研究の焦点は、研究者が研究の対象に接近する方法です。それはあなたが問題に取り組む視点であり、それはあなたが見つけたいと思っている結果の種類によって異なります。
どちらの場合でも、科学的方法が存在します。問題の説明が行われ、問題の理論的なサポートが求められ、実験または調査が行われ、結論が報告されます。
研究アプローチといえば、体系的なプロセスを使用して知識を生み出す科学研究のパラダイムです。
主な3つの研究の焦点
1-定性的
研究への定性的アプローチは、より主観的な情報の体系的な分析を可能にします。
特定の問題に関するアイデアや意見に基づいて、データの非統計的分析が開かれ、それが主観的だが論理的で根拠のある方法で解釈されます。
量的とは異なり、この場合、生成される知識はより一般化され、特定のものから一般的なものに向けられます。
データ収集と解釈の形式は、これらのプロセスの標準に準拠していないため、通常はより動的です。このアプローチは、結果の比較と解釈を支持します。
特徴：
-彼のアプローチはより一般的です。
-研究の過程で研究の質問が発見され、洗練されます。
-帰納的推論に従ってください。
-通常、目的は仮説を検証することではありません。
-データ収集は標準化された手順に従っておらず、その分析は統計的ではありません。主観にもっと興味があります。
-感情、感覚、逸話、体験は研究者の焦点です。
-データを収集する方法は、通常、観察、インタビュー、グループディスカッション、ドキュメンタリー調査です。
-パーツの前の「全体」を考慮するため、全体論とも呼ばれます。
-実際には介入されませんが、発生時に評価され評価されます。解釈が中心的な役割を果たす。
-その結果は、それが意味する主観的な要素のために科学界で議論することができ、それらは通常複製可能または比較可能ではありません。
2-定量的
定量的アプローチでは、情報分析は量や次元に基づいています。つまり、数値要素が目立ちます。
定量的アプローチが調査で使用される場合、調査者の仮説は数値測定の対象となり、その結果は統計的に分析されます。これは、数が重要である客観的かつ厳密な調査です。
このアプローチにより、研究対象に関する非常に特殊で検証可能な知識を得ることができます。数値と統計が含まれますが、定量分析を行うために数学者である必要はありません。このタスクを自動化および促進する複数のツールがあります。
これは逐次的で演繹的な作業であり、仮説テストは通常より高速です。
特徴：
-それは具体的で区切られた特定の問題を扱います。
-データ収集と分析の前に仮説が発生します。
-量や寸法の測定は、データ収集プロセスを管理します。
-以前の研究または他の研究者によって検証された標準化された手順を使用します。
-結果は最初の仮説に照らして解釈され、それらの解釈を容易にするために断片化されています。
-不確実性とエラーは最小限でなければなりません。
-研究に存在する要素間の因果関係を調査します。
-理論を検証しようとしているため、規則性を探します。
-演繹的推論に従います。つまり、その開始点はテストの適用であり、テストが分析され、そこから新しい理論が生まれる可能性があります。
3-混合
これは、同じ研究で定量的アプローチと定性的アプローチを組み合わせた比較的最近のパラダイムです。科学者にはあまり人気がありませんが、社会科学に関連するいくつかの研究で受け入れられています。
データ収集と分析は、標準化された方法と解釈的な方法を組み合わせたものです。どちらか一方のアプローチの結果が交差しています。
これらの結果は一般化され、新しい仮説または新しい理論の開発につながる可能性があります。このアプローチは通常、複雑な研究問題を解決するために使用されます。
結果に基づく研究アプローチ
研究アプローチを分類する別の方法は、結果が提示される視点と関係があります。
説明的
問題の特性が研究者の主な関心事であるアプローチです。
この場合、説明するファクトは、関心のある関係を実証できる明確に定義された基準に従って選択する必要があります。
説明
このアプローチは、特定の状況の原因、原因、および結果の間の関係を調査するために使用されます。
修復
この場合の目的は、考えられる原因と影響が分析される調査対象の状態を修正または改善することです。
歴史的
その名前が示すように、知識へのアプローチのモードは、問題の歴史的進化を企図するものです。研究者は、研究対象の起源と軌跡の説明に集中します。
どちらの研究アプローチが選択されても、研究の目的をより完全に理解するために、アプローチを組み合わせて実行するのが通常です。
参考文献
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- wikipedia.org