探索的研究は、以前に深く研究されていない研究問題を調査する方法論的アプローチです。
探索的研究は本質的に定性的であることが多い。 しかし、探索的な方法で実施された大きなサンプルを用いた研究は、同様に定量的であることができます。 それはまた頻繁に適用範囲が広く、開放的な性質のために解釈的な研究か基づかせていた理論のアプローチと言われます。
探索的研究を使用する場合
探索的研究は、研究している問題が新しい場合や、何らかの理由でデータ収集プロセスが困難な場合によく使用されます。
このタイプの研究は、一般的なアイデアや勉強したい特定の質問があるが、それを勉強するための既存の知識やパラダイムがない場合に使用できます。
探索的研究の質問
探索的研究の質問は、関心のある特定のトピックについての詳細を理解するのに役立つように設計されています。 彼らはあなたがまだ任意の先入観や仮定を追加することなく、あなたの分析の基礎を理解するためにアイデアを接続するのに役立ちます。
ここにいくつかの例があります:
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- 学部生のメンタルヘルスに影響を与える要因は何ですか?
- 権威ある子育てスタイルとどのような成果が関連していますか?
- 非ネイティブアクセントの存在はどのように明瞭度に影響しますか?
- 食料品配送サービスの利用は、単身世帯の食品廃棄物をどのように減らすことができますか?
探索的研究データ収集
これまで未踏のトピックに関する情報を収集することは困難な場合があります。 探索的研究は、あなたのトピックを絞り込むと明確な仮説を策定するだけでなく、あなたのトピックに”土地のレイ”を与えることができます。
探索的研究を用いたデータ収集は、多くの場合、一次研究と二次研究の方法に分かれており、データ分析は同じモデルに従っています。
一次研究
一次研究では、あなたのデータは一次情報源:あなたの参加者から直接収集されます。 プライマリデータを収集するには、さまざまな方法があります。
:
- 調査方法:ビーガンの食事を食べるかどうかを尋ねる調査を学生団体に送信する
- フォーカスグループ: 8-10人の学生のグループを集め、食堂食のビーガンオプションについてどう思うかを議論する
- インタビュー:食堂に出入りする学生にインタビューし、ビーガン食を食べるかどうかを尋ねる
二次研究
二次研究では、実験や調査などの既存の一次研究からデータが収集されます。
他のいくつかの例が含まれます:
- ケーススタディ:全ビーガン食の健康
- 文献レビュー: 学生の食習慣と時間の経過とともにどのように変化したかに関する既存の研究
- オンライン投票、アンケート、ブログ投稿、インタビュー、ソーシャルメディア:他の学校は似たようなことをしたことがあるか。
一部の科目では、decennial censusや年次American Community Survey(ACS)のオープンソースデータなど、大規模な政府データを使用することができます。
探索研究のステップバイステップの例
探索研究の設計をどのように進めるかは、データを収集するために選択した研究方法によって異なります。 ほとんどの場合、5つの手順に従います。
次の例を使用して手順を説明します。
ステップ1:問題を特定する
探索的研究を行うための最初のステップは、問題が何であるか、そしてこのタイプの研究があなたが追求すべき正しい道であるかどうかを特定することです。 探索的研究は、以前に未踏の問題を調査しているときに最も有利であることを覚えておいてください。
ステップ2: 解決策を仮定する
次のステップは、あなたが調査している問題の解決策を考え出すことです。 あなたの研究を導くために仮説的な声明を定式化してください。
ステップ3。 方法論をデザインする
次に、データ収集とデータ分析の方法を概念化し、研究デザインに書きます。
ステップ4: データの収集と分析
次に、予備的な結果が仮説に沿っているかどうかを判断できるように、データの収集と分析に進みます。
ほとんどのタイプの研究では、仮説を先験的に定式化し、タイプIエラーのリスクが増加し、データ整合性の問題があるため、仮説を変更しないでください。 しかし、探索的研究では、多くの説明を持つ可能性のある以前に説明されていない現象を探索しているので、あなたの発見に基づいて仮説を変更することが許可されています。
ステップ5:将来の研究のための道
あなたがあなたのトピックを勉強し続けるかどうかを決定します。 もしそうなら、別のタイプの研究に変更する必要がある可能性があります。 探索的研究は本質的に定性的であることが多いため、より一般的な結果を得るためには、より大きなサンプルサイズで定量的研究を行う必要があ
探索的研究と説明的研究
探索的研究と説明的研究を混同するのは簡単です。 関係を理解するためには、探索的研究が後の説明的研究のための基礎を築くことを覚えておくのに役立ちます。
探索的研究は、深く研究されていない研究問題を調査する。 予備的な結果は、多くの場合、将来の分析のための基礎を築きます。
説明的な研究の質問は”なぜ”または”どのように”で始まる傾向があり、目標は以前に研究された現象がなぜまたはどのように起こるかを説明するこ
探索的研究の長所と短所
他の研究設計と同様に、探索的研究にはトレードオフがあります。
利点
- これまで研究されていない困難な問題や漠然とした問題を絞り込むのに非常に役立ちます。
- それはあなた自身または他の研究者のかどうか、将来の研究のための素晴らしいガイドとして機能することができます。
- それは非常に柔軟で、費用対効果が高く、オープンエンドです。 あなたは自由に進むことができますが、あなたは最高だと思います。
短所
- それは通常、決定的な結果を欠いており、結果はあなたのトピックに関する既存の知識が不足しているため、偏ったり主観的なものにな
- それは一般的に外部的に有効で一般化可能ではなく、質的研究の多くの課題に苦しんでいます。
- あなたは既存の研究パラダイム内で動作していないので、このタイプの研究は非常に労働集約的である可能性があります。
探索的研究に関するよくある質問
探索的研究は、これまで深く研究されていなかった研究問題を探求する方法論的アプローチです。 これは、勉強している問題が新しい場合や、データ収集プロセスが何らかの形で困難な場合によく使用されます。
探索的研究は、未調査の問題の主な側面を探求することを目的とし、説明的研究は、明確に定義された問題の原因と結果を説明することを目的としてい
探索的研究は、あなたが勉強している問題が新しい場合や、何らかの理由でデータ収集プロセスが困難な場合によく使用されます。
研究したい一般的なアイデアや特定の質問があるが、それを研究するための既存の知識やパラダイムがない場合は、探索的研究を使用できます。
量的研究は数字と統計を扱い、質的研究は言葉と意味を扱います。
定量的方法を使用すると、変数を体系的に測定し、仮説を検定することができます。 定性的な方法では、概念や経験をより詳細に探索することができます。