študovať dizajn je súbor metód a postupov používaných na zber a analýzu ukazovateľov premenných špecifikovaných pri štúdiu študijnej úlohy.

Dizajn štúdie definuje typ štúdie (deskriptívny, nápravný, poloexperimentálny, experimentálny, prehľadový alebo analytický účel) a podtyp (ako v prípade longitudinálnej deskriptívnej štúdie), cieľ výskumu, hypotézu, nezávislé a závislé premenné, plán dizajnu pre experimentálnu a štatistickú analýzu.

Dizajn výskumu je štruktúra, ktorá bola vytvorená s cieľom nájsť odpovede na výskumné otázky. Zvolená metóda ovplyvní výsledky a spôsob, akým sa výsledky dosiahnu.

Existujú dva hlavné typy dizajnu výskumu: kvalitatívny a kvantitatívny. Existuje však mnoho spôsobov klasifikácie výskumných projektov. Návrh štúdie je súbor podmienok alebo zbierok.

Existuje mnoho návrhov, ktoré sa používajú vo výskume, pričom každý má svoje výhody a nevýhody. Výber metódy, ktorá sa má použiť, závisí od účelu štúdie a od povahy javu.

Kľúčové vlastnosti dizajnu štúdie

Časti návrhu štúdie

Vzorový dizajn

Je to spôsobené metódami výberu prvkov, ktoré sa majú pri štúdii pozorovať.

Pozorovací dizajn

Súvisí to so stavom, v ktorom bude pozorovanie vytvorené.

štatistický dizajn

Obáva sa, ako sa budú analyzovať zozbierané informácie a údaje.?

Operačný dizajn

Je to spôsobené metódami, ktorými sa zhromažďujú postupy pri odbere vzoriek.

Ako navrhnúť štúdiu

Plán štúdie opisuje, ako bude štúdia vykonaná; tvorí súčasť výskumného návrhu.

Pred vytvorením návrhu štúdie musíte najskôr sformulovať problém, hlavnú otázku a doplňujúce otázky. Takže prvá vec, ktorú musíte urobiť, je identifikovať problém.

Študijný plán by mal byť prehľadom toho, čo sa použije na vypracovanie projektovej štúdie.

Mal by popisovať, kde a kedy sa bude štúdia vykonávať, vzorka, ktorá sa má použiť, prístup a metódy, ktoré sa majú použiť. Môžete to urobiť zodpovedaním nasledujúcich otázok:

• Kde? Na akom mieste alebo v akej situácii sa bude vyšetrovanie viesť?
• Kedy? V akom časovom bode alebo v akom čase bude vyšetrovanie vedené??
• kto alebo čo? Akí ľudia, skupiny alebo udalosti sa budú skúmať (inými slovami, vzorka)?
• ako? Aké prístupy a metódy sa použijú na zber a analýzu údajov?

príklad

Východiskom dizajnu výskumu je hlavný výskumný problém, ktorý vyplýva z prístupu k problému. Príkladom základnej otázky môže byť:

Aké faktory spôsobujú, že online nakupujúci H&M nakoniec nakupujú v kamennom obchode?

Odpovede na tieto otázky:

kde? Pri hlavnej otázke je zrejmé, že výskum by sa mal zamerať na internetový obchod H&M a možno aj na klasický obchod.

kedy? Prieskum by sa mal uskutočniť po tom, čo si spotrebiteľ produkt zakúpil v tradičnom obchode. Je to dôležité, pretože zisťujete, prečo sa niekto uberá touto cestou, a nie kupovať produkt online.

kto alebo čo? V tomto prípade je zrejmé, že treba myslieť na spotrebiteľov, ktorí svoj nákup uskutočnili v kamennej predajni. Môže sa však rozhodnúť aj o preskúmaní spotrebiteľov, ktorí, ak uskutočnili nákup online, s cieľom porovnať rôznych spotrebiteľov.

Ako môžeš? Na túto otázku je často ťažké odpovedať. Okrem iného možno budete musieť zvážiť množstvo času, ktorý máte na vykonanie výskumu, a či máte rozpočet na zhromažďovanie informácií.

V tomto príklade môžu byť vhodné kvalitatívne aj kvantitatívne metódy. Možnosti môžu zahŕňať rozhovory, prieskumy a pozorovania.

Rôzne výskumné projekty

Konštrukcie môžu byť flexibilné alebo pevné. V niektorých prípadoch sa tieto typy zhodujú s kvantitatívnymi a kvalitatívnymi plánmi výskumu, aj keď to nie je vždy tak.

V pevných projektoch je návrh štúdie vytvorený už pred zberom informácií; zvyčajne sa riadia teóriou.

Flexibilné návrhy poskytujú väčšiu slobodu v procese zhromažďovania informácií. Jedným z dôvodov, prečo je možné použiť flexibilné schémy, môže byť to, že nemožno kvantifikovať záujmovú premennú, akou je kultúra. V iných prípadoch nemusí byť teória dostupná na začiatku vyšetrovania.

Prieskumný výskum

Exploratívne výskumné metódy sú definované ako formálny výskum. Hlavnými metódami sú: prieskum literatúry a prieskum skúseností.

Prieskum súvisiaci s literatúrou je najjednoduchšou metódou stanovenia výskumného problému.

Na druhej strane prieskum skúseností je metóda, ktorá hľadá ľudí, ktorí majú praktické skúsenosti. Cieľom je získať nové nápady súvisiace s výskumným problémom.

V prípade deskriptívneho a diagnostického vyšetrovania

Ide o štúdie, ktoré sa týkajú opisu vlastností konkrétneho človeka alebo skupiny. V diagnostickej štúdii chceme určiť frekvenciu, s akou dôjde k rovnakej udalosti.

Výskum, ktorý testuje hypotézy (experimentálne)

Ide o tie, v ktorých výskumník testuje hypotézu náhodných vzťahov medzi premennými.

Charakteristiky dobrého dizajnu štúdie

Dobrý výskumný dizajn by mal byť relevantný pre tento konkrétny výskumný problém; zvyčajne obsahuje nasledujúce funkcie:

• Spôsob, ako získať informácie.
• Dostupnosť a schopnosti výskumníka a jeho tímu, ak existujú.
• Účel skúmaného problému.
• Povaha problému, ktorý sa má študovať.
• Dostupnosť času a peňazí na výskumnú prácu.

odkazy

1. Študovať dizajn. Prevzaté z wikipedia.org
2. Základný výskum. Získané z cirt.gcu.edu
3. Študovať dizajn. Prevzaté z explorable.com
4. Ako vytvoriť prieskumný dizajn (2016). Prevzaté zo scribbr.com
5. Návrh štúdie (2008). Získané z slideshare.net.

