主な研究モデルの中で、実験的なものと非実験的なものが目立っています。それぞれに異なる分類があり、研究する現象に作業モダリティを適合させることができます。問題への他のアプローチを提供するさまざまな学者によって提案された他の分類もあります。
たとえば、アルゼンチンの哲学者で科学者のマリオアウグストブンゲは、基礎研究と応用研究の区別を提案しています。これらのカテゴリーの基準は、科学的研究の機能に基づいています。それが単に説明的な理論的知識を生み出そうとしている場合、またはその目的が知識の実用的な適用である場合です。
研究モデルの選択は、研究の目的と研究者の特性に依存します。出典：pixabay.com
研究モデルは、必要なデータを取得するために使用される方法に従って分類することもできます。方法は、ドキュメンタリーまたは書誌調査、フィールド調査または実験調査の方法とすることができます。
同様に、意図されている知識の範囲のレベルは、研究のタイプとモデルを決定するための基本です。第1レベルの調査範囲は探索的であり、この後に記述的調査モデルがあり、最後に説明的な調査モデルがあります。
主な研究モデル
-非実験モデル
私たちが持っている最初のモデルは非実験的なものです。このモデルは事後事後とも呼ばれます。
これは、自然な状況で発生する現象を分析することで構成されます。実験的なプロセスで生成されていない、以前に発生したイベントのみが考慮されます。
事後調査では、科学者が最初に調査対象に対してテストを実行して従属変数を測定しますが、独立変数は操作しません。この方法では、被験者をランダムに選択することもできません。
これは、定量的な性質の実証分析方法であり、原因と結果の関係を確立するのに理想的です。被験者や研究グループに影響を与えるイベントを確立し、これらのイベントの考えられる原因を分析できるようにするため、一般に社会科学で使用されます。
タイプ
断面設計
事後的研究の中には、横断的または横断的設計に反応するものがあります。この設計では、特定の瞬間の変数の状態と関係を分析するために、データが瞬時に収集されます。
横断タイプの調査には、システムの変数の特定にのみ焦点を当てた探索的調査が含まれる場合があります。
記述タイプもあります。これらは、関連変数の測定を可能にする調査または観察方法によって実行できます。
別の種類の横断的研究は、比較因果的研究です。この場合、独立変数と従属変数の関係が測定され、後者の変動が前者の変化の影響であるかどうかが判断されます。
断面設計の別の非実験的方法は、2つの変数間の非因果関係の程度を測定することからなる相関の方法です。これらには、予測研究、因子分析、構造方程式モデリング、およびリレーショナルモデルを使用した研究が含まれます。
縦型デザイン
縦断的研究デザインは、通時的研究を行うことを目指しています。それらの原因と結果を確立するために、時間の経過に伴う変数の変化を分析します。
これらには、人口が経験する一時的な変化を分析しようとする傾向調査が含まれます。
もう1つの縦断的設計調査は、トレンド調査よりも小さいと考えられる進化型です。それは、ある世代のサブグループを構成する人々だけを母集団内の研究対象とします。
縦断的なパネルタイプの研究もあります。これらでは、集団の異なる世代のサブグループに属する個人の時間的変動を考慮に入れています。
特徴
これらの調査では、制御の度合いが低くなっています。それは自然な状態で被験者を研究することを意図しているので、プロセスは文脈上の条件とこれらが引き起こすかもしれない予期せぬ出来事のなすがままです。
これらの研究は、人工的、改変、または制御された環境では行われません。すべてのデータは、実際の状況の観察から取得する必要があります。
このため、因果関係の要因を確立するときに外部エージェントが指定された変数に介入して不正確な結果を生成する可能性があるため、これらの研究の弱点は結論の安全性にあります。
非実験的な調査は本質的に受動的です。研究の目的は科学者によって変更されていません。これはアノテーターとしてのみ機能します。これは、前のイベントで相互作用した後にさまざまな変数を測定する人です。
