дизайн исследования представляет собой набор методов и процедур, используемых для сбора и анализа показателей переменных, указанных в исследовании задачи исследования.

План исследования определяет тип исследования (описательная, корректирующая, полу-экспериментальная, экспериментальная, обзорная или аналитическая цель) и подтип (как случай продольного описательного исследования), исследовательская задача, гипотеза, независимые и зависимые переменные, дизайн план экспериментального и статистического анализа.

Дизайн исследования - это структура, которая была создана для поиска ответов на вопросы исследования. Выбранный метод повлияет на результаты и то, каким образом результаты будут сделаны.

Существует два основных типа дизайна исследования: качественный и количественный. Тем не менее, существует много способов классификации исследовательских проектов. Дизайн исследования - это набор условий или коллекций..

Есть много дизайнов, которые используются в исследованиях, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Выбор метода, который будет использоваться, зависит от цели исследования и от природы явления.

Основные характеристики дизайна исследования

Части дизайна исследования

Дизайн выборки

Это связано с методами выбора элементов, которые будут наблюдаться для исследования.

Наблюдательный дизайн

Это связано с состоянием, в котором будет создано наблюдение.

Статистический дизайн

Его беспокоит вопрос о том, как будет анализироваться информация и собранные данные.?

Операционный дизайн

Это связано с методами, с помощью которых процедуры собираются при отборе проб..

Как создать дизайн исследования

План исследования описывает, как будет проводиться исследование; составляет часть исследовательского предложения.

Прежде чем создавать дизайн исследования, необходимо сначала сформулировать проблему, главный вопрос и дополнительные вопросы. Поэтому сначала нужно определить проблему.

План исследования должен представлять собой обзор того, что будет использоваться для проведения исследования проекта..

Он должен описывать, где и когда будет проводиться исследование, образец, который будет использоваться, подход и методы, которые будут использоваться. Это можно сделать, ответив на следующие вопросы:

• Где? В каком месте или ситуации будет проводиться расследование?
• Когда? В какой момент времени или в какое время будет проводиться расследование??
• Кто или что? Какие люди, группы или события будут исследованы (другими словами, образец)?
• Как? Какие подходы и методы будут использоваться для сбора и анализа данных?

пример

Отправной точкой дизайна исследования является основная проблема исследования, которая вытекает из подхода к проблеме. Пример основного вопроса может быть следующим:

Какие факторы заставляют посетителей интернет-магазина H & M окончательно совершать покупки в традиционном магазине?

Ответы на эти вопросы:

где? По основному вопросу очевидно, что исследование должно быть сосредоточено на интернет-магазине H & M и, возможно, на традиционном магазине..

когда? Исследование должно проводиться после того, как потребитель приобрел товар в традиционном магазине. Это важно, поскольку вы выясняете, почему кто-то идет по этому пути, а не покупает продукт через Интернет..

Кто или что? В этом случае ясно, что следует учитывать потребителей, которые сделали свою покупку в традиционном магазине. Тем не менее, также может быть решено изучить потребителей, которые, если они сделали свою покупку онлайн, чтобы сравнить различных потребителей.

Как можно? На этот вопрос часто сложно ответить. Помимо прочего, вам может понадобиться учитывать количество времени, которое у вас есть на проведение исследования, и если у вас есть бюджет для сбора информации.

В этом примере могут быть подходящими как качественные, так и количественные методы. Варианты могут включать интервью, опросы и наблюдения.

Различные исследовательские проекты

Конструкции могут быть гибкими или фиксированными. В некоторых случаях эти типы совпадают с количественными и качественными планами исследований, хотя это не всегда так.

В фиксированных проектах дизайн исследования уже установлен до сбора информации; они обычно руководствуются теорией.

Гибкие конструкции предоставляют больше свободы в процессе сбора информации. Одна из причин, по которой можно использовать гибкие схемы, может заключаться в том, что интересующая переменная не может быть измерена количественно, например культура. В других случаях теория может быть недоступна в начале расследования.

Поисковое исследование

Исследовательские методы исследования определяются как формальные исследования. Основными методами являются: опрос, связанный с литературой и опрос опыта.

Опрос, связанный с литературой, является наиболее простым методом постановки задачи исследования..

С другой стороны, опрос опыта - это метод, который ищет людей, которые имели практический опыт. Цель состоит в том, чтобы получить новые идеи, связанные с проблемой исследования

В случае описательного и диагностического расследования

Это исследования, которые касаются описания характеристик человека или группы в частности. В диагностическом исследовании мы хотим определить частоту, с которой будет происходить одно и то же событие..

Исследования, которые проверяют гипотезы (экспериментальные)

Это те, в которых исследователь проверяет гипотезу случайных отношений между переменными.

Характеристики хорошего дизайна исследования

Хороший дизайн исследования должен соответствовать этой конкретной проблеме исследования; обычно включает в себя следующие характеристики:

• Способ получения информации.
• Наличие и навыки исследователя и его команды, если они существуют.
• Цель проблемы для изучения.
• Характер проблемы, которая будет изучаться.
• Наличие времени и денег на исследовательскую работу.

ссылки

1. Дизайн исследования. Получено с wikipedia.org
2. Фундаментальные исследования. Получено от cirt.gcu.edu
3. Дизайн исследования. Восстановлено с explorable.com
4. Как создать исследовательский дизайн (2016). Получено с scribbr.com
5. Дизайн исследования (2008). Получено с сайта slideshare.net.

