作家のためのトップ4の調査方法

研究方法は習得するのが難しいテーマです。 この記事では、4 つの標準的な調査方法について詳しく説明します。

ライターとして、ケース スタディ、さまざまな種類の調査、因果関係を説明し、複雑な調査研究を説明して、読者が伝えようとしている内容を理解できるようにする必要があります。 調査方法には、定性調査、定量調査、混合法調査、二次データ分析の 4 つの一般的なタイプがあります。 読者に情報を提供するという点では、4 種類の調査すべてに役割があり、どのタイプの調査が自分のトピックに最も適しているかを理解する必要があります。

ここでは、変数間の関係を読者に説明する際に何を探す必要があるかを理解するのに役立つ、それぞれの調査方法について説明します。

なぜ異なる研究デザインが存在するのか?

研究者が質問に答えたり、概念を理解したりする場合、彼らの関心にとって最も価値のある情報を提供するタイプの研究を使用する必要があります。 研究者が求めている情報は、数値で簡単に定量化できる場合があります。

たとえば、研究者は、何人の人が新薬によって救われているか、または人が教育に費やしたお金がその後の人生で得たお金とどのように相関しているかを知りたいと思うかもしれません. ただし、研究者が答えたいと思う他の質問は、数字では簡単に満足できません。 たとえば、研究者は、トラウマが人の長期的な幸福にどのように影響するか、または子供と両親との関係が他の人との友情の形成にどのように影響するかを知りたい場合があります.

基本的な研究方法の用語

研究が書面で重要である理由と、理解すべきさまざまな種類の研究方法を掘り下げる前に、研究方法を説明するために使用される語彙の基本的な理解が不可欠です。以下で、いくつかの重要な用語を見てください。科学研究を読んだり説明したりするときに理解する必要があります。

• 独立変数:テストされている研究の要因 (たとえば、患者でテストされている薬)。
• 従属変数:独立変数に依存する研究の要因 (たとえば、患者が投薬を受けているかどうかに基づく患者の状態の変化)。
• 対照群:独立変数を受け取らない群。
• ランダム サンプリング:研究者が数値またはその他のランダム化手法を使用して、どの研究参加者を対照群に割り当て、誰を独立変数として受け取るかを決定するプロセス。
• 相関:独立変数と従属変数が関連していることを発見した研究。
• 因果関係:独立変数の変化が従属変数の変化の直接的な原因であることを発見した研究。

たとえば、陸上競技会の前にゲータレードを飲むと、競技会の前にゲータレードを飲まなかった場合と比較して、アスリートのスピードが向上するかどうかを判断しようとしている研究者を想像してみてください。 独立変数は、研究者が研究しているゲータレードです。 従属変数は、アスリートの速度の変化です。 対照グループは、2 回目の大会の前にゲータレードを与えられなかったアスリートのグループです。

ランダム サンプリングとは、すべてのアスリートに番号が割り当てられ、ランダムな参加者が研究グループと対照グループに割り当てられることを意味します。 この研究の相関関係は、ゲータレードを飲んだアスリートが実際に飲んでいないアスリートよりもスピードの改善を示した可能性がありますが、因果関係については研究者がゲータレード自体を証明する必要があります (スポーツドリンクがスピードを改善すると信じているアスリートのような他の要因ではありません)。 performance) が速度の変化の原因でした。

作家が研究方法を理解する必要がある理由

ありがたいことに、研究者は、人、行動、科学、環境などについてさらに学ぶのに役立ついくつかの研究方法を開発しました. 作家として、研究方法を理解することは、読者が概念を理解するのに役立つ作品を作成するための鍵です。

おそらく、非学術的な設定で書いているとします。 その場合、あなたの作品を読んでいる人は統計や研究の専門家ではないので、あなたが提供している情報を彼らがすぐに理解できるように書く必要があります。 これは、標準的な研究方法の違いを理解し、科学者や研究者がなぜある方法を別の方法よりも選択するのかを読者に説明する必要があることを意味します. ここでは、定量調査、定性調査、混合法調査、および二次データ分析の 4 つの標準的な調査方法を見ていきます。

上位 4 つの調査方法

1.定量調査

量的研究には、測定可能なデータまたは数値データが含まれます (簡単なヒント: 量的という言葉には文字「n」が含まれているため、この種の研究には数字が含まれることを覚えやすくなっています)。 定量調査では、研究者は数値に変換できるデータを使用する必要があります。 研究者は、定量的調査研究でデータを収集するために、測定可能な従属変数が必要です。 たとえば、さまざまな食事が体重にどのように影響するかを研究する場合、研究者は定量的研究方法を使用します。これは、増減した体重の量が従属変数になるためです。

量的調査方法は、定性的方法よりも変数間の因果関係を判断するのに優れています。 通常、実験、調査、アンケート、および統計分析は、量的研究者が結論を引き出すために使用する方法です。 ライターとして、読者に提示する情報が簡単に消化できるようにすることが重要です。 定量的研究を使用して文章で主張する場合は、問題の研究にリンクして、読者がより多くの情報を入手できるようにします。

読者が要点を理解するのを助けるために、研究からのチャートやその他のインフォグラフィックを含めることは問題ありませんが、主張を行うために使用している研究の適切な説明の代わりにグラフィックを使用していないことを確認してください.

