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社科类研究问题怎么确定研究方法怎么设计?

已有 3446 次阅读 2019-12-15 17:10 |系统分类:科研笔记

(版权声明:本文根据网络资料和某些学术文章整理而成,为学习交流使用,不存在牟利性质,属于Fair Use)

写文章发表固然很重要,但在写文章之前一定要认真设计您的研究包括研究问题和研究方法并按您的研究计划去真正做研究。这个直接影响到您的文章质量和能不能被高质量期刊接受的机率。

研究问题是指导论文分析的主要组织原则。 调查中的问题为我们提供了写作的机会和控制我们要说的话的重点。 它代表了学术交流的核心主题,也是我们探讨对话的其他主题以及发现新知识和新知识的方式。

问题陈述入门
以下是编写问题陈述的几个关键提示:
提示一:写下您的愿景。
为了确定解决问题时必须采取的措施,了解愿景非常重要。确保包括解决问题的好处。花时间清晰,简洁地写下您的愿景。
提示二:写出您的问题陈述。
撰写问题说明,描述问题以及解决问题的重要性。此两句语句仅描述您遇到的问题以及与该问题相关的特定问题。
提示三:组织您的方法。
写出计划用来解决问题的方法是写出问题陈述的关键部分。通过您的方法,您可以传达解决问题所要采取的步骤。
秘诀四:使用“​​ Ws”。
回想小学时,您会回想起您的英语老师可能是如何教您有关五个“ W”的-谁,什么,在哪里,何时以及为什么-撰写论文时需要回答的问题。在继续编写问题陈述时,您应该合并五个W,并完全回答它们。
您应该考虑:
    问题影响谁
    如果不解决问题,结果将是什么?
    问题出在哪里
    当问题需要解决时
    为什么解决此问题很重要
以下是一些要回答的问题的示例:
    问题是短期的,还是会持续到将来?
    有多少人受此问题影响?
    这项研究会修改现有的知识或做法吗?如果是这样,怎么办?
回答了所提出的问题后,您应该拥有一个非常全面的问题陈述。编写一些草稿,直到问题陈述尽可能详尽。
问题陈述的好处
编写问题陈述是必不可少的,因为它可以帮助您专注于研究并创建更具凝聚力和指导性的项目。在科学或其他研究领域中,很容易被大量可用的知识和信息所困扰。通过编写问题陈述,您可以迫使自己专注于回答手头的特定问题。这使您最终可以获得更好的结果,而不会浪费时间寻求不必要的途径或偏离您的主要目标。

研究设计是指您选择以一种连贯且合乎逻辑的方式整合研究的不同组成部分的总体策略,从而确保您将有效地解决研究问题; 它构成了数据收集,测量和分析的蓝图。 请注意,研究问题决定了您应该使用的设计类型,而不是相反!

研究设计的功能是确保获得的证据使您能够在逻辑上尽可能明确地有效解决研究问题。在社会科学研究中,获得与研究问题有关的信息通常需要指定检验理论,评估程序或准确描述和评估与可观察现象有关的含义所需的证据类型。
考虑到这一点,研究人员常犯的一个错误是,他们在认真思考解决研究问题所需的信息之前,太早开始研究。如果不事先解决这些设计问题,就无法充分解决整个研究问题,得出的任何结论都将有可能变得脆弱和令人信服。结果,将损害研究的整体有效性。
在您的论文中描述研究设计的时间和复杂性可能会有所不同,但是任何完善的设计都可以实现以下目标:
    清楚地识别研究问题并证明其选择的合理性,尤其是与可能已经使用的任何有效替代设计有关的问题,
    回顾和综合与研究问题相关的先前发表的文献,
    清楚明确地说明问题的核心假设[即研究问题],
    有效地描述对假设进行充分检验所必需的数据,并解释如何获得这些数据,以及
    描述在确定假设是真还是假时要应用于数据的分析方法。
研究设计通常包含在引言中,其长度根据您使用的设计类型而有所不同。但是,通过回顾利用相同研究设计的研究文献,您可以了解要做什么。这可以为您自己的论文提供大纲。