Дизайн экспериментов (DOE , DOX или опытно - конструкторских ) является разработка какой - либо задачи, которая стремится описать или объяснить изменение информации в условиях, которые гипотетически, чтобы отразить изменения. Термин обычно ассоциируется с экспериментами , в которых дизайн вводит условия, которые непосредственно влияют на изменение, но может также относиться к конструкции квази-экспериментов , в которых природные условия, которые влияют на изменение выбраны для наблюдения.

В своей простейшей форме, эксперимент направлен на прогнозирование результатов путем введения изменения предварительных условий, который представлен одним или несколькими независимыми переменными , также упоминается как «входных переменных» или «предикторов.» Изменение одного или нескольких независимых переменных, как правило, выдвинута гипотеза, чтобы привести к изменению одного или более зависимых переменных , также упоминается как «выходных переменных» или «переменных отклика.» Экспериментальный проект может также определить контрольные переменные , которые должны быть проведены константа для предотвращения внешних факторов, от влияния на результаты. Экспериментальный дизайн включает в себя не только выбор подходящих независимых, зависимых и управляющих переменных, но планирование доставки эксперимента при статистически оптимальных условиях с учетом ограничений доступных ресурсов. Есть несколько подходов для определения набора проектных точек (уникальные комбинации настроек независимых переменных) , которые будут использоваться в эксперименте.

Основные проблемы в опытно - конструкторском включают создание действия , надежность и воспроизводимость . Например, эти проблемы могут быть частично рассмотрены путем тщательного выбора независимых переменного, снижая риск ошибки измерения, а также обеспечения того, чтобы документация методы является достаточно подробной. Связанные проблемы включают достижение соответствующих уровней статистической мощности и чувствительности .

Правильно спланированные эксперименты авансового знание в области естественных и общественных науках и инженерии. Другие приложения включают в себя маркетинг и разработку политики.

история

Систематические клинические испытания

В 1747 году, во время службы в качестве хирурга на HMS Солсбери , Джеймс Линд провели систематическое клиническое испытание, чтобы сравнить средства для цинги . Это систематическое клиническое исследование представляет собой тип МЭ.

Lind отобрал 12 человек с судна, все страдают от цинги. Линд ограничен своих подданных к мужчинам, которые «были похожи, как я мог бы их», то есть, он предоставил строгие требования к въезду, чтобы уменьшить постороннее изменение. Он разделил их на шесть пар, давая каждой паре различные добавки к их основной диете в течение двух недель. Процедуры были все средства, которые были предложены:

• Кварта сидра каждый день.
• Двадцать пять Gutts (капли) из купороса (серной кислоты) три раза в день на пустой желудок.
• Одна половина пинты морской воды каждый день.
• Смесь чеснока, горчицы и хрена в комок размером с мускатного ореха.
• Две ложки уксуса три раза в день.
• Два апельсина и один лимон каждый день.

Лечение цитрусовыхов останавливало через шесть дней, когда они выбежали из фруктов, но к тому времени один моряк был пригоден для выполнения обязанностей, а другие почти восстановился. Кроме того, только одна группа (сидр) показал некоторый эффект его лечения. Остальная часть экипажа предположительно служил в качестве контроля, но Линд не сообщают результаты от какого-либо контроля (необработанного) группы.

Статистические эксперименты, следующий Ч.Пирс

Теория статистического вывода была разработана Ч.Пирсом в « Иллюстрации к логике науки » (1877-1878) и « теория вероятных умозаключений » (1883 г.), два издания, которые подчеркивали значение рандомизации на основе логического вывода в статистика.

рандомизированные эксперименты

Ч.Пирс рандомизирован добровольцы к слепым , дизайну повторных измерений , чтобы оценить их способность различать веса. Эксперимент Пирса вдохновил других исследователей в области психологии и образования, которые разработали исследовательскую традицию рандомизированных экспериментов в лабораториях и специализированных учебников в 1800 - х годах.