Dizajn experimentu (laň , DOX alebo experimentálny dizajn) je vývoj nejakej úlohy, ktorá sa snaží opísať alebo vysvetliť zmenu informácií za podmienok, o ktorých sa predpokladá, že odzrkadľujú zmenu. Termín sa zvyčajne spája s experimentmi, v ktorých dizajn zavádza podmienky, ktoré priamo ovplyvňujú zmenu, ale môže sa vzťahovať aj na dizajn kvázi experimentov, v ktorých sa na pozorovanie vyberajú prírodné podmienky, ktoré ovplyvňujú zmenu.

Vo svojej najjednoduchšej forme je cieľom experimentu predpovedať výsledky zavedením zmeny predpokladov, ktorá je reprezentovaná jednou alebo viacerými nezávislými premennými, ktoré sa tiež označujú ako „vstupné premenné“ alebo „prediktory“. Predpokladá sa, že zmena v jednej alebo viacerých nezávislých premenných má za následok zmenu v jednej alebo viacerých závislých premenných, ktoré sa tiež označujú ako „výstupné premenné“ alebo „premenné odozvy“. Pilotný návrh môže tiež definovať riadiace premenné, ktoré by sa mali udržiavať konštantné, aby sa zabránilo ovplyvňovaniu výsledkov vonkajšími faktormi. Návrh experimentu zahŕňa nielen výber vhodných nezávislých, závislých a kontrolných premenných, ale aj plánovanie vykonania experimentu za štatisticky optimálnych podmienok s prihliadnutím na obmedzenia dostupných zdrojov. Existuje niekoľko prístupov na určenie množiny návrhových bodov (jedinečné kombinácie nastavení vysvetľujúcich premenných), ktoré sa majú použiť v experimente.

Medzi hlavné problémy pri vývoji patrí vytváranie akcií, spoľahlivosť a reprodukovateľnosť. Napríklad tieto problémy možno čiastočne vyriešiť starostlivým výberom nezávislých premenných, znížením rizika chyby merania a zabezpečením dostatočne podrobnej dokumentácie metód. Súvisiace výzvy zahŕňajú dosiahnutie primeranej úrovne štatistickej sily a citlivosti.

Správne navrhnuté experimenty posúvajú poznatky v oblasti prírodných a spoločenských vied a inžinierstva. Medzi ďalšie aplikácie patrí vývoj marketingu a politiky.

príbeh

Systematické klinické skúšky

V roku 1747, keď slúžil ako chirurg na HMS Salisbury James Lind uskutočnil systematickú klinickú skúšku na porovnanie liekov na skorbut. Táto systematická klinická štúdia je typom ME.

Lind vybral z lode 12 ľudí, všetci trpeli skorbutom. Lind obmedzil svoje subjekty na mužov, ktorí „vyzerali, ako by som ich mohol“, to znamená, že udelil prísne vstupné požiadavky, aby znížil vonkajšie zmeny. Rozdelil ich do šiestich párov, pričom každému páru podával počas dvoch týždňov iný doplnok k základnej strave. Všetky postupy boli navrhované:

• Štvrť cideru každý deň.
• Dvadsaťpäť kvapiek vitriolu (kyseliny sírovej) trikrát denne na prázdny žalúdok.
• Každý deň pol litra morskej vody.
• Zmes cesnaku, horčice a chrenu v hrudke veľkosti muškátového orieška.
• Dve polievkové lyžice octu trikrát denne.
• Každý deň dva pomaranče a jeden citrón.

Citrusové kúry sa zastavili po šiestich dňoch, keď im došli ovocie, ale dovtedy bol jeden námorník schopný pracovať a ostatní sa takmer zotavili. Okrem toho iba jedna skupina (cider) preukázala určitý účinok jeho liečby. Zvyšok posádky pravdepodobne slúžil ako kontrola, ale Lind nenahlásil výsledky zo žiadnej kontrolnej (neliečenej) skupiny.

Štatistické experimenty, ďalej C. Pierce

Teóriu štatistickej inferencie vypracoval Ch.Peirce v publikáciách Ilustrácie k logike vedy (1877-1878) a Teória pravdepodobných záverov (1883), dve vydania, ktoré zdôraznili dôležitosť randomizácie založenej na inferencii v štatistike.

randomizované experimenty

C. Pierce náhodne rozdelil dobrovoľníkov na slepý návrh opakovaných meraní, aby sa posúdila ich schopnosť rozlišovať medzi váhami. Peirceov experiment inšpiroval ďalších výskumníkov v oblasti psychológie a vzdelávania, ktorí v roku 1800 rozvinuli výskumnú tradíciu randomizovaných experimentov v laboratóriách a špecializovaných učebniciach.