下面讨论几种常用的社科类研究方法:

个案研究设计
定义和目的
案例研究是对特定研究问题的深入研究,而不是详尽的统计调查或综合比较研究。它通常用于将非常广泛的研究领域缩小为一个或几个易于研究的示例。案例研究设计对于测试特定理论和模型是否确实适用于现实世界中的现象也很有用。当对某个问题或现象知之甚少时,这是一个有用的设计。
这些研究告诉你什么?
    通过对有限数量的事件或条件及其关系进行详细的上下文分析,该方法擅长使我们对复杂的问题有所了解。
    使用案例研究设计的研究人员可以应用各种方法,并依靠各种资源来调查研究问题。
    设计可以扩展经验或增加以前的研究已知的力量。
    尤其是社会科学家,广泛使用这种研究设计来研究当代现实生活情况,并为应用概念和理论以及方法论的扩展提供了基础。
    该设计可以提供特定情况和罕见情况的详细说明。
这些研究没有告诉你什么?
    单个或少数几个案例为建立可靠性或将调查结果推广到更广泛的人群,地点或事物提供了基础。
    对案件进行深入研究可能会使研究人员对调查结果的解释产生偏差。
    设计不利于因果关系的评估。
    重要信息可能会丢失,从而使案件难以解释。
    该案例可能无法代表或代表正在调查的较大问题。
    如果选择案例的标准是因为它代表了非常不寻常或独特的现象或研究问题,那么您对调查结果的理解只能适用于该特定案例。

因果设计
定义和目的
因果关系研究可以被视为以条件陈述的形式理解现象,即“如果X,则Y”。这种类型的研究用于衡量特定变化对现有规范和假设的影响。大多数社会科学家寻求因果关系的解释,以反映假设的检验。当一种现象(一个独立变量)的变化平均导致或导致另一种现象(因变量)的变化时,就会发生因果效应(从数学角度)。
确定因果关系的必要条件:
    经验关联-一个有效的结论是基于找到自变量和因变量之间的关联。
    适当的时间顺序-要得出涉及因果关系的结论,必须看到案例在因变量发生变化之前就已经经历了自变量发生变化的情况。
    非虚假性-两个变量之间的关系,不是由于第三个变量的变化而引起的。
这些研究告诉你什么?
    因果关系研究设计可帮助研究人员通过证明变量之间因果关系的过程以及消除其他可能性的过程来理解世界为何如此运作。
    复制是可能的。
    由于系统地选择了主题并比较了各组的公平性,因此该研究具有内部有效性的信心更大。
这些研究没有告诉你什么?
    并非所有的关系都是随意的!碰巧的是,总是存在两个无关的事件似乎相关的可能性(例如,Punxatawney Phil可以连续五年准确地预测冬季的持续时间,但事实仍然是,他只是一只毛茸茸的大啮齿动物)。
    因果关系的结论由于社会环境中存在的各种无关紧要的变量而难以确定。这意味着只能推断因果关系,而无法证明。
    如果两个变量相关,则原因必须先于结果。但是,即使两个变量可能有因果关系,有时也可能难以确定哪个变量最先出现,因此很难确定哪个变量是实际原因,哪个是实际结果。

