I 横esearch非ある - 所与の時間にデータを収集し、分析するための実験方法。主題として特定の人間のコミュニティを持ち、社会科学で広く使用されています。縦断的研究などの他のタイプの研究と比較して、横断的研究は情報の収集を1つの期間に制限します。
このタイプのデザインを用いた研究は、実験結果よりも記述的です。横断研究にはいくつかの種類があり、それぞれ目的や方法が異なります。それらの特性を考えると、変数が特定の時点で母集団にどのように影響したかを説明するのに非常に役立ちます。
横断研究の例
結果を提示する方法と同様にツールは類似しているため、人口統計および統計と密接に関連しています。その特徴の中には、研究された変数がほぼ自動的に評価される迅速さが含まれます。
一方、選択した母集団のサンプルが十分に代表的であることが不可欠です。そうしないと、結論が現実に適合しない可能性があります。
特徴
このタイプの研究の主な特徴は、データの収集方法です。この方法で、測定された現象の有病率と、それが一度に人口に与える影響を測定するために使用されます。
横断的研究は実験的な呼びかけには含まれませんが、実際の環境での被験者の観察に基づいています。研究の目的が選択されると、特定の特性または状況が同時に比較されます。これが、フィールドイマージョンとも呼ばれる理由です。
ほとんどの場合、母集団の代表として選択されたサンプルは定性的に調査されます。これにより、問題のコミュニティでの発生率を分析して変数を定義できます。
結論を提示するときに使用されるツールは、統計のツールと非常によく似ています。絶対周波数、平均値、モード、または最大値の使用は一般的です。同様に、結果をより適切に表示できるグラフ、図、その他の要素も頻繁に使用されます。
横断研究は、目的と方法に応じて、3つの異なるタイプに分類されます。
探索的デザイン
変数またはこれらのセットを知るための最初の調査です。これは通常、新しい問題に適用され、同じトピックに関する他の研究への一種の紹介を構成します。それらは、定性的アプローチ内のフィールドイマージョンで最も使用されています。
説明的なデザイン
このタイプの設計を通じて、1つ以上の変数に現れる値と発生率が調査されます。その結果、ある瞬間の状況を客観的に見ることができます。
データから発展させることができる仮説がそうであるように、完全に記述的な結果を持つタイプの研究では。
明確な例は、特定の疾患に関する医学的研究です。データが取得されると、医師は人口のどの部門が状態に最も影響を受けるかを決定します。
確かに、それが原因を見つけるのに役立つわけではありませんが、それは主題を掘り下げるさらなる研究のための良い基礎です。
因果相関デザイン
この場合、研究者は2つの異なる変数間の関係を探します。目的は、それらの間に因果関係があるかどうかを見つけることです。他の場合には、この側面は背景に行き、他の領域の関係を見つけます。
方法論
このタイプの研究では、主題の選択は、その範囲内で調査される変数を探す以外に、以前の研究を必要としません。地域、近隣、クラス、その他の人間のグループのいずれでもかまいません。
この方法が病気の有病率の調査に使用されることは非常に一般的です。その場合、興味のある場所を選択する必要があります。たとえば、有毒な流出の近くの都市で、さらに関連する病気が発生していないかどうかを確認します。
はい、選択したサンプルが結果を推定する母集団を表すことが重要です。
データ収集
必要なデータを取得するための標準化された方法があります。通常のことは、個人的なインタビュー、調査、またはアンケートを通じて、直接行うことです。
彼の研究が効果的であるためには、研究者は測定される事象と現象を非常に明確に定義しなければなりません。
仮説
必要なデータがすべて揃ったら、研究チームはそれを分析し、適切な仮説を立てる必要があります。
場合によっては、目的は特定の現象の有病率を確立し、それをグラフィカルに表示することです。他の場合では、唯一の試みは状況を説明することです。
長所と短所
利点
これらの研究は、特定の被験者を調査するときにいくつかの非常に有利な特性を持っています。事前の準備や特殊な機器はほとんど必要ないため、かなり安価で迅速に実行できます。
さらに、彼らはあなたの研究だけでさまざまな要因を測定する機会を与えます。複数の目的をカバーできるようにするには、質問の範囲を広げるだけです。同様に、サンプルが十分に大きければ、結果の有病率を予測することは簡単です。
最後に、それらを実行する場合、通常、倫理的な制限はありません。研究者はある時点の状況にのみ関心があるので、長期的な研究に典型的な問題はありません。
短所
横断研究の主な欠点は、研究するグループの特性に起因します。
変数の制御の欠如により、因果関係を確立することができません。これは、データが1度しか収集されないため、別の時点で結果が異なることを研究者が確信できないためです。
分析されたグループがランダムに選択されないという事実により、特定のサブグループが過剰に表現されたり、逆に表示されなくなります。
最後に、この種の研究は、あらゆる現象の長期的な影響を確立するためのものではありません。結果を確認するには、別の調査を行う必要があります。
参考文献
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