Optimálne návrhy pre regresné modely

porovnanie V niektorých oblastiach štúdia nie je možné vykonávať nezávislé merania na nadväzujúcom metrologickom etalóne. Porovnania medzi liečebnými postupmi sú oveľa hodnotnejšie a vo všeobecnosti sa uprednostňujú a často sa porovnávajú s vedeckými kontrolami alebo tradičnými spôsobmi liečby, ktoré fungujú ako základ. Náhodnosť Randomizácia je proces priraďovania jednotlivcov do náhodných skupín alebo do rôznych skupín v experimente, takže každá osoba v populácii má rovnakú šancu stať sa účastníkom štúdie. Náhodné rozdelenie jednotlivcov do skupín (alebo podmienok v skupine) odlišuje rigorózny, „skutočný“ experiment od pozorovacej štúdie alebo „kvázi experimentu“. Existuje rozsiahly súbor matematickej teórie, ktorá skúma dôsledky rozhodnutí o pridelení jednotiek liečbe pomocou nejakého náhodného mechanizmu (ako sú tabuľky náhodných čísel alebo použitie náhodných zariadení, ako sú hracie karty alebo kocky). Priradenie jednotiek k liečbe je náhodné, zvyčajne na zmiernenie záhadného účinku, ktorý spôsobuje, že účinky sú spôsobené inými faktormi ako liečba, pravdepodobne v dôsledku liečby. Riziká spojené s náhodnou distribúciou (napr. s veľkou nerovnováhou v kľúčovej charakteristike medzi liečenými a kontrolnými skupinami) sú vypočítateľné, a preto sa dajú zvládnuť na prijateľnej úrovni pomocou dostatočného počtu experimentálnych jednotiek. Ak je však populácia rozdelená do niekoľkých subpopulácií, ktoré sú nejakým spôsobom odlišné, a štúdia vyžaduje, aby každá subpopulácia bola rovnako veľká, možno použiť stratifikovaný odber vzoriek. Jednotky v každej subpopulácii sú teda náhodné, ale nie celá vzorka. Výsledky experimentu možno spoľahlivo zovšeobecniť z experimentálnych jednotiek na väčšiu štatistickú populáciu jednotiek iba vtedy, ak sú experimentálne jednotky náhodnou vzorkou z väčšej populácie; pravdepodobná chyba takejto extrapolácie závisí okrem iného od veľkosti vzorky. Štatistická replikácia Merania vo všeobecnosti podliehajú odchýlkam a neistote merania; Preto sa opakujú a replikujú sa kompletné experimenty, ktoré pomôžu identifikovať zdroje variability, lepšie zhodnotiť skutočné účinky liečby, ďalej posilniť spoľahlivosť a validitu experimentu a doplniť doterajšie poznatky o danej téme. Pred začatím replikačného experimentu však musia byť splnené určité podmienky: pôvodná výskumná otázka bola publikovaná v recenzovanom časopise alebo je široko citovaná, výskumník je nezávislý od pôvodného experimentu, výskumník sa musí najskôr pokúsiť replikovať pôvodné údaje s použitím pôvodných údajov a Prehľad by mal naznačovať, že vykonaná štúdia je replikačnou štúdiou, ktorá sa snažila čo najpresnejšie sledovať pôvodnú štúdiu. blokovanie Blokovanie je nenáhodné usporiadanie experimentálnych jednotiek do skupín (blokov/dielov), ktoré pozostávajú z jednotiek, ktoré sú si navzájom podobné. Blokovanie znižuje známe, ale irelevantné zdroje medziblokovej variability, a preto poskytuje väčšiu presnosť pri odhadovaní skúmaného zdroja variácie. Ortogonalita Ortogonalita sa týka foriem porovnávania (kontrastu), ktoré možno legitímne a efektívne uplatňovať. Kontrasty môžu byť reprezentované vektormi a súbory ortogonálnych kontrastov sú nekorelované a nezávisle distribuované, ak sú údaje normálne. Vďaka tejto nezávislosti každé ortogonálne spracovanie poskytuje ostatným rôzne informácie. Ak tu T- postupy a T- 1 ortogonálne kontrasty, všetky informácie, ktoré je možné zachytiť z experimentu, je možné získať zo súboru kontrastov. Faktorové experimenty Použite faktoriálne experimenty namiesto metódy s jedným faktorom v čase. Sú účinné pri posudzovaní účinkov a možných interakcií viacerých faktorov (nezávislých premenných). Analýza dizajnu experimentu je postavená na základe ANOVA, kolekcie modelov, Rozdelenie pozorovaného rozptylu na komponenty, podľa toho, aké faktory má experiment vyhodnotiť alebo testovať.

príklad

Tento príklad sa pripisuje Hotellingovi. Vyjadruje časť chuti týchto aspektov témy, ktoré zahŕňajú kombinatorické konštrukcie.

Váhy ôsmich predmetov sa merajú pomocou posúvania váhy a sady štandardných závaží. Každé závažie meria rozdiel v hmotnosti medzi predmetmi na ľavej miske a akýmikoľvek predmetmi na pravej miske, pričom sa pripočítava kalibrované závažie pre ľahšiu misku, kým nie je rovnováha. Každé meranie má náhodnú chybu. Priemerná chyba je nula; na smerodajných odchýlkach podľa rozdelenia pravdepodobnosti chýb sa zhoduje s číslom σ na rôznych váhach; chyby pri rôznych váženiach sú nezávislé. Označme skutočné váhy s

θ 1 , ... , θ 8 , (\displaystyle \theta _(1),\bodky,\theta _(8).\)

Zvážime dva rôzne experimenty:

1. Odvážte každý predmet v jednej miske, pričom druhá prázdna. Nechať byť X ja merať hmotnosť predmetu, ja = 1, ..., 8.
2. Existuje osem vážení podľa nasledujúceho grafu a nech Y ja rozdiel, ktorý sa má merať ja = 1, ..., 8:

ľavá panvica pravá panvica Prvé váženie: 1 2 3 4 5 6 7 8 (Prázdne) druhé: 1 2 3 8 4 5 6 7 tretie: 1 4 5 8 2 3 6 7 štvrté: 1 6 7 8 2 3 4 5 piate: 2 4 6 8 1 3 5 7 šestiny: 2 5 7 8 1 3 4 6 sedminy: 3 4 7 8 1 2 5 6 osminy: 3 5 6 8 1 2 4 7 (\displaystyle (\ (začiatok poľa) (lcc) &(\text(ľavé posúvanie))&(\text(pravé posúvanie))\\\hline(\text(1 váha:))&1\2\3\4\5\6\7\8&(\ text( (prázdne))) \\ (\ text (2)) & 1 \ 2 \ 3 \ 8 \ & 4 \ 5 \ 6 \ 7 \\ (\ text (3.: )) & 1 \ 4 \ 5 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 6 \ 7 \\ (\ text (4. :)) & 1 \ 6 \ 7 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 4 \ 5 \\ (\ text (5. :)) : )) & 2 \ 4 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 5 \ 7 \\ (\text(6.:)) & 2 \ 5 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 4 \ 6 \ \ (\ text (7.: )) & 3 \ 4 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 5 \ 6 \\ (\ text (8.:)) & 3 \ 5 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 4 \ 7 \ koniec (pole ))) Potom vypočítaná hodnota hmotnosti θ 1 je θ ^ 1 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 - Y 5 - Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , (\displaystyle (\widehat (\theta))_(1)=(\frac( Y_ (1) + Y_ (2) + Y_ (3) + Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) - Y_ (7) -Y_ (8)) (8)).) Podobné odhady možno nájsť pre hmotnosti iných položiek. napríklad θ^ 2 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 + Y 5 + Y 6 - Y 7 - Y 8 8, θ ^ 3 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 - Y 5 - Y 6 + Y7 + Y88, θ^ 4 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 + Y 5 - Y 6 + Y 7 - Y 8 8, θ^ 5 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 - Y 5 + Y 6 - Y 7 + Y 8 8, θ^ 6 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 + Y 5 - Y 6 - Y 7 + Y 8 8, θ^ 7 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 - Y 5 + Y 6 + Y 7 - Y 8 8, θ^ 8 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 + Y 5 + Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , (\displaystyle (\(začiatok zarovnaný)(\widehat (\theta)) _(2)=(&\frac(Y_(1)+Y_(2)-Y_(3)-Y_(4)+ (5 Y_)+Y_(6)-Y_(7)-Y_(8))(8)).\\(\widehat(\theta))_(3)&=(\ lámanie (Y_ (1) + Y_ (2) -Y_ (3) -Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)).\\ ( \widehat(\theta)) _(4)&=(\r hydraulické štiepenie (Y_ (1) -Y_ (2) + Y_ (3) -Y_ (4) + Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) (-Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(5)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)+Y_(3)-Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)- Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(6)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)-Y_(6)- Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)) \\. (\widehat(\theta))_(7)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)+(7 ) Y_) - Y_ (8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(8)&=(\frac(Y_(1)+Y_(2)+Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)+Y_(6)+ Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \ (zarovnaný koniec)))

Otázka návrhu experimentu: Ktorý experiment je najlepší?