Оптимальные конструкции для моделей регрессии

сравнение В некоторых областях исследования не представляется возможное, чтобы иметь независимые измерения на отслеживаемый метрологический стандарт . Сравнения между обработками гораздо более ценным, и, как правило, предпочтительнее, и часто сравнивают с научным контролем или традиционным лечением, которое действует в качестве базовой линии. Случайность Случайное распределение является процессом присвоения лиц случайных групп или к разным группам в эксперименте, так что каждый человек населения имеет такой же шанс стать участником исследования. Случайное распределение особех в группы (или условия в пределах группы) отличает строгий, «истинный» эксперимент с обсервационным исследования или «квази-эксперимента». Существует обширный корпус математической теории, которая исследует последствия решений о выделении единиц для лечения с помощью какого - либо случайного механизма (например, таблиц случайных чисел, или использования рандомизации устройств, таких как игральные карты или кость). Назначение единиц для лечения случайным образом, как правило, для смягчения озадачив , что делает эффекты из - за другие, чем лечение факторов, по- видимому, в результате лечения. Риски, связанные со случайным распределением (например, имеющими серьезный дисбалансом в ключевой характеристике между группой лечения и контрольной группой) являются вычисляемыми и, следовательно, могут управляться до приемлемого уровня, используя достаточное количество экспериментальных единиц. Однако, если население делится на несколько субпопуляций, которые какое - то образом отличаются, и исследование требует, чтобы каждая субпопуляции быть равными по размеру, стратифицированная выборка может быть использована. Таким образом, единицы в каждой субпопуляции случайны, но не весь образец. Результаты эксперимента может быть надежно обобщены из экспериментальных единиц в большую статистическую совокупность единиц, только если экспериментальные блоки являются случайной выборкой из большего населения; вероятная ошибка такой экстраполяции зависит от размера выборки, между прочим. Статистическая репликация Измерения, как правило, подлежат изменению и неопределенности измерений ; Таким образом, они повторяются и полные эксперименты реплицируются, чтобы помочь идентифицировать источники изменчивости, чтобы лучше оценить истинные эффекты лечения, в целях дальнейшего укрепления надежности и валидности эксперимента в, и добавить к существующим знаниям темы. Тем не менее, некоторые условия должны быть выполнены до того, как репликация эксперимента начато: оригинальный вопрос исследования был опубликован в рецензируемом журнале или широко цитируются, исследователь не зависит от первоначального эксперимента, исследователь должен сначала попытаться повторить оригинальные данные с использованием исходных данных, а также рецензию следует указать, что исследование, проведенное это исследование репликации, который пытался следовать за оригинальное исследование строго, как это возможно. блокировка Блокирование неслучайное расположение экспериментальных единиц на группы (блоки / лотов), состоящих из единиц, которые подобны друг другу. Блокировка уменьшает известны, но нерелевантные источники изменчивости между блоками и, следовательно, обеспечивает большую точность при оценке источника вариации изучаемого. Ортогональность Ортогональность касается форм сравнения (контраста) , которые могут быть законно и эффективно осуществляются. Контрасты могут быть представлены векторами и наборами ортогональных контрастов являются некоррелированными и независимо распределены, если данные являются нормальными. Из - за эту независимость, каждая ортогональная обработка обеспечивает различную информацию для других. Если есть Т - процедуры и Т - 1 ортогональные контрасты, вся информация, которая может быть захвачена из эксперимента можно получить из множества контрастов. эксперименты Факториальные Использование факторных экспериментов вместо одного фактора на-время метода. Они эффективны при оценке эффектов и возможных взаимодействий нескольких факторов (независимых переменных). Анализ эксперимент дизайна построен на фундаменте дисперсионного анализа , коллекция моделей, Partition наблюдаемой дисперсии на компоненты, в соответствии с тем, что факторами, эксперимент должны оценить или тест.

пример

Этот пример приписывается Хотеллинг . Он передает часть аромата этих аспектов темы, которые связаны комбинаторные конструкции.

Веса восьми объектов измеряются с помощью панорамирования баланса и набора стандартных весов. Каждые весомо измеряет разницу веса между объектами в левой сковороде против каких - либо объектов в правой кастрюле, добавив калиброванные весы для более легкой кастрюли, пока баланс не находится в равновесии. Каждое измерение имеет случайную ошибку . Средняя погрешность равна нулю; на стандартные отклонения по распределению вероятности ошибок совпадает с номером σ на различных взвешиваний; ошибки на различных взвешиваний являются независимыми . Обозначим истинные веса с помощью

θ 1 , ... , θ 8 , {\ Displaystyle \ тета _ {1}, \ точки, \ тета _ {8}. \}

Мы рассмотрим два различных экспериментов:

1. Взвешивание каждого объекта в одной кастрюле, с другой кастрюлей пустой. Пусть X я быть измерен вес объекта, я = 1, ..., 8.
2. Есть восемь взвешиваний в соответствии со следующим графиком и пусть Y я быть измерена разница для я = 1, ..., 8:

левая кастрюля право сковорода Первое взвешивание: 1 2 3 4 5 6 7 8 (Пусто) второй: 1 2 3 8 4 5 6 7 третий: 1 4 5 8 2 3 6 7 четвёртая: 1 6 7 8 2 3 4 5 пятый: 2 4 6 8 1 3 5 7 шестых: 2 5 7 8 1 3 4 6 седьмых: 3 4 7 8 1 2 5 6 восьмых: 3 5 6 8 1 2 4 7 {\ Displaystyle {\ {начинаются массив} {LCC} & {\ текст {левый сковорода}} & {\ текст {вправо панорамирование}} \\\ HLine {\ текст {1 взвешивания:}} & 1 \ 2 \ 3 \ 4 \ 5 \ 6 \ 7 \ 8 & {\ текст {(пусто)}} \\ {\ текст {2}} & 1 \ 2 \ 3 \ 8 \ & 4 \ 5 \ 6 \ 7 \\ {\ текст {3-ий: }} & 1 \ 4 \ 5 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 6 \ 7 \\ {\ текст {4-е:}} & 1 \ 6 \ 7 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 4 \ 5 \\ {\ текст {5-е: }} & 2 \ 4 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 5 \ 7 \\ {\ текст {6-е:}} & 2 \ 5 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 4 \ 6 \\ {\ текст {7-е: }} & 3 \ 4 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 5 \ 6 \\ {\ текст {8-е:}} & 3 \ 5 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 4 \ 7 \ конец {массив}}} Затем расчетное значение веса θ 1 является θ ^ 1 знак равно Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 - Y 5 - Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , {\ Displaystyle {\ widehat {\ тета}} _ {1} = {\ гидроразрыва {Y_ {1} + Y_ {2} + Y_ {3} + Y_ {4} -Y_ {5} -Y_ {6} - Y_ {7} -Y_ {8}} {8}}.} Аналогичные оценки можно найти для весов других предметов. Например θ ^ 2 знак равно Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 + Y 5 + Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 3 знак равно Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 - Y 5 - Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 4 знак равно Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 + Y 5 - Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 5 знак равно Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 - Y 5 + Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 6 знак равно Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 + Y 5 - Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 7 знак равно Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 - Y 5 + Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 8 знак равно Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 + Y 5 + Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , {\ Displaystyle {\ {начинаются выровнены} {\ widehat {\ тета}} _ {2} = {& \ гидроразрыва {Y_ {1} + Y_ {2} -Y_ {3} -Y_ {4} + {5 Y_ } + Y_ {6} -Y_ {7} -Y_ {8}} {8}}. \\ {\ widehat {\ тета}} _ {3} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} + Y_ {2} -Y_ {3} -Y_ {4} -Y_ {5} -Y_ {6} + Y_ {7} + {Y_ 8}} {8}}. \\ {\ widehat {\ тета}} _ {4} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} -Y_ {2} + Y_ {3} -Y_ {4} + Y_ {5} -Y_ {6} + Y_ {7} {-Y_ 8}} {8}}. \\ {\ widehat {\ тета}} _ {5} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} -Y_ {2} + Y_ {3} -Y_ {4} -Y_ {5} + Y_ {6} -Y_ {7} + {Y_ 8}} {8}}. \\ {\ widehat {\ тета}} _ {6} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} -Y_ {2} -Y_ {3} + Y_ {4} + Y_ {5} -Y_ {6} -Y_ {7} + {Y_ 8}} {8}} \\. { \ widehat {\ тета}} _ {7} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} -Y_ {2} -Y_ {3} + Y_ {4} -Y_ {5} + Y_ {6} + {7 Y_ } -Y_ {8}} {8}}. \\ {\ widehat {\ тета}} _ {8} & = {\ гидроразрыва {Y_ {1} + Y_ {2} + Y_ {3} + Y_ {4} + Y_ {5} + Y_ {6} + Y_ {7} + {Y_ 8}} {8}}. \ {конец выровнен}}}

