Дизайн исследования - Research design

Дизайн исследования относится к общей стратегии, используемой для выполнения исследование[1] который определяет краткий и логичный план решения поставленных исследовательских вопросов посредством сбора, интерпретации, анализа и обсуждения данных.

В зависимости от точки зрения исследователя относительно его убеждений в природе знания (см. эпистемология ) и реальность (см. онтология ), часто сформированный дисциплинарный области, к которым принадлежит исследователь, будут влиять на методологии и методы, включенные в план исследования.[2][3]

Дизайн исследования определяет тип исследования (описательное, корреляционное, полуэкспериментальное, экспериментальное, обзорное, метааналитическое) и подтип (например, описательно-продольный тематическое исследование ), проблема исследования, гипотезы, независимые и зависимые переменные, экспериментальная конструкция и, если применимо, методы сбора данных и план статистического анализа.[4] Дизайн исследования - это структура, созданная для поиска ответов на вопросы исследования.

Типы и подтипы дизайна

Есть много способов классифицировать дизайн исследований. Тем не менее, приведенный ниже список предлагает ряд полезных различий между возможными дизайнами исследования. Дизайн исследования - это набор условий или сбора.[5]

Иногда различают «фиксированные» и «гибкие» конструкции. В некоторых случаях эти типы совпадают с количественный и качественный дизайн исследования соответственно,[6] хотя это не обязательно. В фиксированных планах дизайн исследования фиксируется до того, как начнется основной этап сбора данных. Фиксированные конструкции обычно основываются на теории; в противном случае невозможно заранее узнать, какие переменные необходимо контролировать и измерять. Часто эти переменные измеряются количественно. Гибкий дизайн дает больше свободы в процессе сбора данных. Одна из причин использования гибкого плана исследования может заключаться в том, что интересующая переменная не поддается количественному измерению, например культура. В других случаях теория может быть недоступна до начала исследования.

Группировка

Выбор того, как сгруппировать участников, зависит от гипотезы исследования и от того, как участники отобранный. В типичном экспериментальном исследовании будет по крайней мере одно «экспериментальное» состояние (например, «лечение») и одно «контрольное» состояние («отсутствие лечения»), но соответствующий метод группировки может зависеть от таких факторов, как продолжительность. фазы измерения и характеристики участников:

Подтверждающее или исследовательское исследование

Подтверждающий исследовательские тесты априори гипотезы - прогнозы результатов, сделанные до начала фазы измерения. Такой априори гипотезы обычно выводятся из теории или результатов предыдущих исследований. Преимущество подтверждающего исследования состоит в том, что результат более значим в том смысле, что гораздо труднее утверждать, что определенный результат можно обобщить за пределами набора данных. Причина этого в том, что в подтверждающем исследовании в идеале стремятся снизить вероятность ложного сообщения о случайном результате как значимом. Эта вероятность известна как α-уровень или вероятность ошибка типа I.

Исследовательский с другой стороны, исследования направлены на создание апостериорный гипотезы, исследуя набор данных и ища потенциальные отношения между переменными. Также возможно иметь представление о связи между переменными, но не знать направления и силы связи. Если у исследователя заранее нет конкретной гипотезы, исследование является исследовательским в отношении рассматриваемых переменных (хотя оно может быть подтверждением для других). Преимущество поисковых исследований в том, что новые открытия легче делать из-за менее строгих методологических ограничений. Здесь исследователь не хочет пропустить потенциально интересное соотношение и поэтому стремится минимизировать вероятность отклонения настоящий эффект или отношение; эту вероятность иногда называют β, и соответствующая ошибка составляет тип II. Другими словами, если исследователь просто хочет увидеть, могут ли быть связаны некоторые измеряемые переменные, он хотел бы увеличить шансы на получение значимого результата, снизив порог того, что считается существенный.

Иногда исследователь может проводить предварительное исследование, но сообщать о нем так, как если бы оно было подтверждающим («Гипотеза после того, как результаты известны», HARKing[7]-видеть Гипотезы, подсказанные данными ); это сомнительная исследовательская практика, граничащая с мошенничеством.

Проблемы состояния и проблемы процесса

Можно провести различие между проблемами состояния и проблемами процесса. Задачи состояния направлены на то, чтобы ответить, каково состояние явления в данный момент времени, а проблемы процесса связаны с изменением явлений во времени. Примерами государственных задач являются уровень математических навыков шестнадцатилетних детей или уровень, компьютерные навыки пожилых людей, уровень депрессии человека и т. Д. Примерами процессных проблем являются развитие математических навыков от полового созревания до взрослого возраста. , изменение навыков работы с компьютером с возрастом и изменение симптомов депрессии во время терапии.

Проблемы состояния легче измерить, чем проблемы процесса. Проблемы состояния требуют всего лишь одного измерения интересующего явления, в то время как проблемы процесса всегда требуют нескольких измерений. Для решения проблем процесса необходимы такие исследования, как повторные измерения и продольное исследование.