Odhad rozptylu X 1 z & thetas 1 je σ 2, ak použijeme prvý experiment. Ale ak použijeme druhý experiment, rozptyl odhadu uvedeného vyššie je σ 2 /8. Druhý experiment nám teda dáva 8-krát viac, ako je presnosť odhadu jedného prvku, a vyhodnocuje všetky prvky súčasne, s rovnakou presnosťou. To, čo dosiahne druhý experiment s ôsmimi, by si vyžadovalo 64 vážení, ak by sa položky vážili oddelene. Poznamenávame však, že odhady pre prvky získané v druhom experimente majú chyby, ktoré navzájom korelujú.

Mnoho problémov s experimentálnym dizajnom zahŕňa kombinatorické návrhy, ako v tomto príklade a iných.

Aby sa predišlo falošným pozitívam

Falošné pozitíva, ktoré sú často výsledkom publikačného tlaku alebo vlastnej zaujatosti pri potvrdení autora, sú neodmysliteľným nebezpečenstvom v mnohých oblastiach. Dobrým spôsobom, ako zabrániť skresleniu, ktoré by mohlo potenciálne viesť k falošným pozitívam počas fázy zberu údajov, je použiť dvojito zaslepený dizajn. Keď sa používajú dvojito zaslepené návrhy, účastníci sú náhodne pridelení do experimentálnych skupín, ale výskumník nevie, že účastníci patria do ktorej skupiny. Výskumník teda nemôže ovplyvniť reakciu účastníkov na intervenciu. Problémom sú experimentálne vzorky s nezverejnenými stupňami voľnosti. To môže viesť k vedomému alebo nevedomému „p-hackingu“: skúšaniu viacerých vecí, kým nedosiahnete požadovaný výsledok. To zvyčajne zahŕňa manipuláciu - možno nevedomú - počas štatistickej analýzy a stupňov voľnosti, kým sa nevrátia číslo pod str<.05 уровня статистической значимости. Таким образом, дизайн эксперимента должен включать в себя четкое заявление, предлагающие анализы должны быть предприняты. P-взлом можно предотвратить с помощью preregistering исследований, в которых исследователи должны направить свой план анализа данных в журнал они хотят опубликовать свою статью прежде, чем они даже начать сбор данных, поэтому никаких манипуляций данных не возможно (https: // OSF .io). Другой способ предотвратить это берет двойного слепого дизайна в фазу данных анализа, где данные передаются в данном-аналитик, не связанный с исследованиями, которые взбираются данные таким образом, нет никакого способа узнать, какие участник принадлежат раньше они потенциально отняты, как недопустимые.

Jasná a úplná dokumentácia experimentálnej metodológie je tiež dôležitá na podporu replikácie výsledkov.

Témy na diskusiu pri tvorbe developerských projektov

Vývojová alebo randomizovaná klinická štúdia si vyžaduje starostlivé zváženie niekoľkých faktorov pred samotným vykonaním experimentu. Experimentálny návrh rozloženia podrobného experimentálneho plánu vopred na vykonanie experimentu. Niektoré z nasledujúcich tém už boli prediskutované v časti Princípy experimentálneho dizajnu:

1. Koľko faktorov má dizajn a sú úrovne týchto faktorov pevné alebo náhodné?
2. Sú potrebné kontrolné podmienky a aké by mali byť?
3. Manipulačné kontroly; naozaj fungovala manipulácia?
4. Čo sú premenné pozadia?
5. Aká je veľkosť vzorky. Koľko jednotiek sa musí nazbierať, aby bol experiment zovšeobecniteľný a mal dostatočnú silu?
6. Aký význam má interakcia medzi faktormi?
7. Aký je vplyv dlhodobých účinkov hlavných faktorov na výsledky?
8. Ako ovplyvnia zmeny odozvy opatrenia sebahodnotenia?
9. Nakoľko reálne je zavedenie rovnakých meracích zariadení do rovnakých jednotiek v rôznych prípadoch s posttestom a následnými testami?
10. A čo použitie predbežného testu proxy?
11. Sú tam skryté premenné?
12. Mal by byť klient/pacient, výskumník alebo dokonca dátový analytik podmienečne slepý?
13. Aká je možnosť následného uplatnenia rôznych podmienok na tú istú jednotku?
14. Koľko z jednotlivých faktorov kontroly a hluku by sa malo brať do úvahy?

Nezávislá premenná štúdie má často mnoho úrovní alebo rôznych skupín. V skutočnom experimente môžu výskumníci získať experimentálnu skupinu, kde sa vykonáva ich zásah na testovanie hypotézy, a kontrolnú skupinu, ktorá má v experimentálnej skupine rovnaký prvok, bez intervenčného prvku. Keď sa teda všetko ostatné okrem jedného zásahu udržiava konštantné, výskumníci môžu s určitou mierou istoty potvrdiť, že tento jeden prvok spôsobuje pozorovanú zmenu. V niektorých prípadoch nie je etické mať kontrolnú skupinu. Niekedy sa to rieši použitím dvoch rôznych experimentálnych skupín. V niektorých prípadoch nie je možné manipulovať s nezávislými premennými, ako napríklad pri testovaní rozdielu medzi dvoma skupinami s rôznymi chorobami alebo testovaní na rozdiel medzi mužmi a ženami (samozrejme premenná, ktorú by bolo ťažké alebo neetické priradiť účastníkovi) . V týchto prípadoch možno použiť kvázi experimentálny dizajn.

