科学家们的研究设计基因

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研究设计是实证研究项目中数据收集的综合计划。它是旨在回答特定研究问题或检验特定假设的实证研究的“蓝图” ，必须指定至少三个过程：数据收集过程，仪器开发过程，以及抽样过程。仪器开发和采样过程将在接下来的两章中介绍，数据收集过程。

从广义上讲，数据收集方法可以大致分为两类：实证方法和解释方法。实证主义方法，如实验室实验和调查研究，旨在进行理论检验，而解释方法，如行动研究和民族志，旨在建立理论。实证主义方法采用演绎方法进行研究，从理论开始，并使用经验数据测试理论假设。相比之下，解释方法采用归纳方法，从数据开始，并试图从观察到的数据中推导出有关感兴趣现象的理论。很多时候，这些方法被错误地等同于定量和定性研究。定量和定性方法是指收集的数据类型和分析。实证主义研究主要使用定量数据，但也可以使用定性数据。解释性研究在很大程度上依赖于定性数据，但有时也可以从包含定量数据中受益。有时，定性和定量数据的联合使用可能有助于对复杂的社会现象产生独特的洞察力，而这两种数据都无法单独获得，因此，结合定性和定量数据的混合模式设计通常是非常可取的。使用定量技术或定性技术。

实证主义研究主要使用定量数据，但也可以使用定性数据。解释性研究在很大程度上依赖于定性数据，但有时也可以从包含定量数据中受益。有时，定性和定量数据的联合使用可能有助于对复杂的社会现象产生独特的洞察力，而这两种数据都无法单独获得，因此，结合定性和定量数据的混合模式设计通常是非常可取的。使用定量技术或定性技术。实证主义研究主要使用定量数据，但也可以使用定性数据。解释性研究在很大程度上依赖于定性数据，但有时也可以从包含定量数据中受益。有时，定性和定量数据的联合使用可能有助于对复杂的社会现象产生独特的洞察力，而这两种数据都无法单独获得，因此，结合定性和定量数据的混合模式设计通常是非常可取的。但有时也可以从包含定量数据中受益。

有时，定性和定量数据的联合使用可能有助于对复杂的社会现象产生独特的洞察力，而这两种数据都无法单独获得，因此，结合定性和定量数据的混合模式设计通常是非常可取的。但有时也可以从包含定量数据中受益。有时，定性和定量数据的联合使用可能有助于对复杂的社会现象产生独特的洞察力，而这两种数据都无法单独获得，因此，结合定性和定量数据的混合模式设计通常是非常可取的。

外部效度或泛化性是指观察到的关联是否可以从样本泛化到人群，或推广到其他人、组织、背景或时间。例如，从美国金融公司样本中得出的结果能否推广到金融公司的总体或美国境内的其他公司？调查研究，其中数据来自各种各样的个人、公司或其他分析单位，往往比实验室实验更具有普遍性无法控制治疗和无关变量的地方。一些研究人员声称内部有效性和外部有效性之间存在权衡：更高的外部有效性只能以内部有效性为代价，反之亦然。

但情况并非总是如此。实地实验、纵向实地调查和多个案例研究等研究设计具有更高程度的内部和外部有效性。就个人而言，我更喜欢具有合理程度的内部和外部效度的研究设计，即那些落在效度锥内的研究设计。但这不应该表明这个锥体之外的设计没有任何用处或价值。研究人员对设计的选择最终取决于他们的个人偏好和能力，以及他们想要的内部和外部有效性水平。

构念效度检查给定的测量量表在测量其预期测量的理论构念方面的效果。社会科学研究中使用的许多结构，例如同理心、对变革的抵抗力和组织学习，都很难定义，更不用说衡量了。例如，构念效度必须确保移情测量确实是移情而不是同情，这可能很困难，因为这些构念在含义上有些相似。结构效度在实证研究中基于试点测试数据的相关性或因子分析进行评估。统计结论有效性检查使用统计程序得出的结论的有效程度。

科学家们的研究设计

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