Вопрос о дизайне экспериментов: какой эксперимент лучше?

Дисперсия оценки X 1 из & thetas 1 является σ 2 , если мы используем первый эксперимент. Но если мы используем второй эксперимент, дисперсия оценки, приведенной выше является σ 2 /8. Таким образом, второй эксперимент дает нам 8 раз больше, чем точности для оценки одного элемента, и оценивает все элементы одновременно, с той же точностью. То, что второй эксперимент достигает с восьмью потребует 64 взвешиваний, если элементы взвешивают отдельно. Тем не менее, отметим, что оценки для элементов, полученных во втором эксперименте имеют ошибки, которые коррелируют друг с другом.

Многие проблемы проектирования экспериментов включают комбинаторные конструкции , как в этом примере и других.

Во избежание ложных срабатываний

Ложные положительные выводы, часто возникающие при давлении на публикацию или собственного автор предвзятости подтверждения , являются неотъемлемой опасностью во многих областях. Хороший способ предотвратить перекосы потенциально может привести к ложным срабатываниям на этапе сбора данных является использование двойного слепого дизайна. При двойной слепой конструкции используются, участники случайным образом распределены в экспериментальные группы, но исследователь не знает о том, что участники принадлежат к какой группе. Таким образом, исследователь не может повлиять на реакцию участников на вмешательство. Экспериментальные образцы с нераскрытыми степенями свободы являются проблемой. Это может привести к сознательному или бессознательному « р-взлом »: попытка нескольких вещей, пока вы не получите желаемый результат. Это, как правило, включает в себя манипуляцию - возможно, бессознательно - в процессе статистического анализа и степеней свободы, пока они не возвращают рисунок ниже р <.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.

Четкая и полная документация экспериментальной методологии также важна для того, чтобы поддерживать репликацию результатов.

Темы для обсуждения при создании опытно-конструкторских

Опытно-конструкторские или рандомизированное клиническое исследование требует тщательного рассмотрения нескольких факторов, прежде чем на самом деле делает эксперимент. Экспериментальный дизайн возложения из детального экспериментального плана заранее делать эксперимент. Некоторые из следующих тем уже обсуждались в принципах экспериментального дизайна раздела:

1. Сколько факторов делает дизайн есть, и уровни этих факторов фиксированных или случайных?
2. Необходимы условия контроля, и что они должны быть?
3. чеки Манипуляции; сделал манипуляции действительно работает?
4. Каковы фоновые переменные?
5. Каков размер выборки. Сколько единиц должны быть собраны для эксперимента, чтобы быть обобщать и иметь достаточную мощность ?
6. Какова значимость взаимодействия между факторами?
7. Что такое влияние отдаленных последствий основных факторов на результаты?
8. Как сделать изменения ответа влияют меры самоотчета?
9. Насколько реально повторяют введение одних и те же измерительные приборы в те же единица, в различных случаях, с послетестовым и последующими тестами?
10. Что об использовании прокси-претест?
11. Есть ли таится переменные?
12. Если клиент / пациент, исследователь или даже аналитик данных слеп к условиям?
13. Какова возможность последующего применения различных условий на одни и те же единица?
14. Сколько из каждого управления и шумовых факторов должны быть приняты во внимание?

