研究设计

研究设计是指用于开展研究的总体策略，它定义了一个简洁而合乎逻辑的计划，通过数据的收集、解释、分析和讨论来解决既定的研究问题。

纳入研究设计的方法论和方法将取决于研究人员对知识本质（见认识论）和现实（见本体论）的信念的立场，通常由研究人员所属的学科领域决定。

研究的设计定义了研究类型（描述性、相关性、半实验性、实验性、审查、元分析）和子类型（例如，描述性纵向案例研究）、研究问题、假设、自变量和因变量，实验设计，以及（如果适用）数据收集方法和统计分析计划。研究设计是为寻找研究问题的答案而创建的框架。

有很多方法可以对研究设计进行分类。尽管如此，下面的列表在可能的研究设计之间提供了许多有用的区别。研究设计是条件或集合的安排。

• 描述性的（例如，案例研究、自然观察、调查）
• 相关性（例如，病例对照研究、观察性研究）
• 实验（例如，现场实验、对照实验、准实验）
• 综述（文献综述、系统综述）
• 元分析（元分析）

有时会区分“固定”和“灵活”设计。在某些情况下，这些类型分别与定量和定性研究设计相吻合，虽然不必如此。在固定设计中，研究的设计在数据收集的主要阶段发生之前是固定的。固定设计通常是理论驱动的；否则，不可能提前知道哪些变量需要控制和测量。通常，这些变量是定量测量的。灵活的设计允许在数据收集过程中获得更多的自由。使用灵活的研究设计的一个原因可能是感兴趣的变量无法定量测量，例如文化。在其他情况下，在开始研究之前可能无法获得该理论。

在实验设计中，研究人员积极尝试改变参与者的情况、环境或经验，这可能会导致研究参与者的行为或结果发生变化。研究人员将参与者随机分配到不同的条件，测量感兴趣的变量并试图控制混杂变量。因此，即使在数据收集开始之前，实验也往往是高度固定的。

在一个好的实验设计中，有几件事非常重要。首先，有必要考虑将要测量的变量操作化的最佳方法，以及哪种统计方法最适合回答研究问题。因此，研究人员应该考虑研究的期望是什么以及如何分析任何潜在的结果。最后，在实验设计中，研究人员必须考虑实际限制，包括参与者的可用性以及参与者对目标人群的代表性。在开始实验之前考虑这些因素中的每一个是很重要的。此外，许多研究人员在进行实验之前采用功效分析，以确定样本必须有多大才能在给定的设计中找到给定大小的影响，并以产生I类或II类错误的期望概率。研究人员的优势是xxx限度地减少实验研究设计中的资源。

非实验研究设计不涉及对参与者的情况、环境或经验的操纵。非实验研究设计可以大致分为三类。首先，在关系设计中，测量了一系列变量。这些设计也称为相关性研究，因为相关性数据最常用于分析。由于相关性并不意味着因果关系，因此此类研究只是确定变量的联动。相关性设计有助于确定一个变量与另一个变量的关系，并有助于查看两个自然组中同时出现的频率。第二类是比较研究.这些设计比较两个或多个组的一个或多个变量，例如性别对成绩的影响。第三种非实验研究是纵向设计。纵向设计检查变量，例如一个或多个组随着时间的推移表现出的表现。