群组式设计
定义和目的
群组式研究通常在医学科学中使用,但也在应用社会科学中发现,通常是指一段时间内进行的一项研究,涉及受试者或代表成员来自的人群成员,并且由某些人团结起来共性或相似性。队列研究使用定量框架来记录特定亚组内的统计事件,并根据与所研究的研究问题相关的相同或相似特征进行合并,而不是研究一般人群中的统计发生。队列研究通常使用定性框架,使用观察方法收集数据。同类群组可以是“开放式”或“封闭式”。
    开放式群组研究[动态人口,例如洛杉矶人口]所涉及的人口仅由该研究的一部分(并对其结果进行监控)的状态来定义。研究的进入和退出日期是单独定义的,因此,研究人群的大小不是恒定的。在开放式群组研究中,研究人员只能计算基于比率的数据,例如发病率及其变体。
    封闭群组研究[静态人群,例如参加临床试验的患者]涉及在一个确定的时间点进入研究的参与者,并且假定没有新的参与者可以进入该群组。鉴于此,研究参与者的数量保持不变(或只能减少)。
这些研究告诉你什么?
    群组的使用通常是强制性的,因为随机对照研究可能不道德。例如,您不能故意使人们接触石棉,只能研究其对已经接触石棉的人的影响。测量风险因素的研究通常依赖于群组设计。
    因为队列研究在结果发生之前就测量了潜在原因,所以他们可以证明这些“原因”先于结果,从而避免了关于是哪个原因和哪个效果的争论。
    同类群组分析具有高度的灵活性,可以深入了解随着时间变化的影响,并涉及各种不同类型的变化(例如,社会,文化,政治,经济等)。
    原始数据或辅助数据均可用于此设计。
这些研究没有告诉你什么?
    在对两个群组进行比较分析的情况下(例如,研究一组接触石棉而未接触石棉的人群的影响),研究人员无法控制两组之间可能存在差异的所有其他因素。这些因素被称为混杂变量。
    如果研究人员必须等待小组中感兴趣的条件发展,则群组研究可能需要很长时间才能完成。这也增加了关键变量在研究过程中发生变化的机会,从而可能影响调查结果的有效性。
    由于群组设计中缺乏随机化,因此其外部有效性低于研究人员随机分配参与者的研究设计的有效性。

跨部门设计
定义和目的
跨部门研究设计具有三个显着特征:无时间维度;依靠现有的差异而不是干预后的变化;并且,基于现有差异而不是随机分配来选择组。跨部门设计只能衡量各种人,主体或现象之间的差异,而不能衡量变化的过程。因此,使用此设计的研究人员只能采用相对被动的方法来基于发现进行因果推断。
这些研究告诉你什么?
    跨部门研究在特定的时间点为结果及其相关特征提供了清晰的“快照”。
    与实验性设计不同,在实验性设计中,研究人员会进行积极干预以产生和衡量变化或制造差异,而跨部门设计则侧重于研究和从人,主体或现象之间的现有差异中得出推论。
    需要在一个时间点并与之相关的时间收集数据。纵向研究涉及在长时间内采取多种措施,而跨部门研究则侧重于在某一时刻找到变量之间的关系。
    根据样本中的现有差异有目的地选择要研究的小组,而不是寻求随机样本。
    跨部门研究能够使用来自大量受试者的数据,并且与观察性研究不同,它不受地域限制。
    可以估计出感兴趣的结果的发生率,因为样本通常是从整个人群中获取的。
    由于跨部门设计通常使用调查技术来收集数据,因此它们相对便宜,并且占用的时间很少。
这些研究没有告诉你什么?
    很难找到除了一个特定变量之外非常相似的人,主题或现象来研究。
    结果是静态的且受时间限制,因此,不提供事件序列的指示或揭示历史或时间的背景。
    研究不能用于建立因果关系。
    这种设计仅提供了分析的快照,因此如果选择了其他时间范围,则始终存在研究可能会有不同结果的可能性。
    没有发现的后续行动。

描述性设计
定义和目的
描述性研究设计有助于回答谁,什么,何时,何地以及如何与特定研究问题相关的问题;描述性研究无法最终确定为什么的答案。描述性研究用于获得有关现象当前状态的信息,并描述与情境中的变量或条件有关的“存在的事物”。
这些研究告诉你什么?
    在完全自然和不变的自然环境中观察对象。真正的实验虽然可以提供可分析的数据,但通常会对受试者的正常行为产生不利影响(也就是海森堡效应,即在不影响系统的情况下无法进行某些系统的测量)。
    描述性研究通常被用作更定量研究设计的先驱,总体概述为有价值的变量指示了一些有价值的指标。
    如果了解了局限性,它们将成为开发更具针对性的研究的有用工具。
    描述性研究可以产生丰富的数据,从而在实践中产生重要的建议。
    Appoach收集了大量数据以进行详细分析。
这些研究没有告诉你什么?
    描述性研究的结果不能用于发现确定性答案或反驳假设。
    由于描述性设计通常使用观察性方法(与定量方法相对),因此结果无法复制。
    研究的描述功能在很大程度上取决于用于测量和观察的仪器。