kauzálne atribúcie

V čistom experimentálnom dizajne nezávislú premennú (prediktor) manipuluje výskumník – to znamená – každý účastník štúdie je náhodne vybraný z populácie a každému účastníkovi sú náhodne priradené podmienky nezávislej premennej. Až keď sa to urobí, je možné s vysokou mierou pravdepodobnosti overiť, že rozdiely vo výsledných premenných sú spôsobené rôznymi podmienkami. Preto by si výskumníci mali zvoliť dizajn experimentu pred inými typmi dizajnu, kedykoľvek je to možné. Povaha nezávislej premennej však nie vždy umožňuje manipuláciu. V prípadoch by si výskumníci mali byť vedomí toho, že necertifikujú kauzálne prisudzovanie, keď to ich dizajn neumožňuje. Napríklad v pozorovacích projektoch nie sú účastníci náhodne priradení k podmienkam, a preto, ak existujú rozdiely vo výsledných premenných medzi podmienkami, je pravdepodobné, že existuje niečo iné ako rozdiely medzi podmienkami, ktoré spôsobujú rozdiely vo výsledkoch, čo je tretia premenná. To isté platí pre štúdie s korelačným dizajnom. (Ader & Mellenbergh, 2008).

Štatistická kontrola

Pred vykonaním navrhnutých experimentov je najlepšie, aby bol proces pod primeranou štatistickou kontrolou. Ak to nie je možné, správne blokovanie, replikácia a randomizácia umožňujú starostlivé vykonávanie navrhnutých experimentov. Na kontrolu rušivých premenných výskumník stanoví kontrolné previerky ako dodatočné opatrenia. Výskumníci musia zabezpečiť, aby nekontrolované vplyvy (napr. vnímanie zdroja dôvery) neskresľovali výsledky výskumu. Kontrola manipulácie je jedným z príkladov kontroly kontroly. Manipulačné testovanie umožňuje výskumníkom izolovať kľúčové premenné, aby sa posilnila podpora, že tieto premenné fungujú podľa plánu.

Niektoré efektívne návrhy na vyhodnotenie niekoľkých hlavných efektov boli nájdené nezávisle av blízkom slede Raja Chandra Bose a K. Kishena v roku 1940, ale zostali málo známe, kým Plackett-Burmese návrhy neboli publikované v r. Biometria v roku 1946. Približne v rovnakom čase zaviedol CR Rao koncept ortogonálnych polí ako experimentálnych vzoriek. Tento koncept bol ústredným bodom vývoja metód Taguchi od Taguchiho, ktorý sa uskutočnil počas jeho návštevy v Indickom štatistickom inštitúte na začiatku 50. rokov 20. storočia. Jeho metódy boli úspešne aplikované a prijaté japonským a indickým priemyslom a následne aj americkým priemyslom, aj keď s určitými výhradami.

V roku 1950 Gertrude Mary Cox a William Gemmell Cochran vydali knihu Experimentálne návrhy, ktorý sa stal hlavnou referenčnou prácou pre návrh experimentov na štatistikoch na mnoho rokov potom.

Vývoj teórie lineárnych modelov obsiahol a prekonal prípady, ktoré sa týkali prvých autorov. Dnes sa teória opiera o zložité témy

V prvej fáze je dizajn starostlivo vypracovaný (z angl. dizajn- tvorivý nápad) budúceho výskumu.

V prvom rade sa vypracuje výskumný program.

Program obsahuje tému, účel a ciele štúdie, formulované hypotézy, definíciu predmetu štúdia, jednotky a rozsah pozorovaní, slovník pojmov, popis štatistických metód tvorby vzorky, zber, uchovávanie, spracovanie a analýzu údajov, metodiku na vykonanie pilotnej štúdie zoznam použitých štatistických nástrojov .

názov témy zvyčajne formulované jednou vetou, ktorá by mala zodpovedať účelu štúdie.

Účel štúdie- ide o mentálne očakávanie výsledku činnosti a spôsobov, ako ho dosiahnuť pomocou určitých prostriedkov. Účel lekárskeho a sociálneho výskumu má spravidla nielen teoretický (kognitívny), ale aj praktický (aplikovaný) charakter.

Aby ste dosiahli tento cieľ, určite výskumné ciele, ktoré odhaľujú a upresňujú obsah cieľa.

Najdôležitejšou zložkou programu sú hypotéz (Očakávané výsledky). Hypotézy sú formulované pomocou špecifických štatistických ukazovateľov. Hlavnou požiadavkou na hypotézy je schopnosť testovať ich v procese výskumu. Výsledky štúdie môžu potvrdiť, opraviť alebo vyvrátiť predložené hypotézy.

Pred zberom materiálu sa určí objekt a jednotka pozorovania. Pod predmetom medicínskeho a sociálneho výskumu rozumej štatistický súbor pozostávajúci z relatívne homogénnych jednotlivých objektov alebo javov - jednotiek pozorovania.

Jednotka pozorovania- primárny prvok štatistickej populácie, ktorý má všetky vlastnosti, ktoré sa majú študovať.

Ďalšou dôležitou operáciou pri príprave štúdie je vypracovanie a schválenie plánu práce. Ak je výskumný program akýmsi strategickým plánom, ktorý stelesňuje myšlienky výskumníka, potom pracovný plán (ako príloha programu) je mechanizmus na realizáciu štúdie. Pracovný plán obsahuje: postup výberu, školenia a organizácie práce priamych vykonávateľov; vývoj regulačných a metodických dokumentov; stanovenie požadovaného objemu a druhov zdrojovej podpory štúdia (personálne, finančné, materiálno-technické, informačné zdroje a pod.); definície pojmov a zodpovedný za jednotlivé etapy výskumu. Zvyčajne sa uvádza vo forme sieťová grafika.

V prvej fáze lekárskeho a sociálneho výskumu sa určuje, akými metódami sa uskutoční výber jednotiek pozorovania. V závislosti od objemu sa rozlišujú kontinuálne a selektívne štúdie. V kontinuálnej štúdii sa skúmajú všetky jednotky bežnej populácie, vo výberovej len časť bežnej populácie (vzorka).

Všeobecná populácia nazývaný súbor kvalitatívne homogénnych jednotiek pozorovania, spojených jedným alebo skupinou znakov.

Vzorová populácia (vzorka)- akákoľvek podskupina jednotiek pozorovania bežnej populácie.

Najdôležitejšou úlohou štatistického výskumu je vytvorenie výberovej populácie, ktorá plne odráža charakteristiky všeobecnej populácie. Všetky úsudky o bežnej populácii na základe údajov zo vzorky platia len pre reprezentatívne vzorky, t.j. pre také vzorky, ktorých charakteristiky zodpovedajú charakteristikám bežnej populácie.

