研究手法を書く方法
あなたの論文や論文では、あなたがあなたの研究を行うために使用される方法 方法論の章では、あなたが何をしたのか、どのようにしたのかを説明し、読者が研究の信頼性と妥当性を評価できるようにします。,
- あなたがした研究のタイプ
- あなたのデータを収集した方法
- あなたのデータを分析した方法
- あなたが研究で使用したツールや資料
- これらの方法を選ぶためのあなたの理論的根拠
方法論のセクションは、一般的に過去形で書かれるべきです。
ステップ1：あなたの方法論的アプローチを説明します
研究へのあなたの全体的なアプローチを導入することから始めます。
あなたはどのような研究問題や質問を調査しましたか？, たとえば、何かの特性を体系的に記述したり、研究されていないトピックを探索したり、因果関係を確立したりすることを目指しましたか？ そして、この目的を達成するために必要なデータの種類は何ですか？p>
- 定量的データ（数字で表される）または定性的データ（単語で表される）が必要でしたか？
- あなたは自分でプライマリデータを収集する必要がありましたか、それとも他の人が収集したセカンダリデータを使用しましたか？,
- 変数を制御および操作することによって実験データを収集しましたか、または介入せずに観測値を収集することによって記述データを収集し
あなたの規律とアプローチに応じて、あなたはまた、あなたの方法論を支える理論的根拠と仮定の議論から始めることができます。
- なぜこれがあなたの研究の質問に答えるのに最も適したアプローチですか？li>
- これはあなたの分野の標準的な方法論ですか、それとも正当化が必要ですか？
- 何か倫理的または哲学的な考慮事項はありましたか？,
- このタイプの研究における妥当性と信頼性の基準は何ですか？
ステップ2：データ収集方法の説明
全体的な方法論的アプローチを導入したら、データ収集方法の完全な詳細を与える必要があります。,
定量的方法
定量的研究では、有効な一般化可能な結果を得るには、別の研究者が研究を複製するのに十分な詳細に方法を記述する必要があ
概念を操作し、変数を測定する方法、サンプリング方法または包含/除外基準、およびデータを収集するために使用したツール、手順、資料を説明します。
調査
調査がどこで、いつ、どのように行われたかを記述します。
- どのように質問を設計し、どのような形式を取ったのですか（例：複数の選択肢、Likertスケール）？,
- 参加者を選択するためにどのようなサンプリング方法を使用しましたか？
- あなたは電話、郵便、オンラインまたは直接で調査を行いましたか、参加者はどのくらいの時間応答しなければなりませんでしたか？
- サンプルサイズと応答率はどれくらいでしたか？
あなたの読者が収集されたデータを正確に見ることができるように、付録として完全なアンケートを含めることをお勧めします。
実験
あなたが実験を行うために使用したツール、技術および手順の完全な詳細を提供します。
- どのように実験を設計しましたか？
- どのように参加者を募集しましたか？,
- どのように変数を操作して測定しましたか？
- 実験ではどのようなツールや技術を使用しましたか？
実験的研究では、他の研究者が結果を再現するのに十分な詳細を与えることが特に重要です。
既存のデータ
分析に含めるための資料（出版物やアーカイブデータなど）を収集して選択した方法を説明します。
- どこで資料を入手しましたか？
- データはどのようにして生成されましたか？
- 材料を選択するためにどのような基準を使用しましたか（日付範囲など）？,
定性的方法
定性的研究では、方法はしばしばより柔軟で主観的なので、あなたが取ったアプローチを反映し、あなたが行った選択
参加者または情報源を選択するために使用した基準、研究が行われた文脈、およびデータ収集において果たした役割について議論する（例えば、あな,
インタビューをしたグループインタビュー
を記述すが、どのようにインタビューを行います。
- どのように参加者を見つけて選択しましたか？li>
- どのように多くの人々が参加しましたか？
- インタビューはどのような形（構造化、半構造化、非構造化）を取ったのですか？
- インタビューはどのくらいの期間、どのように記録されましたか？
参加者の観察
どこで、いつ、どのように観察や民族誌を行ったかを説明します。
- あなたはどのようなグループやコミュニティを観察し、どのようにそれらにアクセスしましたか？,
- どのくらい研究に費やしたのですか？
- それはどこにありましたか？
- あなたはコミュニティでどのような役割を果たしましたか？
- どのようにデータを記録しましたか（視聴覚録音、メモ取りなど）？
既存のデータ
分析の焦点としてケーススタディ資料（テキストや画像など）をどのように選択したかを説明します。
- あなたはどのような材料を分析しましたか？
- どのようにそれらを収集して選択しましたか？,
ステップ3：分析方法の説明
次に、データの処理および分析方法を示す必要があります。 を避けると思うがの詳細につべきではない開始の発表や議論の結果ことができる。
定量的方法