实验设计
定义和目的
该程序的蓝图,使研究人员能够控制可能影响实验结果的所有因素。为此,研究人员试图确定或预测可能发生的情况。通常在因果关系中有时间优先(因果先于效果),因果关系中具有一致性(因果总是导致相同的效果)且相关程度很大的情况下使用实验研究。经典的实验设计指定了一个实验组和一个对照组。将独立变量施用于实验组而不施用于对照组,并且两组均在相同的因变量上进行测量。随后的实验设计在更长的时间内使用了更多的组和更多的测量值。真正的实验必须具有控制,随机化和操纵性。
这些研究告诉你什么?
    实验研究使研究人员可以控制情况。这样一来,研究人员就可以回答“什么原因导致某些事情发生?”的问题。
    允许研究人员识别变量之间的因果关系,并将安慰剂作用与治疗作用区分开。
    实验研究设计支持限制替代解释并推断研究中直接因果关系的能力。
    方法为单项研究提供了最高水平的证据。
这些研究没有告诉你什么?
    设计是人为的,结果可能无法很好地推广到现实世界。
    实验的人工设置可能会改变参与者的行为或反应。
    如果需要专用设备或设施,则实验设计可能会很昂贵。
    由于伦理或技术原因,某些研究问题无法通过实验进行研究。
    难以将人种学和其他定性方法应用于实验设计的研究。

探索性设计
定义和目的
当很少或没有早期研究可以参考或依赖以预测结果时,就可以对研究问题进行探索性设计。重点是获取见识和熟悉度,以便以后进行调查,或者在研究问题处于调查的初步阶段时进行。探索性设计通常用于建立对如何最好地研究问题或哪种方法可以有效地用于收集有关问题的信息的理解。
探索性研究的目的旨在产生以下可能的见解:
    熟悉基本的细节,设置和关注点。
    充分了解正在开发的情况。
    产生新的想法和假设。
    尝试性理论或假设的发展。
    确定将来是否可行研究。
    为了更系统地调查和提出新的研究问题,对问题进行了细化。
    制定了未来研究和技术的方向。
这些研究告诉你什么?
    设计是获取特定主题背景信息的有用方法。
    探索性研究非常灵活,可以解决所有类型的研究问题(什么,为什么,如何)。
    提供了定义新术语和阐明现有概念的机会。
    探索性研究通常用于生成形式假设并提出更精确的研究问题。
    在政策领域或实践中,探索性研究有助于确定研究重点和资源分配位置。
这些研究没有告诉你什么?
    探索性研究通常使用较小的样本量,因此,研究结果通常无法推广到广大人群。
    研究的探索性质抑制了对发现作出明确结论的能力。他们提供了见解,但没有确定的结论。
    探索性研究的基础研究过程是灵活的,但通常是无组织的,只能得出对决策者来说价值有限的初步结果。
    设计缺乏适用于数据收集和分析方法的严格标准,因为要探索的领域之一可能是确定哪种方法最适合研究问题。