Независимая переменная исследования часто имеет много уровней или различных групп. В истинном эксперименте, исследователи могут получить экспериментальную группу, которая, где осуществляется их вмешательство для проверки гипотезы, и контрольной группа, которая имеет все тот же элемент, в экспериментальной группе, без интервенционного элемента. Таким образом, когда все остальное в течение одного вмешательства, за исключением поддерживается постоянным, исследователи могут удостоверить с определенной долей уверенности, что этот один элемент является то, что причиной наблюдаемого изменения. В некоторых случаях, имеющий контрольную группу не этично. Иногда это решается с помощью двух различных экспериментальных групп. В некоторых случаях независимые переменные не могут манипулировать, например, при тестировании разницы между двумя группами, которые имеют различные заболевания, или испытывать разницу между мужчинами и женщинами (очевидно, переменной, которые были бы трудно или неэтично назначить участник). В этих случаях можно использовать квази-экспериментальное проектирование.

причинные атрибуции

В чистом экспериментальном проектировании, независимый переменный (предсказатель) манипулируют исследователь - то есть - каждый участник исследования выбираются случайным образом из популяции, и каждый участник Выбранного случайным образом распределен в условия независимого переменный. Только тогда, когда это делается возможным удостоверить с высокой степенью вероятности, что причиной различий в переменных результата вызваны различными условиями. Таким образом, исследователи должны выбрать дизайн эксперимента по сравнению с другими типами конструкции всякий раз, когда это возможно. Тем не менее, характер независимой переменной не всегда позволяют манипуляции. В тех случаях, исследователи должны знать не удостоверяющие о причинной атрибуции, когда их конструкция не позволяет ему. Например, в наблюдательных проектах, участники не случайным образом распределены в условия, и поэтому, если есть различия найдено в итоговом переменных между условиями, вполне вероятно, что есть нечто иное, чем различия между условиями, которые вызывают различия в результатах, что это - третья переменная. То же самое касается исследований с корреляционного дизайна. (Адер & Mellenbergh, 2008).

Статистический контроль

Это лучшее, что процесс находится в разумном статистическом контроле до проведения спланированных экспериментов. Если это не представляется возможным, собственно блокирование, репликации и рандомизации позволяют осторожного проведения спланированных экспериментов. Для контроля за мешающие переменные, исследователь учредить контрольные проверки в качестве дополнительных мер. Исследователи должны гарантировать, что неконтролируемые воздействия (например, восприятие источника доверия) не искажать результаты исследования. Проверка манипуляции является один примером контрольной проверки. Манипуляция проверка позволяет исследователям выделить главные переменные для усиления поддержки, что эти переменные работают, как и планировались.

Некоторые эффективные конструкции для оценки несколько основных эффектов были найдены независимо друг от друга и в ближайшем правопреемства Раджа Chandra Bose и К. Kishen в 1940 году в , но оставалась малоизвестной до тех пор конструкции Плакетта-бирманской были опубликованы в Biometrika в 1946 г. О то же самое время, CR Rao ввел понятие ортогональных массивов в качестве экспериментальных образцов. Эта концепция играет центральную роль в развитии Тагучи методов по Тагути , который проходил во время своего визита в Индийском статистическом институт в начале 1950 - х лет. Его методы были успешно применены и приняты японской и индийской промышленностью, а впоследствии также были охвачены американской промышленностью, хотя и с некоторыми оговорками.

В 1950 году Гертруда Мэри Кокс и Уильям Gemmell Кокрэн опубликовал книгу Экспериментальные Designs, которые стали основной ссылочный работы по проектированию экспериментов по статистикам в течение многих лет после этого.

Развитие теории линейных моделей охватили и превзошли дела, которые касались ранних авторов. Сегодня теория опирается на сложные темы в

На первом этапе тщательно прорабатывается дизайн (от англ. design - творческий замысел) будущего исследования.

Прежде всего разрабатывают программу исследования.

Программа включает в себя тему, цель и задачи исследования, сформулированные гипотезы, определение объекта исследования, единицы и объем наблюдений, глоссарий терминов, описание статистических методов формирования выборочной совокупности, сбора, хранения, обработки и анализа данных, методику проведения пилотного исследования, перечень используемого статистического инструментария.

Название темы обычно формулируется одним предложением, которое должно соответствовать цели исследования.

Цель исследования - это мысленное предвосхищение результата деятельности и путей его достижения с помощью определенных средств. Как правило, цель медико-социального исследования носит не только теоретический (познавательный), но и практический (прикладной) характер.

Для реализации поставленной цели определяют задачи исследования, которые раскрывают и детализируют содержание цели.

Важнейшей составляющей программы являются гипотезы (ожидаемые результаты). Гипотезы формулируют, используя конкретные статистические показатели. Главное требование, предъявляемое к гипотезам, - возможность проверить их в процессе исследования. Результаты исследования могут подтверждать, корректировать или опровергать выдвинутые гипотезы.

До начала сбора материала определяют объект и единицу наблюдения. Под объектом медико-социального исследования понимают статистическую совокупность, состоящую из относительно однородных отдельных объектов или явлений - единиц наблюдения.

Единица наблюдения - первичный элемент статистической совокупности, наделенный всеми признаками, подлежащими изучению.

Следующей важной операцией подготовки исследования являются разработка и утверждение рабочего плана. Если программа исследования - это своего рода стратегический замысел, воплощающий идеи исследователя, то рабочий план (как приложение к программе) представляет собой механизм реализации исследования. Рабочий план включает: порядок подбора, обучения и организации работы непосредственных исполнителей; разработку нормативно-методических документов; определение необходимого объема и видов ресурсного обеспечения исследования (кадры, финансы, материально-технические, информационные ресурсы и др.); определение сроков и ответственных за отдельные этапы исследования. Как правило, он представляется в форме сетевого графика.