定量的研究では、あなたの分析は数字に基づいて行われます。 メソッドセクションには、次のようなものがあります。
- 分析する前にデータをどのように準備したか（例：, データの分析に使用したソフトウェア（SPSS、Stata、Rなど）
- 使用した統計検定（両側検定、単純線形回帰など）
定性的方法
定性的研究では、分析は言語、画像、観察に基づいて行われます（多くの場合、何らかの形のテキスト分析が含まれます）。, 具体的な方法は次のとおりです。
- コンテンツ分析:単語、フレーズ、文章の意味を分類し議論する
- テーマ分析:幅広いテーマやパターンを特定するためのデータのコーディングと綿密な調査
- 談話分析:社会的文脈に関連したコミュニケーションと意味を研究する
ステップ4：あなたの方法論的選択を評価し、正当化する
あなたの方法論は、特にあなたのトピックに最も標準的なアプローチを取らなかった場合、なぜこれらの特定の方法を選んだのかについてケースを作るべきです。 つなぜその他の方法でなかったのに適した目的に、どのようにこのアプローチに寄与し新たな知識や理解下さい。,
あなたはあなたが選んだアプローチの限界や弱点を認めることができますが、これらが強みによって上回った理由を正当化することができます。
強力な方法論を書くためのヒント
あなたの目的は、あなたの方法を記述するだけでなく、それらをどのように、なぜ適用し、あなたの研究が厳密に行われたことを示すことであることを忘れないでください。
あなたの目的および研究の質問の焦点
方法セクションはあなたの方法があなたの目的になぜ合うか明確に示し、あなたの問題声明および研究の質問に答えることに最良のアプローチを選んだこと読者を確信させるべきである。, セクション全体を通して、あなたの選択をあなたの論文の中心的な目的に戻してください。
関連するソースを引用
あなたの方法論は、この分野の既存の研究を参照することによって強化することができます。
- このタイプの研究のための確立された慣行に従ったことを確認します。
- 異なる方法論をどのように評価し、あなたのアプローチを決定したかについて議論します。
- 文献のギャップに対処するための新しい方法論的アプローチを取ったことを示します。
私たちの無料の引用ジェネレータは、MLA引用とAPAを作成するのに役立ちます。引用。,
あなたの聴衆のために書く
あなたが与える必要があるどのくらいの情報を考慮し、不必要な詳細に入らないでください。 あなたの規律のための標準的な方法を使用している場合は、おそらく背景や正当化の多くを与える必要はありません。 しかし、あなたの分野ではあまり一般的ではないアプローチを取る場合は、方法論的な選択を説明し正当化する必要があるかもしれません。
いずれの場合も、方法論は、技術的な詳細と手順のリストだけでなく、アプローチの議論を行う明確でよく構造化されたテキストでなければなりません。,
障害について話し合う
データの収集または分析に困難が発生した場合は、それらをどのように扱ったかを説明してください。 予期しない障害物の影響を最小限に抑える方法を示します。 あなたのアプローチの主要な批評を先取りし、研究をできるだけ厳密にしたことを示しなさい。
方法論に関するよくある質問
方法論とは、あなたの研究プロジェクトの包括的な戦略と理論的根拠を指します。, それはあなたの目的に一致させるアプローチを開発するためにあなたの分野で使用される方法およびそれらの後ろの理論か主義を、調査することを含
メソッドは、データの収集および分析に使用する特定のツールおよび手順です（実験、調査、統計的検定など）。
特定の研究の結果を報告することを目的とする短い科学論文では、単に方法のセクションで何をしたかを説明することができます。,
論文や論文など、より長い、またはより複雑な研究プロジェクトでは、研究の質問に答えるためのアプローチを説明し、メソッドの選択をサポートするために関連するソースを引用する方法論のセクションが含まれる可能性があります。
科学論文では、方法論は常に導入の後、そして結果、議論、結論の前に来ます。 同じ基本的な構造は、論文、論文、または研究提案にも当てはまります。,
文書の長さと種類に応じて、方法論の前に文献レビューまたは理論的枠組みを含めることもできます。
定量的研究は数字と統計を扱い、定性的研究は言葉と意味を扱います。
定量的方法では、データを体系的に収集して分析することによって仮説をテストすることができますが、定性的な方法ではアイデアや経験を深,
信頼性と妥当性は、メソッドが何かをどれだけうまく測定するかに関するものです。
- 信頼性とは、メソッドの一貫性（結果が同じ条件で再現できるかどうか）を指します。
- 妥当性は、メジャーの精度（結果が実際に測定することになっているものを表しているかどうか）を指します。
実験研究を行っている場合は、実験の内部および外部の妥当性も考慮する必要があります。,
サンプルは、より大きな母集団からの個体のサブセットです。 サンプリ たとえば、あなたの大学の学生の意見を研究している場合は、100人の学生のサンプルを調査することができます。
統計では、サンプリングを使用すると、母集団の特性に関する仮説をテストすることができます。
