变样之类的；还有 “企业绩效” 咋衡量，是只看财务指标、市场份额呢，还是把非财务的创新能力、客户满意度这些也算进去。把概念弄清楚了，研究问题才能准，操作起来也方便。

划清研究边界：得给研究问题圈定个合理的范围，别整太大，也别整太小。要是范围太大，像 “数字化转型对所有企业的影响”，那研究起来复杂得要命，根本没法深入细致地搞；要是范围太小，比如 “某一特定数字化软件对某一小型工厂某一生产环节效率的影响”，研究成果的用处可能就不大。对于刚才说的制造业数字化转型那个例子，可以把研究范围定在某个特定地区、一定规模的传统制造业企业，重点看看数字化转型的几个关键方面，对主要的企业绩效指标有啥影响。

看看手头有啥资源能用

数据资源：得琢磨研究过程里要用到的数据好不好弄到手。做实证研究，数据可是重中之重。要是研究问题需要大量不好搞的数据，像涉及企业机密的数据，或者得用特殊设备采集的数据，又没有别的办法替代，那这研究能不能搞下去就悬了。在医疗影像诊断研究里，就得想想能不能拿到足够数量、还挺有代表性的医疗影像数据，还有获取数据的时候咋保证合法合规，咋保护隐私。

时间和经费：估算一下完成研究得花多长时间、多少钱，再瞅瞅自己能不能满足这些条件。复杂的研究问题可能得长时间做实验、大规模搞调查，或者长时间收集数据，花钱肯定也不少，像买实验设备、给调研人员发工资、买数据分析软件这些都得花钱。就说一个涉及多地区、多年度的企业数字化转型对绩效影响的研究，就得掂量掂量有没有足够的时间收集分析数据，有没有钱去搞大规模的企业调研。

挑个合适的研究方法

选对研究方法：得根据研究问题的性质，挑个合适的研究方法。要是探索性的研究问题，像 “新兴技术在某一领域应用的潜在模式”，可能用案例研究、扎根理论这些定性研究方法更合适；要是验证性的研究问题，像 “某种新药物是不是比现有药物更有效”，那就得用实验研究、统计分析这些定量研究方法。在医疗影像诊断研究中，如果是探索新的 AI 算法应用模式，可以先试试案例研究和专家访谈；要是验证算法的诊断准确性，就得搞实验设计和统计检验了。

看看方法行不行得通：评估一下选的研究方法在实际操作里能不能行得通。这包括自己有没有技术能力用好这个方法，像熟不熟悉实验设计软件、统计分析工具这些；能不能让研究对象配合，像搞企业调研或者患者实验的时候，人家愿不愿意参与；还有得符合伦理道德要求，像涉及人体实验或者处理隐私数据的时候，得保证研究方法符合伦理规范。