研究方法是指我們用來研究我們的問題並得到研究結果的方式。只有使用專業的研究方法，我們才能解決有價值的問題並獲得有意義的研究結果。如果我們已經完成了研究，那麼我們肯定掌握並成功應用了我們採取的研究方法，剩下的就是在論文中按規範和習慣介紹研究方法。
研究方法的介紹既需要滿足規範，又需要遵循一些習慣。規範是規則性的東西，相對而言比較好介紹。介紹研究方法的習慣則會與學科、專業、問題和具體的研究有關，因此很難在這裡進行全面介紹。考慮到規範與習慣兩個問題的複雜性和多樣性，本文僅僅對如何介紹方法給出一些粗線條建議。首先，我們將給出方法介紹有何作用。接著從兩個方面給出一些具體建議，這兩個方面分別是如何確定研究方法介紹在大綱中的位置和研究方法介紹需要顧及的內容。最後給出一些一般性建議，包括如何權衡細節與長度以及如何找到介紹方法的句型。在論文中不能忽視研究方法的介紹，因為在讀者看來，我們所使用的研究方法可能有多個方面的作用：
作用1：幾乎所有讀者都會希望了解我們是如何得到研究結果的，這是人們關注的與學術論文相關的基本要素之一。其它要素是問題是什麼、目的是什麼、研究結果是什麼、有什麼結論。
作用2：對我們的研究結果特別感興趣的讀者可能會重複使用我們介紹的方法以便檢驗能否重複我們的結果，這對於那些引起重大關注的結果尤其如此，因為人們在接受結果之前希望重複檢驗。作用3： 資深讀者包括論文審稿人一般會依據我們使用的方法的合理性來判斷我們研究得到的結果是否正確或值得信賴。作用4：相對於你的研究問題的資歷較淺的讀者可能會學習我們介紹的研究方法，以便用於解決相似問題。作用5： 使用相似方法解決問題的讀者可以從我們的方法介紹中吸取更多經驗。作用6：一些使用其它方法但處理相似問題的讀者會將他們得到的結果與我們介紹的方法得到的結果進行比較，以便論證他們的結果或方法的合理性。例如，我們使用計算機模擬得到了結果，而他們使用數學理論得到了相似結果，他們會希望兩者進行比較，如果吻合，那麼就進一步證明了他們的結果的合理性。作用7： 一些需要解決更廣泛問題或追求更有深度結果的讀者會將我們介紹的方法加以改進，以便用到不同問題或得到更多、更有價值的發現。
如果把引言、方法、結果和結果的討論當作論文的核心要素，那麼組織核心要素的方式便稱為論文的宏觀結構。常見的宏觀結構有三類：
第一類是規範結構，也稱為IMRaD結構。最高一級大綱按順序是引言（Introduction)、方法（Methods)、結果（Results）和(and)討論（Discussions）。這種結構的優點是，論文結構顯得十分規範。缺點是，好像結果與方法之間沒有什麼直接關係，尤其在討論結果時，還需要回顧是針對哪些研究結果的討論。
第二類是邏輯型結構。除引言外，各大綱標題均是論文的邏輯節點，且所謂的方法會穿插在論文中需要用到的地方。例如，對於許多數學論文，方法由整體思路（一般在引言中介紹）以及穿插在全文的推導和證明等數學段落構成。讀者看這些證明與推導，就會有跟著作者在做研究的感覺。第三類是自由結構。按主題或其它任意形式組織大綱。例如，第1節是引言、第2節是問題A的研究、第3節是問題B的研究、等等。對於自由結構，方法的介紹有可能是單獨的一個一級大綱或二級大綱內容，也可能分散在不同主題之中（如果各個主題有自己獨立的方法）。自由結構的優點是，規範結構和邏輯結構都是它的特例，因此可以有更大的自由度來組織材料。例如，如果適合按主題順序分大綱就按主題分大綱，如果適合按過程順序分大綱就按過程分大綱。如何決定我們方法介紹的位置呢？那就看目標期刊上相似方向論文的做法。如果大多數論文採取哪種結構，就可以採取哪種結構。
按照一般性說法，方法介紹需要顧及如下五個方面的內容。對於規範結構的論文和部分自由結構的論文，這五部分內容放在一章或一節按順序介紹，對於邏輯型結構和另一部分自由結構的論文，這五部分內容可以按某種邏輯分散在論文的各個部分。
第一部分是我們的研究採取的大致思路是什麼？這是一個頂層設計問題。在引言中的研究思路中應有一個簡要介紹。如果研究方法放在某獨立的一級大綱之中，可以在起始位置介紹這一思路。頂層思路可以是以下三個部分的一個概述。第二部分是我們採用了什麼現有和自備的工具。這裡所指的工具可以是數學工具、計算機軟體或程序、儀器設備、材料、樣本、場地、現有理論、經驗模型、資料庫、資料或其它要用到的東西。對於某些工具，需要交代那些與研究結果密切相關的性能（如精度、解析度等）。例如，儀器設備可能有一些性能參數，而你的研究結果與這些性能參數的好壞相關，那麼需要介紹性能參數。具體而言，假設你測量的數據是在某個頻率範圍，那麼儀器設備的測量頻率就應該覆蓋這個範圍。第三部分是我們是如何使用這些工具以及如何得到結果的。這可能涉及到使用工具的步驟或過程、需要注意的細節、遇到關鍵問題時所採取的策略、等等。以過程為例，可能是測量、觀測、調查、記錄、計算、推理、統計、比較、設計等。第四部分是如何整理數據的。這裡所指的數據是一個廣義概念。某些情形下可能是數字和表示數字的表格與圖形。如果你呈現的結果屬於定量型的，那麼需要用到數據採集與處理。需要解釋數據是如何獲得的、如何分析處理這些數據的。比如說，如果數據量很大，你需要交代是如何用到軟體工具來統計數據或者用圖形來表示數據的。定性研究也可能涉及數據採集和處理。有時需要從一堆看上去雜亂無章的數據通過某種數學工具或方法提煉出一些特徵（如形態、頻率、極值、範圍、斜率等等）或邏輯或數學關係。