研究者はいくつかの観察可能な影響を選択しなければなりません。取り組みは、考えられる原因を探し、関係を確立し、結論に到達するために遡及的分析を行うことで構成されます。このため、事後の調査では主に統計的手法を使用します。
技術的または倫理的な理由で実験が不可能な場合、これは貴重なタイプの研究です。特定の状況や時間に関連する可能性のある要因を決定する実際の問題の性質を把握することができます。
例
-非実験的研究は、学校の期間で最高の成績を取得した学生の一般的な特性を観察することです。
-医学の分野では、非実験的研究は、癌の出現と再出現の過程における癌の特徴を指摘し、その外見のコンテキストとの可能な関係を決定することからなる場合があります。
-事後的な社会政治的調査は、選挙の結果、実施された政治運動の特徴、および選挙プロセスが行われた国の状況の間の関係を確立することができます。
-実験モデル
このモデルでは、研究者は独立変数を操作します。これにより、より高度な制御が可能になり、結果の因果関係に関する結論の信頼性が高まります。
タイプ
予備実験
実験前の設計には2つの形式があります。1つ目は、1回の測定でグループの研究のみを検討するものです。刺激が被験者に投与され、後で変数の反応を測定します。
2つ目のタイプの事前実験的研究は、事前テストと事後テストの使用を検討するものです。このようにして、刺激の適用前の変数の参照ポイントがあります。研究対象の進化が監視されます。
特徴
対照群は正確に省略されるため、このタイプの実験計画には最小限の制御があります。
比較グループはありません。これにより、実験前の設計が内部無効化の原因になりやすくなります。特に探索的および記述的研究で使用されます。
準実験
このモデルは、教室のリソースでは特定の従来の実験を実行できないため、教育分野で人気がありました。それらは応用科学の分野の典型であり、通常、社会的変数を決定するのに役立ちます。
特徴
準実験モデルでは、研究者は少なくとも1つの独立変数を操作して、従属変数への影響を確認します。このようにして、因果関係を決定できます。
研究グループは無作為に選択されるのではなく、実験外の条件によって以前に決定されます。
これは、クラスの学生のグループまたは建設現場で作業する労働者のグループにすることができます。これは、研究された変数に関してグループが均一ではない可能性があることを意味し、したがって、研究の内部妥当性に影響を与えます。
さらに、それらは、研究者によって環境が制御されていない自然な状況で発生します。これにより、非常に安価で簡単に適用できます。
このタイプの実験のリスクはプラセボ効果です。被験者は調査に参加していることがわかっているときに行動を変えることができるためです。
真の実験的
真の実験研究モデルは、すべての科学的方法の中で最も正確であると考えられています。仮説は数学的にテストされます。
物理学では一般的ですが、社会科学や心理学への応用が困難です。
特徴
真の実験的調査では、サンプルグループは、コントロールグループに加えて、ランダムに割り当てる必要があります。
さらに、真の実験計画は統計的に分析できます。このため、それらの結果は常に信頼性が高く、断定的であり、あいまいさの余地を残していません。
基本的な要素は、すべての変数を完全に制御する必要があるということです。実験状況は科学者によって完全に制御されているため、簡単に複製でき、いくつかの同一のテストを実行することによって結果を確認できます。
例
真の実験モデル調査は、マウス胚に対するさまざまな種類の農薬の有効性をテストすることかもしれません。
独立変数は農薬であるため、農薬にさらされていないコントロールグループと無作為に選択された他のグループを使用して、それぞれが特定の農薬を受け取るようにします。
従属変数は、曝露された農薬のタイプに応じて胚発生が影響を受ける度合いです。
同様に、社会開発の分野でも準実験的研究を行うことができます。たとえば、コミュニティの若者のグループに適用される行動を修正し、犯罪を防止するプログラムです。
研究グループは無作為に選択されることはなく、実験プログラムが意図されているコミュニティからのものであることが以前に決定されています。
参考文献
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