历史设计
定义和目的
历史研究设计的目的是收集,验证和综合过去的证据,以建立捍卫或驳斥假设的事实。它使用辅助来源和各种主要文献证据,例如日记,正式记录,报告,档案和非文本信息(地图,图片,音频和视频记录)。限制是源必须是真实有效的。
这些研究告诉你什么?
    历史研究的设计并不引人注目;研究行为不会影响研究结果。
    历史方法非常适合趋势分析。
    历史记录可以添加重要的上下文背景,以更充分地理解和解释研究问题。
    研究者与受试者之间的相互作用通常不可能影响研究结果。
    可以反复使用历史资料来研究不同的研究问题或复制以前的研究。
这些研究没有告诉你什么?
    实现研究目标的能力与了解研究问题的可用文档的数量和质量直接相关。
    由于历史研究依赖于过去的数据,因此没有办法操纵它来控制当代环境。
    解释历史来源可能非常耗时。
    历史资料的来源必须一致地存档以确保访问。对于数字或仅在线来源而言,这可能尤其具有挑战性。
    原始作者对过去事件的解释具有自己的观点和偏见,而这些偏见在历史资源中更难确定。
    由于缺乏对外部变量的控制,关于内部有效性的要求,历史研究非常薄弱。
    完全解决研究问题所需的全部历史文献很少可用于解释,因此,需要承认差距。

纵向设计
定义和目的
纵向研究会随着时间的推移跟踪相同的样本,并进行重复观察。例如,通过纵向调查,可以定期采访同一组人,从而使研究人员能够跟踪一段时间内的变化并将其与可能解释为什么会发生变化的变量相关联。纵向研究设计描述了变化的模式,并帮助建立因果关系的方向和大小。在两个或多个不同的时间段内对每个变量进行测量。这使研究人员能够测量变量随时间的变化。这是一种观察性研究,有时也称为小组研究。
这些研究告诉你什么?
    纵向数据有助于分析特定现象的持续时间。
    使调查研究人员能够接近通常只有通过实验才能获得的因果解释。
    该设计允许测量从一个周期到另一个周期的差异或变量的变化[即,描述随时间变化的模式]。
    纵向研究有助于根据早期因素预测未来结果。
这些研究没有告诉你什么?
    数据收集方法可能会随时间变化。
    在较长的时间内很难保持原始样品的完整性。
    一次显示多个变量可能很困难。
    这种设计通常需要定性研究数据来解释结果的波动。
    纵向研究设计假设当前趋势将继续不变。
    收集结果可能需要很长时间。
    需要具有大的样本量和准确的采样以达到代表性

荟萃分析设计
定义和目的
荟萃分析是一种分析方法,旨在系统地评估和总结许多单独研究的结果,从而增加总体样本量,并提高研究人员研究感兴趣效应的能力。目的不是简单地总结现有知识,而是使用概要推理来发展对研究问题的新理解。荟萃分析的主要目标包括分析研究之间结果的差异,并提高评估效果的准确性。精心设计的荟萃分析取决于对选择研究的标准的严格遵守以及每项研究中信息的可用性,以正确分析其发现。信息的缺乏会严重限制可以达到的分析和结论的类型。此外,各个研究之间的结果之间的差异越多([异质性]),证明解释有效结果概要的解释就越困难。
荟萃分析需要满足以下要求,以确保结果的有效性:
    明确定义的目标描述,包括对要评估的变量和结果的精确定义;
    为研究的鉴定和选择提供合理合理的依据;
    评估和明确承认研究人员在确定和选择这些研究中的偏见;
    描述和评估研究样本量之间的异质性程度;和,
    用于评估研究的技术的合理性。
这些研究告诉你什么?
    可以作为确定文献差距的有效策略。
    提供一种方法,用于审查长时间以来从各种来源发表的有关特定主题的研究。
    在阐明对多项研究的研究结果进行分析的基础上,可以阐明哪些政策或计划措施是合理的。
    提供了一种方法来克服以前可能彼此之间几乎没有关系的单个研究中的小样本量。
    可用于产生新的假设或突出研究问题以供将来研究。
这些研究没有告诉你什么?
    在定义用于内容分析的标准方面的小小的违反会导致难以解释和/或毫无意义的发现。
    大样本量可以产生可靠但不一定有效的结果。
    例如,在所审查的文献类型,如何应用方法以及如何在要分析的研究样本中测量结果方面缺乏一致性,可能会使合成过程难以执行。
    根据样本量,复习和综合多个研究的过程可能非常耗时。