2.定性調査

定性調査は、逸話、物語、直接の説明を使用して、人々の生活、仕事、および相互作用についてさらに学ぶため、定量調査とは異なります。 その結果、定性調査を使用する研究者は、調査方法に柔軟性があるという利点があります。 質的調査アプローチでは、変数間の相関関係や因果関係を発見することが難しい場合があります。

定性調査では、実験の多くの要因が制御されているため、研究者は独立変数が従属変数に影響を与えるかどうかを簡単に判断できます。 定性調査では、研究者はしばしば人々の人口統計をよりよく理解するために、彼らの生活様式への深い洞察を提供する調査質問に答えるように依頼します. これは、人々のグループを理解しようとする研究者にとって貴重な情報を提供できますが、この研究方法論では、確固たる結論を導き出すことが困難になる可能性があります.

定性調査を使用して文章を強調する場合、定性調査プロセスの結果はさまざまな要因に左右される可能性があることを読者に思い出させることが重要です。 通常、質的研究は量的研究ほど管理されていません。

特定の経験が人によってどのように異なるかを理解するために取り組んでいる研究プロジェクトは、定性的なアプローチに最も適しています。 多くの場合、質的研究者は自由回答形式の質問を使用して、特定の状況が研究対象の人々にどのように影響したかをさらに学び、回答者が研究者に幅広い理解を提供する方法で自分の経験を議論できるようにします.

実施されている研究の種類によっては、質的研究者が研究プロジェクトに関するより多くの情報を得るために、さまざまな人口統計の人々と協力する必要がある場合があります。 これは、研究者が定性的なデータを収集し、性別、文化、および年齢に関連する障壁を超える傾向を特定するのに役立ちます。 たとえば、定性調査プロジェクトでは、研究対象者が過去に経験したことについて話し合うことや、特定の出来事や経験に対する彼らの見方が研究期間を通じてどのように変化するかを調査するために、数週間、数か月、または数年間追跡することが含まれる場合があります。住んでいます。

ライターとして、定性調査について書くことで、議論している主題についての一人称視点を読者に提供できます。 定性調査について書いているときは、出来事やその他の要因が研究の人々にどのように影響したかの例を提供しているが、因果関係を示唆する統計的な例を提供していないことを読者に説明してください. 定性的研究と定量的研究の両方について読者と話し合って、あなたの主張を裏付けることが役立つ場合があります。

3. 混合法研究

一部の研究プロジェクトは、研究者が定性的データと定量的データを使用してトピックについてさらに学ぶ混合方法研究に最適です。 量的研究は、問題、投薬、またはその他の独立変数が人々のグループにどのように影響するかの統計分析を提供できます。 定性調査は、研究に人間的な側面を追加し、独立変数が人の生活にどのように影響するかに関する内部情報を研究者や読者に提供します。

混合法研究について書くときは、研究の情報を使用して、データの質的側面と量的側面の両方を読者に示してください。 このタイプの調査は、読者に自分の主張を裏付ける数値情報と逸話的な情報の両方を提供できるため、執筆に適しています。 たとえば、あなたが文章で作ろうとしている要点を裏付ける混合方法の研究を見つけるのに苦労しているとします。 その場合、いくつかの定量的および定性的な研究を使用して、読者に混合方法の調査研究で見られるのと同様の説明を提供することをお勧めします。

4.二次データ分析

研究者は、元の研究から導き出した結論を再考させる新しい情報を得ることがあります。 二次データ分析とは、研究者が既存のデータを使用して新しい結論を導き出すことを指します。 このデータ分析は、特定の概念に関する過去の信念がどのように変化したかを説明するのに役立ちます。 新しいアイデアをサポートするために古いデータがどのように使用されているかについて書いている場合は、いくつかの二次データ分析研究を記事に含めてください。 研究者が時間の経過とともにどのように新しい信念を形成してきたかを読者に説明してください。 また、既存のデータをさらに分析することで、将来どのように新しい理解が得られるかについて話し合うこともできます。

研究方法について書くためのヒント

調査研究を読者に説明するときは、次のヒントを念頭に置いてください。

1. 実験的研究がどのように機能するかを理解するのに役立つ研究方法または統計コースの受講を検討してください。 複雑な概念に特に注意してください。これらの概念は、読者にとっても複雑になる可能性があります。
2. 常にスタディにリンクしてください。 これにより、読者は必要に応じてより多くの情報を得ることができます。 オンライン出版物に書いていない場合は、Web アドレスと、作品の引用ページの情報にアクセスした日付を含めてください。
3. あなたの研究とは対照的な研究を見ることを忘れないでください. 執筆中に使用している研究結果に反する情報を見つけた場合は、必ず詳細を確認してください。 矛盾する研究が読者に存在することを恐れずに述べてください。
4. 読者に（統計的有意性だけでなく）実際の有意性を説明してください。 あなたが説明している研究の結果が実際の生活で何を意味するかについて、必ず読者に伝えてください.
5. あなたの人口統計を知ってください。 中学生または高校生向けの文章を書いている場合は、大学教授向けの文章とは異なる方法で統計について議論する必要があります。

詳細については、最高の研究書のまとめをご覧ください。