Je zaručené skutočné zabezpečenie reprezentatívnosti vzorky metóda náhodného výberu tie. taký výber jednotiek pozorovania vo vzorke, v ktorom majú všetky objekty v bežnej populácii rovnaké šance na výber. Na zabezpečenie náhodného výberu sa používajú špeciálne vyvinuté algoritmy, ktoré implementujú tento princíp, buď tabuľky náhodných čísel, alebo generátor náhodných čísel dostupný v mnohých počítačových softvérových balíkoch. Podstatou týchto metód je náhodné označenie počtov tých objektov, ktoré je potrebné vybrať z celej populácie nejakým spôsobom usporiadaným. Napríklad všeobecnú populáciu "regionálnu populáciu" možno triediť podľa veku, miesta bydliska, abecedného poradia (priezvisko, meno, priezvisko) atď.

Spolu s náhodným výberom sa pri organizovaní a vykonávaní lekárskeho a sociálneho výskumu používajú aj tieto metódy tvorby vzorky:

Mechanický (systematický) výber;

Typologický (stratifikovaný) výber;

sériový výber;

Viacstupňový (skríningový) výber;

kohortová metóda;

Metóda „copy-pair“.

Mechanický (systematický) výber umožňuje vytvoriť vzorku pomocou mechanického prístupu k výberu jednotiek pozorovania usporiadanej všeobecnej populácie. Zároveň je potrebné určiť pomer objemov vzorky a celkovej populácie a tým určiť podiel selekcie. Napríklad na štúdium štruktúry hospitalizovaných pacientov sa vytvorí vzorka 20% všetkých pacientov, ktorí opustili nemocnicu. V tomto prípade by sa medzi všetkými "zdravotnými záznamami hospitalizovaného pacienta" (f. 003 / y), zoradenými podľa čísel, mala vybrať každá piata karta.

Typologický (stratifikovaný) výber zahŕňa členenie všeobecnej populácie do typologických skupín (strat). Pri realizácii medicínskych a sociálnych výskumov sa ako typologické skupiny berú vekové skupiny, sociálne, profesijné skupiny, jednotlivé sídla, ako aj mestské a vidiecke obyvateľstvo. V tomto prípade sa počet jednotiek pozorovania z každej skupiny vyberá vo vzorke náhodne alebo mechanicky v pomere k veľkosti skupiny. Napríklad pri štúdiu príčinno-následkových vzťahov rizikových faktorov a onkologickej chorobnosti populácie sa skúmaná skupina najskôr rozdelí na podskupiny podľa veku, pohlavia, profesie, sociálneho postavenia a následne sa vyberie potrebný počet pozorovacích jednotiek. z každej podskupiny.

sériový výber vzorka sa netvorí z jednotlivých jednotiek pozorovania, ale z celých sérií alebo skupín (obce, zdravotnícke zariadenia, školy, škôlky a pod.). Výber sérií sa vykonáva pomocou správneho náhodného alebo mechanického odberu vzoriek. V rámci každej série sa študujú všetky jednotky pozorovania. Táto metóda môže byť použitá napríklad na hodnotenie účinnosti imunizácie detskej populácie.

Viacstupňový (skríningový) výber zahŕňa fázový odber vzoriek. Podľa počtu stupňov sa rozlišuje jednostupňový, dvojstupňový, trojstupňový výber atď. Napríklad pri štúdiu reprodukčného zdravia žien žijúcich na území obce sa v prvej fáze vyberajú pracujúce ženy, ktoré sú vyšetrené základnými skríningovými testami. Na druhom stupni sa vykonáva špecializované vyšetrenie žien s deťmi, na treťom hĺbkové špecializované vyšetrenie žien s deťmi s vrodenými chybami. Všimnite si, že v tomto prípade účelového výberu pre určitý atribút sú vo vzorke zahrnuté všetky objekty - nositelia skúmaného atribútu na území obce.

kohortová metóda sa používajú na štúdium štatistickej populácie relatívne homogénnych skupín ľudí spojených nástupom určitej demografickej udalosti v rovnakom časovom intervale. Napríklad pri štúdiu problematiky súvisiacej s problémom plodnosti sa vytvára populácia (kohorta), ktorá je homogénna na základe jediného dátumu narodenia (štúdium plodnosti podľa generácií) alebo na základe jediného veku sobáša. (štúdia plodnosti podľa dĺžky rodinného života).

Metóda kopírovania a párovania zabezpečuje výber pre každú jednotku pozorovania skúmanej skupiny objektu, ktorý je podobný v jednom alebo viacerých znakoch („kopíreňový pár“). Napríklad je známe, že faktory ako telesná hmotnosť a pohlavie dieťaťa ovplyvňujú dojčenskú úmrtnosť. Pri použití tejto metódy sa pre každé úmrtie dieťaťa mladšieho ako 1 rok vyberie zo žijúcich detí mladších ako 1 rok „pár kópií“ rovnakého pohlavia, podobného veku a telesnej hmotnosti. Tento spôsob výberu by mal slúžiť na štúdium rizikových faktorov vzniku spoločensky významných ochorení, jednotlivých príčin smrti.

V prvej fáze sa tiež rozvíja a replikuje výskum (používa sa už hotový). štatistických nástrojov (karty, dotazníky, rozvrhnutie tabuliek, počítačové programy na riadenie prichádzajúcich informácií, vytváranie a spracovanie informačných databáz a pod.), do ktorých sa budú vkladať naštudované informácie.

Pri skúmaní verejného zdravotníctva a činnosti zdravotníctva sa často využíva sociologický výskum pomocou špeciálnych dotazníkov (dotazníkov). dotazníky (dotazníky) pre medicínsky a sociologický výskum by mali byť cielené, orientované, zabezpečovať spoľahlivosť, spoľahlivosť a reprezentatívnosť údajov v nich zaznamenaných. Pri vývoji dotazníkov a programov rozhovorov je potrebné dodržiavať tieto pravidlá: vhodnosť dotazníka na zber, spracovanie a extrakciu potrebných informácií z neho; možnosť kontroly dotazníka (bez porušenia systému kódexov) s cieľom odstrániť neúspešné otázky a vykonať príslušné úpravy; vysvetlenie cieľov a zámerov štúdie; jasné znenie otázok, čím sa eliminuje potreba rôznych dodatočných vysvetlení; pevný charakter väčšiny otázok.