На первом этапе медико-социального исследования определяют, какими методами будет осуществляться отбор единиц наблюдения. В зависимости от объема различают сплошное и выборочное исследования. При сплошном исследовании изучаются все единицы генеральной совокупности, при выборочном - лишь часть генеральной совокупности (выборка).

Генеральной совокупностью называют множество качественно однородных единиц наблюдения, объединенных по одному или группе признаков.

Выборочная совокупность (выборка) - любое подмножество единиц наблюдения генеральной совокупности.

Формирование выборочной совокупности, полноценно отражающей характеристики генеральной совокупности, является важнейшей задачей статистического исследования. Все суждения о генеральной совокупности по выборочным данным справедливы лишь для репрезентативных выборок, т.е. для таких выборок, характеристики которых соответствуют показателям генеральной совокупности.

Реальное обеспечение репрезентативности выборки гарантируется способом случайного отбора, т.е. такого отбора единиц наблюдения в выборку, при котором у всех объектов генеральной совокупности шансы быть отобранными одинаковы. Для обеспечения случайности отбора используют специально разработанные алгоритмы, реализующие указанный принцип, либо таблицы случайных чисел, либо генератор случайных чисел, имеющийся во многих пакетах компьютерных программ. Суть этих способов состоит в указании случайным образом номеров тех объектов, которые необходимо выбрать из всей каким-либо образом упорядоченной генеральной совокупности. Например, генеральную совокупность «население региона» можно упорядочить по возрасту, месту жительства, алфавиту (фамилия, имя, отчество) и др.

Наряду со случайным отбором при организации и проведении медико-социальных исследований также используют следующие способы формирования выборочной совокупности:

Механический (систематический) отбор;

Типологический (стратифицированный) отбор;

Серийный отбор;

Многоступенчатый (скрининговый) отбор;

Когортный метод;

Метод «копи-пара».

Механический (систематический) отбор позволяет формировать выборку с помощью механического подхода к отбору единиц наблюдения упорядоченной генеральной совокупности. При этом необходимо определиться с соотношением объемов выборочной и генеральной совокупностей и тем самым установить пропорцию отбора. Например, с целью изучения структуры госпитализированных больных формируется выборка в 20% от всех выбывших из стационара пациентов. В этом случае среди всех «медицинских карт стационарного больного» (ф. 003/у), упорядоченных по номерам, следует отобрать каждую пятую карту.

Типологический (стратифицированный) отбор предполагает разбивку генеральной совокупности на типологические группы (страты). При проведении медико-социальных исследований в качестве типологических групп принимают возрастно-половые, социальные, профессиональные группы, отдельные населенные пункты, а также городское и сельское население. При этом число единиц наблюдения из каждой группы отбирают в выборку случайным или механическим способом пропорционально численности группы. Например, при изучении причинно-следственных связей факторов риска и онкологической заболеваемости населения предварительно разбивают исследуемую группу на подгруппы по возрасту, полу, профессии, социальному статусу и затем отбирают из каждой подгруппы необходимое число единиц наблюдения.

Серийным отбором выборку формируют не из отдельных единиц наблюдения, а из целых серий или групп (муниципальных образований, учреждений здравоохранения, школ, детских садов и т.п.). Отбор серий осуществляют с помощью собственно-случайной или механической выборки. Внутри каждой серии изучают все единицы наблюдения. Такой способ может быть использован, например, для оценки эффективности проведенной иммунизации детского населения.

Многоступенчатый (скрининговый) отбор предполагает поэтапное формирование выборки. По количеству этапов различают одноступенчатый, двухступенчатый, трехступенчатый отбор и т.д. Так, например, при изучении репродуктивного здоровья женщин, проживающих на территории муниципального образования, на первом этапе отбирают работающих женщин, которых обследуют с помощью базовых скрининговых тестов. На втором этапе проводят специализированное обследование женщин, имеющих детей, на третьем этапе - углубленное специализированное обследование женщин, имеющих детей с врожденным пороком развития. Заметим, что в данном случае целенаправленного отбора по определенному признаку в выборку попадают все объекты - носители изучаемого признака на территории муниципального образования.

Когортный метод используют для изучения статистической совокупности относительно однородных групп лиц, объединенных наступлением определенного демографического события в один и тот же интервал времени. Например, при изучении вопросов, связанных с проблемой рождаемости, формируют совокупность (когорту), однородную по признаку единой даты рождения (исследование рождаемости по поколениям) или по признаку единого возраста вступления в брак (исследование рождаемости по продолжительности семейной жизни).

Метод «копи-пара» предусматривает подбор для каждой единицы наблюдения исследуемой группы объекта, близкого по одному или нескольким признакам («копи-пара»). Например, известно, что на уровень младенческой смертности влияют такие факторы, как масса тела и пол ребенка. При использовании данного метода для каждого случая смерти ребенка до 1 года из числа живущих детей в возрасте до 1 года отбирают «копи-пару» того же пола, схожую по возрасту и массе тела. Такой способ отбора целесообразно применять для изучения факторов риска развития социально значимых заболеваний, отдельных причин смерти.

На первом этапе исследования также разрабатывают (используется готовый) и тиражируют статистический инструментарий (карты, анкеты, макеты таблиц, компьютерные программы контроля входящей информации, формирования и обработки информационных баз данных и др.), в который и будет заноситься изучаемая информация.

