发布时间：2024-01-26 11:15
学生对主要研究感到疑虑的原因可能是多方面的。从对主要研究方法的缺乏了解，到对统计学的厌恶，或是对所需技能的不足……学生对于论文中的主要研究常常感到的紧张，往往可与考试前几乎不可逾越的压力相媲美。然而，进行研究和参加考试之间存在显著差异。前者更具吸引力。你有权提出问题，并且有机会在某个领域做出一些小的贡献。
现在，我们告诉你一个小秘密——其实进行研究并不那么难。关键在于学会遵循特定的程序，并知道何时做出特定的决定。这就是这份指南的用武之地;它提供全面开展毕业论文的初步研究工作的建议，帮助你做好论文写作前的准备工作。
你的主要研究的第一步是确定你的研究将使用的数据类型。一般来说，你可以选择主要数据、次要数据和大数据。请注意，本指南关注的是主要研究——即使用主要数据的研究。尽管如此，了解每种数据方法都有一些好处。
1.主要数据
主要数据是由研究者自己收集的。在进行本科或研究生学位的主要研究时，你通常会主要依赖这种类型的数据。通常说主要数据是“实时”数据，意味着它是在研究项目进行时收集的。在这里，数据收集完全受研究者的直接控制。
2.次要数据
次要数据是由过去的其他人收集的，通常可以通过过去的研究人员、政府来源以及各种在线和离线记录来获取。这种数据类型被称为“过去数据”，因为它是在过去收集的。使用次要数据相对容易，因为你不必亲自收集任何数据。然而，不总是能够确定次要数据对你的项目是否百分之百相关，因为它是为了回答不同的研究问题而收集的。此外，次要数据的准确性也可能存在问题。
3.大数据
大数据是最复杂的数据类型，因此在本科或研究生学习中几乎从不使用。大数据具有三个V特征：大量的数据、各种类型的数据和高速度的数据处理。由于大数据的复杂性，标准的数据处理程序不适用，你需要进行深入的培训才能学会如何处理它。
在进行主要研究时，你可以选择依赖定性、定量或混合方法。每种方法将分别描述，然后我们将看一下根据你选择的方法需要完成的具体步骤。
1.定性研究
定性研究具有探索性质。这意味着在主题没有定量调查时常进行定性研究，你正在首次探索该主题。通过考虑特定个体的观点，你关注反映动态(而不是固定)现实的特定含义。通过观察或采访人们，你可以了解他们对现实的看法。
2.定量研究
定量研究具有证实性质。因此，主要目标是通过依赖统计分析来证实或否定假设。在定量研究中，你将关注反映固定和可测量(而不是动态)现实的数字数据。通过使用大样本并通过可靠工具测试参与者，你试图将你的发现推广到更广泛的人群。
3.混合研究
混合研究结合了定性和定量方法。目标是比单一方法更全面地了解一个主题。通常，混合方法涉及首先进行定性研究，然后通过定量研究予以补充。
因此，首先通过一个关注特定个体意义的小规模研究来探索现象，然后试图通过更大的样本形成假设并进行测试。你还可以依赖其他混合方法，这将在后面进行描述。
定性研究的主要优势之一在于你可以深入细致地探讨一个主题。这是因为你将放大镜对准特定的人物或事件。通过专注于这种深入的观点，你可以理解与研究主题相关的具体含义、事件、行为、思想和环境。在定性研究中获得的信息比定量研究更为详细。
然而，定性研究无法达到的目标也有很多。由于你正在调查一组特定的人，无法将研究结果推广到更广泛的人群。在定性方法中，建立研究的质量也更为困难。在这里，研究的质量取决于你自己的技能以及在解释结果时避免偏见的能力。最后，定性研究涉及解释多个观点，这使得很难达成共识并确定结果和结论的“底线”。
有几种类型的定性方法，你需要决定哪一种对你的研究问题最相关。最常见的定性方法包括观察、访谈、焦点小组和案例研究。让我们分别讨论每一种。
1.观察
观察，顾名思义，涉及观察一群个体在他们自己的环境中。作为研究者，你的角色是沉浸在这个环境中，观察感兴趣的行为。你可以参与与参与者的互动，因此扮演一个参与者的角色，也可以作为旁观者和观察者。你需要完成一个事先准备好的观察检查表，其中记录参与者的行为。
2.访谈
访谈是最常见的定性方法。在访谈中，你的角色是依赖预先确定的问题，探讨参与者的理解、观点、态度、感受等。根据你的研究主题，你也可以在问题结构上偏离，探讨当前看似相关的内容。主要目的始终是了解参与者自己的主观观点。
3.焦点小组
焦点小组类似于访谈，只是它们是与多个人进行的。焦点小组的参与者通常来自不同的人口背景。你的角色是引导他们进行开放式讨论，并探讨他们对某个主题的理解。
在访谈和焦点小组中，你应该记录你的会话，并在事后将其转录。
4.案例研究
案例研究关注与你的研究主题相关的特定个人或组织。选择这些个人和组织进行案例研究的原因是它们提供了一个有趣、不寻常或特别启示性的情境。你的角色是探讨案例研究如何为你的研究提供信息。
在选择参与者时，首先需要问自己谁是你的参与者。如上所述，在进行观察、访谈和焦点小组时，你的参与者将是一组人，而在进行案例研究时，将是一个人或组织。
要确定这些个体(或组织)将是谁，你必须参考你的研究问题。你还需要决定参与者的数量，定性研究中通常较低，并决定参与者是否应该来自相似或不同的背景。问自己：什么需要连接它们，什么需要区分它们?