Šikovný výber a kombinovanie rôznych typov otázok – otvorených, uzavretých a polouzavretých – môže výrazne zvýšiť presnosť, úplnosť a spoľahlivosť prijímaných informácií.

Kvalita prieskumu a jeho výsledky vo veľkej miere závisia od toho, či sú splnené základné požiadavky na dizajn dotazníka a jeho grafickú úpravu. Pri zostavovaní dotazníka platia tieto základné pravidlá:

Dotazník obsahuje len najvýznamnejšie otázky, ktorých odpovede pomôžu získať informácie potrebné na riešenie hlavných cieľov štúdie, ktoré nie je možné získať iným spôsobom bez vykonania dotazníkového prieskumu;

Znenie otázok a všetky slová v nich by mali byť pre respondenta zrozumiteľné a zodpovedať úrovni jeho vedomostí a vzdelania;

Dotazník by nemal obsahovať otázky, ktoré spôsobujú neochotu na ne odpovedať. Je potrebné sa snažiť zabezpečiť, aby všetky otázky vyvolali pozitívnu reakciu respondenta a túžbu poskytnúť úplné a pravdivé informácie;

Organizácia a postupnosť otázok by mala byť podriadená získaniu najnutnejších informácií na dosiahnutie cieľa a vyriešenie problémov stanovených v štúdii.

Špeciálne dotazníky (dotazníky) sa vo veľkej miere využívajú okrem iného aj na hodnotenie kvality života pacientov s konkrétnym ochorením, účinnosti ich liečby. Umožňujú zachytiť zmeny v kvalite života pacientov, ktoré nastali v relatívne krátkom čase (zvyčajne 2-4 týždne). Existuje mnoho špeciálnych dotazníkov, ako napríklad AQLQ (Asthma Quality of Life Questionnaire) a AQ-20 (20-Item Asthma Questionnaire) pre bronchiálnu astmu, QLMI (Quality of Life after Myocardial Infarction Questionnaire) pre pacientov s akútnym infarktom myokardu atď.

Koordináciu prác na vývoji dotazníkov a ich prispôsobenie rôznym jazykovým a ekonomickým formáciám vykonáva medzinárodná nezisková organizácia pre štúdium kvality života - MAPI Institute (Francúzsko).

Už v prvej fáze štatistickej štúdie je potrebné vypracovať rozvrhnutie tabuliek, ktoré sa budú v budúcnosti napĺňať získanými údajmi.

V tabuľkách sa podobne ako v gramatických vetách rozlišuje podmet, t.j. to hlavné, čo je povedané v tabuľke, a predikát, t.j. to, čo charakterizuje predmet. Predmet - to je hlavná črta skúmaného javu - zvyčajne sa nachádza vľavo pozdĺž vodorovných čiar tabuľky. Predikát - znaky charakterizujúce predmet sa zvyčajne nachádzajú v hornej časti zvislých stĺpcov tabuľky.

Pri zostavovaní tabuliek sú splnené určité požiadavky:

Tabuľka by mala mať jasný, stručný názov, ktorý odráža jej podstatu;

Návrh tabuľky končí súčtom pre stĺpce a riadky;

Tabuľka by nemala obsahovať prázdne bunky (ak tam nie je znak, vložte pomlčku).

Existujú jednoduché, skupinové a kombinované (komplexné) typy tabuliek.

Jednoduchá tabuľka je tabuľka, ktorá predstavuje súhrn údajov len pre jeden atribút (tabuľka 1.1).

Tabuľka 1.1. Jednoduché rozloženie tabuľky. Rozdelenie detí podľa zdravotných skupín, % celk

V skupinovej tabuľke je subjekt charakterizovaný niekoľkými nepríbuznými predikátom (tabuľka 1.2).

Tabuľka 1.2. Rozloženie skupinovej tabuľky. Rozdelenie detí podľa zdravotných skupín, pohlavia a veku, % z celk

V kombinačnej tabuľke sú znaky charakterizujúce subjekt prepojené (tabuľka 1.3).

Tabuľka 1.3. Rozloženie kombinovaného stola. Rozdelenie detí podľa zdravotných skupín, veku a pohlavia, % celk

Dôležité miesto v prípravnom období zaujíma pilotná štúdia, ktorých úlohou je testovať štatistické nástroje, overovať správnosť vypracovanej metodiky zberu a spracovania údajov. Najúspešnejšia je taká pilotná štúdia, ktorá v redukovanom rozsahu opakuje hlavnú, t.j. umožňuje skontrolovať všetky nadchádzajúce fázy práce. V závislosti od výsledkov predbežnej analýzy údajov získaných počas pilotáže sa upravujú štatistické nástroje, metódy zberu a spracovania informácií.

Recenzia hovorí o metodickej knihe amerického profesora D. Morgana. Podrobne hovorí o stratégiách integrácie kvalitatívnych a kvantitatívnych metód, možnostiach výskumných návrhov.

Strekalová N. D. Corporate governance a inovatívny rozvoj ekonomiky Severu: Bulletin Výskumného centra pre podnikové právo, manažment a rizikové investície Štátnej univerzity Syktyvkar. 2014. Číslo 4. S. 184-197.

Článok odhaľuje podstatu prípadovej metódy ako výskumnej stratégie, základy metodológie a dizajnu výskumu v manažmente. Zvažujú sa silné a slabé stránky použitia prípadovej metódy pri vykonávaní vedeckého výskumu majstrov manažmentu. Uvádzajú sa porovnávacie charakteristiky výskumných a vzdelávacích prípadov. Vyzdvihujú sa skúsenosti s organizovaním výskumu, rozoberajú sa problémy, príležitosti a perspektívy využitia prípadovej metódy pri formovaní výskumných kompetencií majstrov manažmentu. Na záver sú uvedené praktické odporúčania na organizáciu vedeckého výskumu majstrov manažmentu na základe prípadovej metódy. Článok prispieva ku komparatívnej analýze výučbových a výskumných prípadov, popisu metodológie a dizajnu výskumu, identifikácii silných a slabých stránok prípadovej štúdie ako výskumnej metódy.

Príspevok pojednáva o metodologických riešeniach problému charakteristického pre štúdie Európskej únie " n= 1“ - problém jedinečnosti EÚ, ktorý vedie, zdá sa, k nemožnosti vykonávať porovnávacie štúdie. Prenikanie komparatívnej politiky do európskych štúdií a štúdia EÚ v rámci nového regionalizmu však viedlo k prudkému nárastu počtu článkov komparatívnych metód. Analýza štyroch vedeckých časopisov ukazuje, že tento trend je typický pre časopisy v anglickom jazyku, ale nie pre ruské časopisy.

