研究的设计类型是什么

你有没有想过，当科学家或者研究人员说他们“设计”了一个研究，这到底是个啥意思？听起来很高大上，但说白了，就跟你要盖房子前得先有张图纸一样。研究设计就是你的研究图纸，它告诉你打算怎么收集信息，用什么方法去回答你想搞明白的那个问题。要是没这张图纸，你很容易在研究过程中迷路，最后可能啥结论也得不出来，白忙活一场。

咱们可以先把研究设计粗略地分成两大类：定量研究和定性研究。这个划分是基于你收集和分析的数据类型。

定量研究：一切用数字说话

定量研究处理的都是数字和可以量化的数据。它的目标是通过数学和统计方法来检验一个理论或者假设。你想想，是不是很多科学新闻里都会说“数据显示……”、“统计结果表明……”，这些通常都属于定量研究的范畴。

在定量研究里，又有几种常见的“图纸”：

• 实验研究 (Experimental Research): 这是最“科学”的一种。在实验研究里，你会主动去操纵一个或多个变量，然后观察这种改变对另一个变量有什么影响。最典型的就是医学领域的药物试验。比如，研究人员想知道一种新药能不能降血压。他们会找来两组高血压病人，一组吃新药（实验组），另一组吃看起来一模一样但没药效的安慰剂（对照组）。在一段时间后，比较两组的血压变化。如果实验组的血压显著下降了，而对照组没啥变化，那就能得出结论：这药有效。这里的关键在于“随机分配”，也就是说，每个参与者被分到实验组还是对照组是完全随机的，这样可以最大程度地排除其他因素的干扰。

• 准实验研究 (Quasi-Experimental Research): 有时候，我们没办法做到真正的随机分配。比如，你想研究一个新的教学方法对学生成绩的影响。你不能把学生随机分到两个班，一个用新方法，一个用老方法，因为学校的班级是已经分好的。这时候，你只能直接拿两个已有的班级来做比较。这就是准实验研究。它看起来很像真实验，也操纵了变量（教学方法），但因为它缺少了随机分配这个关键环节，所以它的结论就不如真实验那么硬气。你得承认，这两个班级本身可能就存在差异，比如学生的平均水平、老师的教学热情等等，这些都可能影响最终结果。

• 描述性研究 (Descriptive Research): 这种研究的目的就是“描述”一个情况。它不解释原因，也不做因果推断，就是告诉你“是什么”。最常见的描述性研究就是问卷调查。比如，你想知道你们城市里有多少人养宠物，他们都养些什么，每个月在宠物身上花多少钱。你设计一份问卷，发出去，收回来，然后用统计图表把结果展示出来。你可能会发现，“本市55%的家庭拥有宠物，其中70%是狗，平均每月花费为500元”。你看，这只是在描述事实，并没有解释为什么养狗的人比养猫的多。

• 相关性研究 (Correlational Research): 这种研究是想看看两个或多个变量之间有没有关系。注意，只是看“有没有关系”，而不是“谁导致了谁”。一个经典的例子是冰淇淋销量和溺水人数。数据显示，当冰淇淋销量上升时，溺水人数也倾向于上升。这两个变量显然是相关的。但是，你能说是吃冰淇淋导致了溺水吗？当然不能。真实的原因是第三个变量——天气。天气热了，吃冰淇tuning淋的人多了，去游泳的人也多了，所以溺水的人数也相应增加了。相关性研究能帮你发现变量之间的联系，但绝对不能用来下因果结论。这是新手最容易犯的错误。

定性研究：深入理解“为什么”和“怎么样”

跟定量研究相反，定性研究处理的是非数字的信息，比如文字、图片、访谈录音。它的目的不是测量，而是深入理解某个现象背后的原因、动机和观点。它回答的是“为什么”和“怎么样”的问题。

定性研究的设计类型也很多样：

• 案例研究 (Case Study): 就是对一个特定的个人、团体、事件或者组织进行非常深入、全面的考察。比如，一个心理学家可能会花好几年的时间去研究一个患有罕见心理疾病的病人，详细记录他的成长经历、行为表现、治疗过程等等。通过这个深入的案例，研究者希望能获得对这类疾病更深刻的理解。案例研究的优点是信息量极大，非常深入，但缺点是它的结论不一定能推广到其他人身上，因为研究对象太特殊了。

• 民族志研究 (Ethnographic Research): 这个听起来有点玄，其实源于人类学。做民族志研究的人会亲自进入一个特定的文化环境里，花很长时间（几个月甚至几年）和研究对象一起生活、工作，通过观察和访谈来理解他们的文化、行为和信仰。比如，一个社会学家想研究某个偏远山村的社区文化，他可能会搬到那个村子里去住，跟村民们一起种地、赶集，参与他们的婚丧嫁娶，通过这种“沉浸式”的体验来收集第一手资料。

• 扎根理论 (Grounded Theory): 这种研究设计的目的不是去验证一个已经存在的理论，而是从收集到的数据中“生发”出一个新的理论。研究者在开始的时候脑子里可能没有一个明确的假设。他会先去做访谈、观察，收集大量原始数据，然后在分析这些数据的过程中，不断地进行编码、归类、比较，慢慢地让理论从数据中“浮现”出来。这个过程有点像侦探破案，从零散的线索中逐步拼凑出完整的案情。

• 现象学研究 (Phenomenological Research): 这种研究关注的是人们对某个特定经历的“主观体验”。它想知道，对于经历过某件事的人来说，这件事到底意味着什么。比如，一个研究者想了解癌症幸存者的生活体验。他会去访谈一些癌症康复者，让他们描述自己从被诊断、接受治疗到康复的整个心路历程，他们的感受、恐惧、希望是什么。研究者关心的不是客观事实，而是这些幸存者自己是如何理解和感受这段经历的。

混合方法研究：两条腿走路

现在，越来越多的研究者发现，单用定量或者定性研究都有局限性。定量研究能告诉你“有多少”，但不知道“为什么”；定性研究能告诉你“为什么”，但它的发现可能只适用于少数人。所以，混合方法研究 (Mixed Methods Research) 就应运而生了。

顾名思义，这种设计就是把定量和定性研究结合起来用。比如，你先做了一个大规模的问卷调查（定量），发现某个产品的满意度普遍偏低。这个结果告诉你“是什么”（满意度低），但没告诉你“为什么”。接下来，你就可以从那些打了低分的问卷里挑出一部分人，对他们进行深入访谈（定性），听听他们具体不满意的地方是什么，有什么糟糕的体验。这样一来，你既有广度的数据，又有深度的理解，得出的结论就更全面、可信。

所以，到底该选哪种研究设计呢？这完全取决于你的研究问题是什么。如果你想测量某些东西，检验一个假设，看看变量之间的关系，那定量研究可能更适合。如果你想深入探索一个话题，理解人们的经历和看法，那定性研究就是你的菜。而如果你想同时获得宏观的概览和微观的洞察，那混合方法研究可能是最好的选择。

没有哪种设计是绝对“最好”的，只有“最适合”你的问题的。选对了图纸，你的研究大厦才能盖得又快又稳。