图 学术研究全周期方法匹配时间线
新手学会标准化的研究方法入门认知框架后,直接可以获得3项可量化的明确收益:
- 减少80%以上因为方法误用造成的数据返工问题,平均减少至少30%的课题推进时间
- 学术论文外审阶段由于研究逻辑漏洞被打回的概率可以降低55%
- 研究结论的可信度符合学术研究规范的要求,不需要后期推翻核心数据重新验证
某双一流高校文科硕士的真实经历表明,他最初写课程学术论文的时候把问卷调查当作纯定性研究来做,收集了200份样本之后才发现零散的主观文本内容根本不能支撑起提出的研究结论,后来系统地学习了三种研究方法的分类体系,把原来的研究设计改为“定量问卷统计+定性田野访谈补充细节”的混合研究设计,最后顺利通过了评审,论文还获得了当年度课程优秀评级。
本文只供参考、学习,严禁学术不端,不得用于代写、规避查重等行为。
2. 研究方法的主流分类体系框架
研究方法知识体系脑图
目前学术圈中常用的研究方法分类体系有三个主流划分维度,涵盖了社会科学研究、自然科学研究的全部需求。
- 按研究数据属性划分:定性研究与定量研究是我国高校研究方法课程里最根本的分类标准,定性研究和定量研究属于两个最基本的分类,之后又发展出融合了两者优点的混合研究设计。
- 按研究执行时序划分:横断研究是在某一个时间点上对研究对象进行一次性数据收集的研究,纵向追踪研究是对研究对象进行长时间的跟踪研究,收集研究对象的变化数据。
- 按研究介入程度划分:干预型研究就是主动地用变量来影响研究场景,非干预型观察研究就是在没有改变研究对象自然状态的情况下进行数据采集。
从近年来CSSCI来源期刊公开发表的学术论文研究方法出镜率统计可知,定量研究占57%左右,定性研究占28%左右,混合研究占15%左右,新手可以根据所在领域的主流应用情况来选择适合自己的入门学习途径。
主流研究方法适用场景分布对比
定量研究方法的底层逻辑就是用数值化的结构化数据来证实变量间的关系,其主要目的是得出普适性的统计规律,在正确使用的前提下可以提高研究结论的可重复度约为70%,常见的细分类型以及适用的场景有以下几种。
实验研究法,即在严格控制无关变量的情况下,检验核心变量之间存在的因果关系,适合于自然科学、心理学、临床医学等领域进行实证研究。
问卷调查法是一种快速收集标准化的结构化数据的方法,适合于社会调研、用户行为统计、公共政策满意度评价等研究场景。
统计分析法依靠大量公开数据进行变量相关性的推导,适合于宏观趋势类的研究,如经济金融、公共卫生等。
大数据挖掘研究法是针对非结构化的大量数据进行特征提取和规律总结,适合用于互联网、人工智能相关的用户行为研究的场景。
4.1 定性研究方法的常见类型及适用范围
定性研究方法的底层逻辑就是对现象背后的动机、意义、场景等进行深层次的挖掘,其主要目的就是探究复杂社会行为的形成原因,适合小样本深入探究型研究,使用合理可以使研究结论的场景解释能力提高60%。
深度访谈法是指通过一对一半结构化的交流方式来挖掘受访者自身没有直接表露出来的深层动机,适合小众群体行为探究类研究。
田野调查法是指长时间地、全面地进入到研究现场,长期观察、记录一手的原始资料,是人类学、社会学中最重要的经典研究方法。
文献研究法是以公开文献、史料、档案资料为基础进行的梳理和分析,不需要直接接触研究对象,适合人文历史、理论综述类的研究。
案例研究法是对单个或者多个典型案例做全面的、多维度的分析,适合企业管理、基层政策落地效果评价等研究。
混合研究方法是把定性研究和定量研究的逻辑互补结合起来,合理使用混合研究方法可以使学术论文的评审通过率提高42%,目前主流的实施范式有三种标准操作程序:
- 解释性序列混合设计,即先通过定量统计得出总体规律,再用定性方法探究规律背后的原因。
- 探索性序列混合设计,先做小范围的定性调研提出研究假设,再用定量方法在大样本范围内进行假设检验。
- 嵌入式混合设计,用一种方法做研究框架,用另一种方法做局部补充验证,不需要完全对等地投入两类研究资源
混合研究方法的主要优点是可以克服单一研究方法的视角缺陷,既具有大样本的普适性又有场景的细节解释力,不会造成研究结论的以偏概全。
下面是新手研究者1分钟快速选型对照表,将定性、定量、混合三种主要研究方法的主要判断维度全部列出,初步选题之后对照勾选就可以迅速确定适合的研究方向。
6. 研究方法选择的通用决策逻辑
图 三类核心研究方法选型决策路径
新手完全可以根据三步标准化决策逻辑来确定适合的研究方法,不用随大流,盲目地追逐热点复杂方法:
- 第一步:确定研究的主要问题:判断自己的研究主要需求是解释现象背后的原因,还是检验变量之间的量化关系,前者优先定性研究逻辑,后者优先定量研究逻辑
- 第二步:匹配自身可以支配的资源条件:综合考虑样本可得性、空余时间周期、已掌握的技能储备,如果你没有条件接触大样本调研对象,强行选择需要500份以上样本的定量研究,大概率会出现数据质量不达标的问题
- 第三步:参照同领域权威研究的范式:查找3-5篇同选题方向的CSSCI来源期刊论文,梳理出这些论文所使用的成熟的研究设计思路,再根据自己的研究特点进行适配性调整
新手入门最容易犯的错误提示就是不要为了追求方法的复杂性而盲目地堆砌各种工具,脱离研究的主要目的去使用各种方法,使研究逻辑出现不必要的冗余漏洞,从而降低结论的可信度。
还要注意的是,研究设计是研究方法落地的前置总体安排,从属关系上研究方法属于研究设计的重要组成部分,你在撰写学术论文的研究方法部分时,要清楚地写出所选择的方法类型、数据采集流程、分析逻辑,完全符合学术写作规范的要求。
- 定量研究通用模板:本文使用问卷调查的方法,向[目标群体]发放[X]份有效问卷,用[SPSS/Stata]对数据进行描述性统计和相关性分析,检验[XX变量关系假设]
- 定性研究通用模板:本文用半结构化的深度访谈法,对[X]位典型的受访者进行时间[X]分钟的访谈,得到的文本资料为[X]字,通过编码分析得出核心的研究结论。
3.混合研究通用模板:本文用解释性序列混合研究设计,先用[定量方法]得到整体统计规律,再选取[X]个典型受访者做深度访谈,补充解释规律背后的生成逻辑。
本内容是参照风笑天的《社会研究方法》中有关章节规范整理而成的,并经过某高校社会学系研究方法课程助学学术审核。
常见问题
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先确定研究的主要问题和研究目的,是要探索现象的原因还是验证变量关系,再根据自身可以支配的时间、样本资源、技术工具等情况,选择合适的研究方法类型,也可以参照同领域高质量文献的成熟方法范式进行调整优化。
定性研究更注重发现现象背后的深层含义、行为动机以及场景细节,以文本、访谈记录等非结构化数据为主;定量研究以统计验证、量化关系推导为主,用数值化的结构化数据来支持研究逻辑、数据形态、分析工具等各个方面,二者存在着明显的差别。
没有绝对的好坏之分,混合研究适用于同时解释现象本质和验证量化结论的复杂研究情境,可以弥补单一方法视角的不足,但是也会增加研究执行的复杂度,需要更多的时间和资源投入,根据研究实际需要来决定是否采用。
比如用小样本访谈数据强行得出大范围普适结论、没有控制无关变量就直接得出实验变量的因果关系、脱离研究目标盲目堆砌多种研究方法等,误用之后研究结论的严谨性和可信度都会受到影响。