Savinskaja O. B. In: Sociológia a spoločnosť: Sociálna nerovnosť a sociálna spravodlivosť (Jekaterinburg, 19. – 21. október 2016). Materiály V. Všeruského sociologického kongresu. M.: Ruská spoločnosť sociológov, 2016. S. 8467-8475.

Táto práca je metodologickou reflexiou súčasných diskusií o formovaní nového metodologického prístupu – stratégie miešania metód (výskum zmiešaných metód), ktorý zahŕňa kombináciu kvalitatívnych a kvantitatívnych metód zberu a analýzy údajov pre dôkladné štúdium spoločenský fenomén. Správa pojednáva o hlavných krokoch vo vývoji stratégie zmiešavania metód (MMR), o ruskom preklade termínu a súčasných klasifikáciách výskumných návrhov pre multimetodové štúdie. Úspechy a nedoriešené problémy sú uvedené v poslednej časti článku.

Teoretická validácia v sociologickom výskume: Metodológia a metódy

V spoločenských vedách existujú rôzne typy výskumu a podľa toho aj príležitosti pre výskumníka. Vedieť o nich vám pomôže vyriešiť tie najťažšie problémy.

0 Kliknite, ak je to užitočné =ъ

Stratégie výskumu
V spoločenských vedách je zvykom vyčleniť dve najbežnejšie výskumné stratégie – kvantitatívnu a kvalitatívnu.
Kvantitatívna stratégia zahŕňa použitie deduktívneho prístupu na testovanie hypotéz alebo teórií, opiera sa o pozitivistický prístup prírodných vied a je vo svojej podstate objektivistická. Na druhej strane kvalitatívna stratégia sa zameriava na induktívny prístup k rozvíjaniu teórií, odmieta pozitivizmus, zameriava sa na individuálnu interpretáciu sociálnej reality a má konštruktivistický charakter.
Každá zo stratégií zahŕňa použitie špecifických metód zberu údajov a analýzy. Kvantitatívna stratégia je založená na zbere numerických údajov (kódovanie údajov z hromadného prieskumu, agregované údaje z testov atď.) a využívaní metód matematickej štatistiky na ich analýzu. Kvalitatívna stratégia je zasa založená na zbere textových údajov (texty individuálnych rozhovorov, údaje z pozorovaní účastníkov a pod.) a ich ďalšom štruktúrovaní pomocou špeciálnych analytických techník.
Od začiatku 90-tych rokov sa začala aktívne rozvíjať zmiešaná stratégia, ktorá spočíva v integrácii princípov, metód zberu a analýzy údajov z kvalitatívnych a kvantitatívnych stratégií s cieľom získať rozumnejšie a spoľahlivejšie výsledky.

Výskumné návrhy
Po určení účelu štúdie sa musí určiť vhodný typ dizajnu. Návrh štúdie je kombináciou zberu údajov a požiadaviek na analýzu potrebných na dosiahnutie cieľov štúdie.
Hlavné typy dizajnu:
Prierezový dizajn zahŕňa zber údajov o relatívne veľkom počte pozorovacích jednotiek. Spravidla zahŕňa použitie metódy výberu vzorky s cieľom reprezentovať všeobecnú populáciu. Údaje sa zbierajú raz a sú kvantitatívne. Ďalej sú vypočítané deskriptívne a korelačné charakteristiky, vyvodené štatistické závery.
Pozdĺžny návrh pozostáva z opakovaných prierezových rozhovorov na zistenie zmien v priebehu času. Delí sa na panelové štúdie (rovnakí ľudia sa zúčastňujú opakovaných prieskumov) a kohortové štúdie (opakovaných prieskumov sa zúčastňujú rôzne skupiny ľudí, ktorí predstavujú rovnakú všeobecnú populáciu).
Experimentálny dizajn zahŕňa identifikáciu vplyvu nezávislej premennej na závislú premennú vyrovnaním hrozieb, ktoré môžu ovplyvniť povahu zmeny v závislej premennej.
Návrh prípadovej štúdie je určený na podrobné preštudovanie jedného alebo malého počtu prípadov. Dôraz sa nekladie na distribúciu výsledkov do celej bežnej populácie, ale na kvalitu teoretickej analýzy a vysvetlenia mechanizmu fungovania konkrétneho javu.

Ciele výskumu
Medzi ciele sociálneho výskumu patrí popis, vysvetlenie, hodnotenie, porovnanie, analýza vzťahov, štúdium vzťahov príčin a následkov.
Deskriptívne úlohy sa riešia jednoduchým zberom údajov jednou z metód, ktoré sú v danej situácii vhodné – dotazníky, pozorovania, analýza dokumentov atď. Jednou z hlavných úloh je v tomto prípade taká fixácia dát, ktorá v budúcnosti umožní ich agregáciu.
Na riešenie vysvetľujúcich problémov sa používa množstvo výskumných prístupov (napríklad historický výskum, prípadové štúdie, experimenty), ktoré umožňujú zaoberať sa analýzou komplexných údajov. Ich cieľom nie je len jednoduchý zber faktov, ale aj identifikácia významov veľkého súboru sociálnych, politických, kultúrnych prvkov spojených s problémom.
Všeobecným účelom hodnotiacich štúdií je testovať programy alebo projekty z hľadiska informovanosti, účinnosti, dosahovania cieľov atď. Získané výsledky sa zvyčajne používajú na ich zlepšenie a niekedy jednoducho na lepšie pochopenie fungovania príslušných programov a projektov.

Porovnávacie štúdie slúžia na hlbšie pochopenie skúmaného javu identifikáciou jeho spoločných a charakteristických čŕt v rôznych sociálnych skupinách. Najväčšie z nich sa konajú v medzikultúrnom a medzinárodnom kontexte.
Štúdie na stanovenie vzťahov medzi premennými sa tiež nazývajú korelačné štúdie. Výsledkom takýchto štúdií je získanie špecifických popisných informácií (pozri napríklad analýzu párových vzťahov). Ide v podstate o kvantitatívny výskum.
Stanovenie vzťahu príčina-následok zahŕňa uskutočnenie experimentálnych štúdií. V sociálnych a behaviorálnych vedách existuje niekoľko odrôd tohto druhu výskumu: randomizované experimenty, skutočné experimenty (zahŕňajúce vytvorenie špeciálnych experimentálnych podmienok, ktoré simulujú potrebné podmienky), sociometria (samozrejme, ako to pochopil J. Moreno), Garfinkeling.