选择参与者涉及决定你将如何招募他们。观察研究通常有一个预先确定的环境，你的参与者在这个环境中操作，这使得招募变得简单，因为你知道你的参与者在哪里。案例研究不需要招募，因为你调查的对象是一个预定义的人或组织。
然而，访谈和焦点小组需要更为精细的招募方法，因为你的参与者需要代表某个特定的目标群体。这里的一种常见的招募方法是“雪球技术”，即你现有的参与者自己招募更多的参与者。否则，你需要确定连接你的参与者的因素，并尝试在他们都操作的地点招募他们。
还要记住，你的参与者始终需要签署知情同意书，同意参与研究(有关知情同意和研究伦理的更多信息，请参见下文第9步)。
定性研究涉及使用测量方法，尽管这些方法比定量研究中使用的方法简单得多。观察研究通常包括一个清单，您在其中记录观察到的事物。焦点小组、访谈和大多数案例研究使用结构化或半结构化访谈。结构化访谈依赖于预定的一组问题，而半结构化访谈则结合了预定的问题与进一步探讨回答的机会。
在大多数情况下，您会希望使用半结构化访谈，因为它们使您能够引导出更详细的回答。
在使用观察时，您需要制定观察清单;在使用访谈时，您需要制定访谈问题。观察清单很容易创建，因为它涉及您预先确定的观察重点。这可能包括参与者的姓名(如果他们要保持匿名，可能是编号)、他们的人口统计特征以及您正在观察的任何事物。
在制定访谈问题时，您需要参考研究问题，有时还需要参考相关文献。例如，如果您的访谈关注玩电脑游戏的动机，您可以制定与研究问题相关的一般问题，比如，“什么最激励您玩电脑游戏?”。
然而，通过查阅相关文献，您可能会发现有些人玩游戏是因为他们感到有竞争力，于是决定询问您的受访者，“玩游戏是否满足了您对竞争力的需求?”
无论是观察清单还是访谈问题的制定，都应该始终咨询您的导师的建议。
在分析定性研究结果时，您不需要依赖复杂的统计学方法。这是因为您不会使用任何数值数据。(请注意，您确实需要计算参与者的平均年龄，以及根据性别、教育背景、种族等分布的百分比)。对于定性研究，您的数据分析依赖于对数据进行编码并找到其中的主题。
编码的过程应该很直接。您只需阅读观察清单或访谈记录，然后划出每个有趣的观察或答案。
在数据中找到主题涉及将编码的观察/答案分组成模式。这是一个将编码进行分组的简单过程，可能需要一些时间，但通常是有趣的工作。在编码和找到数据主题时，有不同的选择。这些包括主题分析、解释性现象学分析、持续比较分析、叙事分析和话语分析。让我们对这些进行定义。
主题分析是最常用的程序。其目标是对数据进行编码，搜索编码之间的主题，回顾主题，并为主题命名。解释性现象学分析与主题分析相同，但专注于理解在给定环境中某个人如何理解一种现象。
在持续比较分析中，将一段数据(一个主题，一个陈述)与所有其他数据进行比较，以检测相似之处或差异;这种比较旨在理解数据之间的关系。叙事分析也提取主题，但它关注参与者在语言上如何表达他们的经验。
最后，话语分析也关注语言，但其目标是理解语言与塑造人们思想和行为的影响之间的关系。
进行定性研究的程序相当直截了当。在招募参与者之后，您需要安排观察时间(对于观察)或采访时间(对于采访、焦点小组和案例研究)。在观察和采访过程中，您正在收集数据。正如前文所述，您始终需要记录您的采访，并在之后进行转录。观察检查表只需在观察过程中完成。
一旦您的数据被收集，您就可以进行结果分析，然后您应该准备好撰写最终报告。
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