Примеры фиксированных конструкций

Планы экспериментальных исследований

В экспериментальном дизайне исследователь активно пытается изменить ситуацию, обстоятельства или опыт участников (манипуляция), что может привести к изменению поведения или результатов для участников исследования. Исследователь случайным образом распределяет участников по разным условиям, измеряет интересующие переменные и пытается контролировать смешивающие переменные. Поэтому эксперименты часто сильно фиксируются еще до сбор информации начинается.

В хорошем экспериментальная конструкция, некоторые вещи имеют большое значение. Прежде всего, необходимо подумать о том, как лучше всего использовать переменные, которые будут измеряться, а также какие статистические методы будут наиболее подходящими для ответа на исследовать вопрос. Таким образом, исследователь должен учитывать ожидания от исследования, а также способы анализа возможных результатов. Наконец, в экспериментальном плане исследователь должен учитывать практические ограничения, включая доступность участников, а также то, насколько они репрезентативны для целевой группы. Перед началом эксперимента важно рассмотреть каждый из этих факторов.[8] Кроме того, многие исследователи применяют анализ мощности перед проведением эксперимента, чтобы определить, насколько большой должна быть выборка, чтобы найти эффект заданного размера с заданным дизайном при желаемой вероятности проведения эксперимента. Ошибка типа I или типа II. У исследователя есть преимущество в минимизации ресурсов в планах экспериментальных исследований.

Неэкспериментальные исследования

Неэкспериментальные исследовательские планы не предполагают манипуляции ситуацией, обстоятельствами или опытом участников. Планы неэкспериментальных исследований можно условно разделить на три категории. Во-первых, в реляционных проектах измеряется ряд переменных. Эти планы также называются корреляционными исследованиями, потому что в анализе чаще всего используются данные корреляции. С корреляция не подразумевает причинно-следственной связи, такие исследования просто определяют совместное движение переменных. Корреляционные планы помогают определить связь одной переменной с другой и увидеть частоту совпадения в двух естественных группах (см. Корреляция и зависимость ). Второй тип - это сравнительное исследование. В этих планах сравниваются две или несколько групп по одной или нескольким переменным, например по влиянию пола на оценки. Третий тип неэкспериментальных исследований - это продольный план. Продольный план исследует такие переменные, как производительность, демонстрируемая группой или группами во времени (eee Длительное обучение ).

Примеры гибких исследовательских проектов

Пример использования

Известные тематические исследования - это, например, описания пациентов Фрейда, которые были тщательно проанализированы и описаны.

Белл (1999) заявляет, что «тематический подход особенно подходит для отдельных исследователей, потому что он дает возможность изучить один аспект проблемы более глубоко в ограниченном временном масштабе».[9]

Этнографическое исследование

Этот тип исследования проводится с участием группы, организации, культуры или сообщества. Обычно исследователь много времени проводит с группой.

Изучение обоснованной теории

Обоснованная теория Исследование - это систематический исследовательский процесс, направленный на разработку «процесса и действия или взаимодействия по существенной теме».[10]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Клейбо, Зак. «Руководства по исследованиям: организация научных работ: типы исследовательских проектов». library.sacredheart.edu. Получено 2020-10-28.
  2. ^ Райт, Сара; О'Брайен, Бриджит С .; Ниммон, Лаура; Закон, Маркус; Милопулос, Мария (2016). «Соображения по поводу дизайна исследования». Журнал последипломного медицинского образования. 8 (1): 97–98. Дои:10.4300 / JGME-D-15-00566.1. ISSN  1949-8349. ЧВК  4763399. PMID  26913111.
  3. ^ Тоби, Хильде; Кампен, Ярл К. (2018). «Дизайн исследования: методология междисциплинарных исследований». Качество и количество. 52 (3): 1209–1225. Дои:10.1007 / s11135-017-0513-8. ISSN  0033-5177. ЧВК  5897493. PMID  29674791.
  4. ^ Кресвелл, Джон У. (2014). Дизайн исследования: качественные, количественные и смешанные методы. (4-е изд.). Thousand Oaks: Публикации SAGE. ISBN  978-1-4522-2609-5.
  5. ^ Муаз, Джалил Мохаммад (2013), Практическое руководство по проведению исследования. Обобщение передовой исследовательской практики в соответствии со стандартом DCED
  6. ^ Робсон, К. (1993). Исследование реального мира: ресурс для социологов и практиков-исследователей. Молден: издательство Blackwell Publishing.
  7. ^ Дикманн, Андреас (2011). «Являются ли результаты большинства опубликованных исследований ложными?». Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 231 (5–6). Дои:10.1515 / jbnst-2011-5-606. ISSN  2366-049X. S2CID  117338880.
  8. ^ Адер, Х. Дж., Мелленберг, Дж. Дж., & Хэнд, Д. Дж. (2008). Консультации по методам исследования: товарищ консультанта. Huizen: Johannes van Kessel Publishing. ISBN  978-90-79418-01-5
  9. ^ Белл, Дж. (1999). Выполняю свой исследовательский проект. Бэкингем: ОУП.
  10. ^ Кресвелл, Дж. (2012). Образовательные исследования: планирование, проведение и оценка количественных и качественных исследований. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall.