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在确定研究方法时,首先需要思考以下几个关键问题:
我如何设计实验/采样?在设计实验或选择样本时,需要明确你所做的假设。例如,你是否假设某种变量会影响研究结果?你选择了哪些样本?样本的选择标准是什么?
我测量了哪些变量,为什么?确定哪些变量对你的研究至关重要,并解释为何选择这些变量。你测量的变量是否能有效地反映研究问题?
我如何处理和存放材料/数据?详细说明你如何收集、存储和处理研究材料或数据。确保数据处理过程符合伦理规范和研究的要求。
我如何分析数据?描述你使用的数据分析方法,包括统计程序、方程式、软件工具等。阐明这些方法如何帮助你解读数据。
我如何定义数据的重要性?解释你如何评估和定义数据的意义。这包括对数据结果的解释和研究结论的形成。
我可以提供哪些参考文献?列出支持你研究方法的关键文献。通过这些文献,你可以展示你的研究方法在现有研究中的位置和贡献。
我遇到了什么困难?诚实地描述你在研究方法中遇到的困难,以及你是如何克服这些困难的。
我的方法与之前的研究相比如何?比较你所采用的方法与已有研究中的方法,说明你的方法有何创新和进展。
在确定研究方法时,洋葱图提供了一个实用的框架。这个图表将研究方法分为六个层次,从外到内逐层剥开,帮助你系统地构建研究方法。以下是这些层次的简要介绍:
1. 研究哲学(Research Philosophy)
最外层是研究哲学,这涉及到你的研究假设、数据分析方式以及对结果的表述。这一层影响着你选择的所有研究方法,因此在撰写methodology时,首先需要明确你的哲学立场。例如,你是否采用实证主义、解释主义或其他研究哲学?
2. 研究方法(Research Approach)
第二层是研究方法,包括归纳法和演绎法。归纳法是从特定观察出发,构建一般性理论,而演绎法则是从现有理论出发,验证假设。这一层帮助你选择适合你研究的问题的整体方法。
3. 研究策略(Research Strategy)
研究策略包括调查(survey)、案例研究(case study)、实验(experiment)等。这一层解释了你将使用哪些具体方法来收集数据。你的选择应与研究问题和目标密切相关。
4. 研究时间范围(Research Time Horizons)
这一层决定了你的研究是横截面的(cross-sectional)还是纵向的(longitudinal)。横截面研究关注一个特定时间点的数据,而纵向研究则关注在一段时间内的数据变化。
5. 数据收集技术(Data Collection Techniques)
描述你采用的数据收集技术,包括问卷、访谈、观察等。这一层需要阐明为何选择这些技术,它们如何帮助你收集有效数据,并讨论这些技术的优缺点。
6. 数据分析方法(Data Analysis Methods)
最后,数据分析方法层次涉及你如何处理和分析数据。这包括统计分析方法、数据编码和解释方法等。确保选择的方法能够有效地帮助你解答研究问题,并清晰地展示你的研究结果。
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