混合方法设计
定义和目的
混合方法研究比方法论更能代表一种研究研究问题的方法。混合方法的特点是关注需要解决的研究问题:1)检查现实生活中的上下文理解,多层次观点和文化影响; 2)有意应用严格的定量研究评估构筑物的大小和频率,并进行严格的定性研究,探索构筑物的含义和理解; 3)利用定量和定性数据收集技术的优势,以形成整体的解释框架,以产生可能的解决方案或对问题的新理解的目标。 Tashakkori和Creswell(2007)以及其他混合方法的拥护者认为,设计不仅包含简单地将定性和定量方法相结合,而且反映了一种新的“第三种”认识论范式,它占据了实证主义和解释主义之间的概念空间。
这些研究告诉你什么?
    叙事和非文本信息可以为数字数据增加含义,而数字数据可以为叙事和非文本信息增加精度。
    可以利用现有数据,同时生成并测试扎根的理论方法来描述和解释所研究的现象。
    可以研究更广泛,更复杂的研究问题,因为研究人员并不仅限于使用一种方法。
    一种方法的优点可以用来克服另一种方法的固有缺点。
    可以提供更强大,更可靠的证据来支持结论或建议集。
    可能会产生新的知识,新的见解或发现单一方法论可能无法揭示的隐藏见解,模式或关系。
    产生对研究问题的更完整的知识和理解,可用于增加应用于理论或实践的发现的一般性。
这些研究没有告诉你什么?
    研究人员必须精通理解如何将多种方法应用于研究问题的方法,并且必须精通优化如何设计将它们紧密融合在一起的研究的方法。
    可能会增加产生矛盾结果或模棱两可的发现的可能性,这些结果会妨碍得出有效的结论或提出建议的措施(例如,样本访谈答复不支持现有的统计数据)。
    由于研究设计可能非常复杂,因此报告调查结果需要组织良好的叙述,清晰的写作风格和准确的单词选择。
    设计邀请专家之间的协作。但是,与仅使用一种方法范式进行的研究相比,将不同的研究方法和写作风格进行融合需要更多地关注整个研究过程。
    定量和定性研究的并发合并需要更多地注意拥有足够的样本量,使用可比较的样本并应用一致的分析单位。对于定性研究的一个阶段建立在定量阶段或反之亦然的顺序设计,应决定从第一阶段得到的结果用于下一阶段,选择样本并估算两个阶段的合理样本量,并解释这两个阶段的结果都很难。
    由于要收集和分析多种形式的数据,因此此设计需要大量时间和资源来执行数据收集和解释中涉及的多个步骤。
观察设计
定义和目的
在研究者无法控制实验的情况下,此类研究设计通过将受试者与对照组进行比较得出结论。观测设计有两种一般类型。在直接观察中,人们知道您正在注视着他们。不引人注目的测量方法涉及任何研究行为的方法,这些方法可以使人们不知道自己正在被观察。观察性研究可以对现象进行有益的洞察,并且避免了建立大型而繁琐的研究项目的道德和实践困难。
这些研究告诉你什么?
    观察性研究通常是灵活的,不必围绕关于您期望观察到的假设的假设来构建[数据是新兴的,而不是预先存在的]。
    研究人员能够收集有关特定行为的深入信息。
    可以揭示群体互动的多层面之间的相互关系。
    您可以将结果推广到现实生活中。
    观测研究对于在应用其他方法(例如实验)之前发现哪些变量可能很重要很有用。
    观察研究设计说明了群体行为的复杂性。
这些研究没有告诉你什么?
    数据的可靠性很低,因为一次又一次地看到行为可能是一项耗时的任务,并且难以复制。
    在观察性研究中,发现可能仅反映唯一的样本人群,因此不能推广到其他人群。
    由于研究人员可能只会“看到他们想要看到的东西”,因此存在偏见问题。
    由于没有任何操作,因此无法确定“因果关系”。
    来源或主题可能并不都一样可信。
    研究人员在场的情况下,任何已知研究的群体都会在某种程度上发生变化,因此,可能会使所收集的任何数据产生偏差。

哲学设计
定义和目的
作为一种研究研究问题的广泛方法,而不是方法设计,哲学分析和论证被理解为挑战扎根于研究领域的根深蒂固,通常难以处理的假设。这种方法使用源自哲学传统,概念,模型和理论的论证工具来批判性地探索和挑战,例如,学术辩论中逻辑和证据的相关性,分析有关基本问题的论据或讨论科学理论的根源。关于研究问题的现有论述。这些主要的分析工具可以通过三种方式来构建:
    本体-描述现实本质的研究;例如,什么是真实的,什么不是真实的,什么是基本的,什么是衍生的?
    认识论-探索知识本质的研究;例如,知识和理解是通过什么方式依赖的?我们如何确定我们所知道的?
    价值论-价值研究;例如,个人或团体持有什么价值观,为什么?价值观如何与兴趣,欲望,意志,经验和端到端手段相关?而且,事实和价值之间有什么区别?
这些研究告诉你什么?
    可以为将道德决策应用于实践提供依据。
    作为获取对研究目的的更多自我理解和了解的一种手段。
    阐明个人或团体的一般指导做法和原则。
    哲学指导方法论。
    完善在相对不反思的思想和话语模式中引用的概念和理论。
    除了方法论之外,哲学还为认识论和现实结构(形而上学)提供了批判性思维。
    为术语,概念和思想的实际和理论使用提供清晰度和定义。
这些研究没有告诉你什么?
    对特定研究问题的应用受限[回答“那又怎样?”社会科学研究中的问题]。
    分析可以是抽象的,有争议的,并且在实际应用中仅限于实际问题。
    虽然哲学分析可能使曾经是简单的或被认为是许可的问题成为问题,但是写作可能会很密集,并且会受到不必要的行话,夸大其词和/或过多的引用和文献记载。
    使用隐喻作为哲学分析的工具是有局限的。
    从哲学到倡导,以及从抽象的思想到对现象世界的应用,都可能存在分析上的困难。

顺序设计
定义和目的
顺序研究是以一种有计划的,分阶段的方法进行的研究。依次执行],其中一个阶段将要完成,然后是另一个阶段,然后是另一个阶段,依此类推,目的是每个阶段都将在前一个阶段的基础上进行,直到在一段时间内收集到足够的数据来检验您的假设为止。样本大小不是预定的。在对每个样本进行分析之后,研究人员可以接受无效假设,接受替代假设或选择另一组受试者并再次进行研究。这意味着研究人员在做出是否接受无效假设或替代假设的最终决定之前,可以获得无数个主题。使用定量框架,顺序研究通常利用采样技术来收集数据并应用统计方法对数据进行分析。顺序研究通常使用定性框架,使用个体或一组个体[队列]的样本,并使用定性方法(例如访谈或观察)从每个样本中收集信息。
这些研究告诉你什么?
    对于样本量和抽样时间表,研究人员有无限的选择。
    由于此研究设计具有重复性,因此在研究的初始阶段可以进行较小的更改和调整,以更正和完善研究方法。
    这是用于探索性研究的有用设计。
    在执行此技术时,研究人员几乎不需要付出任何努力。通常它并不昂贵,费时或劳动力密集。
    由于研究是连续进行的,因此在获取和分析下一个样本之前,先要知道一个样本的结果。这为不断改进采样和分析方法提供了机会。
这些研究没有告诉你什么?
    抽样方法不能代表全部人口。达到代表性的唯一可能性是,当研究人员选择使用足够大的样本量而足以代表整个人口的很大一部分时。在这种情况下,很难研究第二个或更多个特定的样本。
    该设计不能用于创建涉及整个人群的结论和解释,因为采样技术不是随机的。因此,根据调查结果得出的结论是有限的。
    随着时间的推移很难解释和解释一个样本到另一个样本的变异,尤其是在使用定性数据收集方法时。