В изучении общественного здоровья и деятельности системы здравоохранения зачастую используют социологические исследования с применением специальных анкет (опросников). Анкеты (опросники) для медико-социологического исследования должны носить целевой, ориентированный характер, обеспечивать надежность, достоверность и репрезентативность регистрируемых в них данных. В ходе разработки анкет и программ интервью необходимо соблюдать следующие правила: пригодность анкеты для сбора, обработки и извлечения из нее необходимой информации; возможность пересмотра анкеты (без нарушения системы кодов) с целью устранения неудачных вопросов и внесения соответствующих корректив; объяснение целей и задач проводимого исследования; четкая формулировка вопросов, исключающая необходимость различных дополнительных разъяснений; фиксированный характер большинства вопросов.

Умелый подбор и сочетание различных типов вопросов - открытых, закрытых и полузакрытых - позволяют в значительной степени увеличить точность, полноту и надежность получаемой информации.

Качество опроса и его результаты в значительной степени зависят от того, соблюдены ли основные требования по конструированию анкеты, ее графическому оформлению. Существуют следующие основные правила построения анкеты:

В анкету включают только наиболее значимые вопросы, ответы на которые помогут получить информацию, необходимую для решения основных задач исследования, которую нельзя получить другим путем, не проводя анкетного опроса;

Формулировка вопросов и все слова в них должны быть понятны респонденту и соответствовать его уровню знаний и образования;

В анкете не должно содержаться вопросов, вызывающих нежелание ответить на них. Следует стремиться к тому, чтобы все вопросы вызывали положительную реакцию опрашиваемого и желание дать полную и истинную информацию;

Организация и последовательность вопросов должны быть подчинены получению самой необходимой информации для достижения цели и решения задач, поставленных в исследовании.

Специальные анкеты (опросники) широко используют в том числе для оценки качества жизни больных с тем или иным заболеванием, эффективности их лечения. Они позволяют уловить изменения в качестве жизни пациентов, произошедшие за относительно короткий промежуток времени (обычно за 2-4 нед). Существует много специальных опросников, например AQLQ (Asthma Quality of Life Questionnaire) и AQ-20 (20-Item Asthma Questionnaire) для бронхиальной астмы, QLMI (Quality of Life after Myocardial Infarction Questionnaire) для больных острым инфарктом миокарда и т.д.

Координацию работ по разработке опросников и их адаптации к различным языковым и экономическим формациям ведет международная некоммерческая организация по изучению качества жизни - Институт MAPI (Франция).

Уже на первом этапе статистического исследования необходимо составить макеты таблиц, которые в дальнейшем будут заполняться полученными данными.

В таблицах, как в грамматических предложениях, различают подлежащее, т.е. главное, о чем говорится в таблице, и сказуемое, т.е. то, что характеризует подлежащее. Подлежащее - это основной признак изучаемого явления - обычно располагается слева по горизонтальным строкам таблицы. Сказуемое - признаки, характеризующие подлежащее, располагается обычно сверху по вертикальным графам таблицы.

При составлении таблиц соблюдают определенные требования:

Таблица должна иметь четкое, краткое заглавие, отражающее ее суть;

Оформление таблицы заканчивается итогами по графам и строкам;

В таблице не должно быть пустых клеток (если нет признака, ставят прочерк).

Различают простые, групповые и комбинационные (сложные) виды таблиц.

Простой называют таблицу, в которой представлена итоговая сводка данных лишь по одному признаку (табл. 1.1).

Таблица 1.1. Макет простой таблицы. Распределение детей по группам здоровья, % к итогу

В групповой таблице подлежащее характеризуется несколькими сказуемыми, не связанными между собой (табл. 1.2).

Таблица 1.2. Макет групповой таблицы. Распределение детей по группам здоровья, полу и возрасту, % к итогу

В комбинационной таблице признаки, характеризующие подлежащее, взаимосвязаны (табл. 1.3).

Таблица 1.3. Макет комбинационной таблицы. Распределение детей по группам здоровья, возрасту и полу, % к итогу

Важное место в подготовительный период занимает пилотное исследование, задачей которого являются апробация статистического инструментария, проверка правильности разработанной методики сбора и обработки данных. Наиболее удачным представляется такое пилотное исследование, которое повторяет в уменьшенном масштабе основное, т.е. дает возможность проверить все предстоящие этапы работы. В зависимости от результатов предварительного анализа полученных при пилотаже данных производится корректировка статистического инструментария, методики сбора и обработки информации.

Рецензия рассказывает о методической книге американского профессора Д. Моргана. Подробно повествуется о стратегиях интеграции качественных и количественных методов, вариантах исследовательских дизайнов.

Стрекалова Н. Д. Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2014. № 4. С. 184-197.

В статье раскрывается сущность кейс-метода как исследовательской стратегии, основы методологии и дизайн исследований в менеджменте. Рассматриваются сильные и слабые стороны использования кейс-метода в проведении научных исследований магистров менеджмента. Приводятся сравнительные характеристики исследовательских и учебных кейсов. Освещается опыт организации проведения исследований, обсуждаются проблемы, возможности и перспективы использования кейс-метода в формировании научно-исследовательских компетенций магистров менеджмента. В заключении даются практические рекомендации по организации проведения научных исследований магистров менеджмента на основе кейс-метода. Статья вносит свой вклад в проведение сравнительного анализа учебных и исследовательских кейсов, описание методологии и дизайна исследования, идентификацию сильных и слабых сторон кейс-стади как метода исследования.

В работе обсуждаются методологические решения характерной для исследований Европейского союза проблемы «n = 1» - проблемы уникальности ЕС, ведущей, казалось бы, к невозможности проведения сравнительных исследований. Однако проникновение сравнительной политологии в европейские исследования и изучение ЕС в рамках нового регионализма привели к всплеску числа статей, использующих сравнительный метод. Анализ четырех научных журналов показывает, что этот тренд свойственен англоязычным, но не российским журналам.

Савинская О. Б. В кн.: Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург, 19-21 октября 2016 года). Материалы V Всероссийского социологического конгресса. М.: Российское общество социологов, 2016. С. 8467-8475.

Данная работа является методологической рефлексией текущих дискуссий о становлении нового методологического подхода - стратегии смешивания методов (mixed methods research), в котором предполагается совмещение качественных и количественных методов сбора и анализа данных для досконального изучения социального феномена. В докладе рассматриваются основные шаги развития стратегии смешивания методов (MMR), обсуждение русскоязычного перевода термина и текущие классификации исследовательских дизайнов многометодных исследований. Достижения и нерешенные вопросы обозначаются в последней части статьи.

Теоретическая валидизация в социологическом исследовании: Методология и методы

В социальных науках существуют разнообразные типы исследований и, соответственно, возможности для исследователя. Знание о них поможет тебе решать самые сложные задачи.

0 Нажми, если пригодилось =ъ

Исследовательские стратегии
В социальных науках принято выделять две наиболее общие исследовательские стратегии - количественную и качественную.
Количественная стратегия связанна с использованием дедуктивного подхода для тестирования гипотез или теорий, опирается на позитивистский подход естественных наук и является объективистской по своей сути. Качественная же стратегия ориентируется на индуктивный подход для разработки теорий, отбрасывает позитивизм, ориентируется на индивидуальную интерпретацию социальной реальности и является конструктивистской по своей сути.
Каждая из стратегий включает использование специфических методов сбора и анализа данных. Количественная стратегия основываются на сборе числовых данных (кодировки данных массовых опросов, агрегированные данные тестирования и т.д.) и использовании для их анализа методов математической статистики. В свою очередь, качественная стратегия основывается на сборе текстуальных данных (текстов индивидуальных интервью, данных включенного наблюдение и т.д.) и их дальнейшего структурирования посредством специальных аналитических техник.
С начала 90-х годов начала активно развиваться смешанная стратегия , заключающаяся в интеграции принципов, методов сбора и анализа данных качественной и количественной стратегий с целью получения более обоснованных и надежных результатов.

Исследовательские дизайны
После определения цели исследования необходимо определить соответствующий тип дизайна. Дизайн исследования - это комбинация требований относительно сбора и анализа данных, необходимых для достижения целей исследования.
Основные типы дизайна:
Кросс-секционный дизайн предполагает сбор данных относительно большого числа единиц наблюдения. Как правило предполагает использование выборочного метода с целью репрезентации генеральной совокупности. Данные собирают один раз и носят количественный характер. Далее рассчитываются описательные и корреляционные характеристики, делаются статистические выводы .
Лонгитюдный дизайн состоит из повторяемых кросс-секционных опросов для установления изменений во времени. Делится на панельные исследования (в повторяемых опросах принимают участие одни и те же люди) и когортные исследования (в повторяемых опросах принимают участие разные группы людей, которые представляют одну и ту же генеральную совокупность).
Экспериментальный дизайн предусматривает выявление влияния независимой переменной на зависимую посредством нивелирования угроз, которые могут повлиять на характер изменения зависимой переменной.
Дизайн кейс-стади предназначен для подробного изучения одного или небольшого количества случаев. Акцент при этом делается не на распространении результатов на всю генеральную совокупность, а на качестве теоретического анализа и объяснении механизма функционирования того или иного явления.

Исследовательские цели
Среди целей социальных исследований выделяют описание, объяснение, оценку, сравнение, анализ связей, изучение причинно-следственных зависимостей.
Описательные задачи решаются путем простого сбора данных посредством одного из подходящих в той или иной ситуации методов - анкетирования, наблюдения, анализа документов и т.д. Одной из главных задач при этом является такая фиксация данных, которая в дальнейшем позволит осуществить их агрегацию.
Для решения объяснительных задач используется ряд исследовательских подходов (например, исторические исследования, кейс-стади, эксперименты), позволяющих иметь дело с анализом комплексных данных. Их целью является не только простой сбор фактов, но и выявление значений большой совокупности социальных, политических, культурных элементов, связанных с проблемой.
Общей целью оценочных исследований является проверка программ или проектов относительно осведомленности, эффективности, достижения целей и т.д.. Полученные результаты обычно используются для их усовершенствования, а иногда просто для лучшего понимания функционирования соответствующих программ и проектов.

Сравнительные исследования используются для более глубокого понимания изучаемого феномена путем выявления его общих и отличительных особенностей в различных социальных группах. Наиболее масштабные из них проводятся в кросскультурных и кросснациональных контекстах.
Исследования по установлению связей между переменными также носят название корреляционных исследований. Результатом таких исследований является получение специфической описательной информации (например, см. об анализе парных связей). Это принципиально количественные исследования.
Установление причинно-следственных зависимостей предполагает проведение экспериментальных исследований. В социальных и поведенческих науках существует несколько разновидностей такого рода исследований: рандомизированные эксперименты, истинные эксперименты (предполагают создание особых экспериментальных условий, моделирующих необходимые условия), социометрия (конечно же, как ее понимал Я.Морено), гарфинкелинг.