系统评价
定义和目的
正如Denyer和Tranfield [2009]所指出的那样,系统评价是一种特定的方法,可以确定有关明确定义的调查主题的现有研究,通常是基于公共政策或临床,基于实践的问题。设计涉及选择和严格评估每个已识别研究的贡献,分析和仔细综合数据,并以有助于对已知和未知的明确结论的方式报告证据。系统的评论不是传统的文献评论,而是一个独立的研究项目,它使用现有研究探索明确定义的研究问题。系统评价的设计与其他评价方法不同,因为不同且严格的原则适用于分析现有文献的评价过程。
注意:全面而精心设计的系统评价需要与图书馆员进行广泛而持续的磋商,以确保已找到所有有关研究问题的已发表和未发表的研究,并对它们是否应纳入分析进行评估。由于所需的时间投入和工作量,这些类型的审核通常作为一个小组项目进行。
这些研究告诉你什么?
    系统的综述通过结合旨在减少偏差和随机误差的分析和解释策略,综合了彼此相关的多项研究的发现。
    批判性探索,评估和综合方法的应用将无关紧要,不合理或多余的研究与值得反思的最突出和最相关的研究区分开来。
    它们可用于识别,证明和完善假设,识别并避免先前研究中的隐患,并解释数据不一致和数据冲突。
    系统评价可用于帮助决策者制定循证指南和法规。
    在适当应用时,使用严格,明确和预定的合成方法可提供有关干预措施,评估的效果的可靠估计,以及与每个正在研究的研究所调查的总体研究问题相关的效果。
    系统评价阐明了缺乏对研究问题的知识或透彻理解的地方,因此可以用来指导未来的研究。
    未发表的研究(即灰色文献)被接受,可以确保分析和解释有关主题的研究的最广泛方法。
    可以对合成结果进行概括,并且将发现推论到普通人群中,比大多数其他类型的研究更有效。
这些研究没有告诉你什么?
    系统评价本身不会创造新知识;它们是一种综合现有关于研究问题的研究的方法,以便获得新的见解并确定文献中的空白。
    研究人员进行调查的方式(例如,调查时间段,参与者人数,分析的数据来源等)可能会使有效地综合研究变得困难。
    纳入未发表的研究可能会给审稿带来偏见,因为它们在发表之前可能没有经过严格的同行评审过程。例子包括会议演讲或会议记录,政府机构的出版物,白皮书,工作文件和组织的内部文件,以及博士学位论文和硕士学位论文。

行动研究设计
定义和目的
行动研究设计的要点遵循一个特征周期,在此周期内首先采用探索性姿态,在此过程中发展出对问题的理解,并为某种形式的干预策略制定了计划。然后进行干预[在行动研究中的“行动”],在此期间,以各种形式收集相关的观察结果。实施新的干预策略,然后重复此循环过程,一直持续到对问题达成充分理解(或对该问题的有效实施解决方案)为止。该协议本质上是迭代的或周期性的,旨在从对问题的概念化和特殊化开始,并通过若干干预和评估开始,以加深对特定情况的理解。
这些研究告诉你什么?
    这是一种协作和自适应的研究设计,适合在工作或社区环境中使用。
    设计侧重于务实和解决方案驱动的研究成果,而不是测试理论。
    从业者使用行动研究时,有可能增加他们从经验中有意识地学习的数量;行动研究周期可以视为学习周期。
    行动研究通常与改善实践和倡导变革有着直接而明显的关联。
    研究人员没有隐藏的控制或指导的先例。
这些研究没有告诉你什么?
    这比进行常规研究更难,因为研究者承担了倡导变革以及研究主题的责任。
    行动研究很难编写,因为您不太可能使用标准格式来有效地报告您的发现(即数据通常是故事或观察的形式)。
    研究人员的过度投入可能会使研究结果产生偏差。
    行动研究实现其双重行动成果的循环性质[例如,变化]和研究[例如理解]既耗时又复杂。
    倡导变革通常需要研究参与者的支持。



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