주요 연구 모델 중 실험적 모델 과 비 실험적 모델이 두드러집니다. 각각은 서로 다른 범주를 가지고있어 연구 할 현상에 작업 양식을 적용 할 수 있습니다. 문제에 대한 다른 접근 방식을 제공하는 다양한 학자들이 제안한 다른 분류도 있습니다.
예를 들어, 아르헨티나의 철학자이자 과학자 인 Mario Augusto Bunge는 기초 연구와 응용 연구의 차이를 제안했습니다. 이러한 범주의 기준은 과학적 작업의 기능에 기반합니다. 단지 설명적인 이론적 지식을 생성하려는 경우 또는 그 목적이 지식의 실제 적용 인 경우.
연구 모델의 선택은 연구 대상과 연구자의 특성에 따라 달라집니다. 출처 : pixabay.com
연구 모델은 필요한 데이터를 얻는 데 사용되는 방법에 따라 분류 될 수도 있습니다. 방법은 다큐멘터리 또는 서지 연구, 현장 연구 또는 실험 연구가 될 수 있습니다.
마찬가지로, 의도 된 지식의 범위 수준은 연구의 유형과 모델을 결정하는 기본입니다. 첫 번째 수준의 연구 범위는 탐색 적이며 이후 설명 적 연구 모델이 있고 마지막으로 설명 적 연구 모델이 있습니다.
주요 연구 모델
-비실험 모델
우리가 가진 첫 번째 모델은 실험적이지 않은 모델입니다. 이 모델은 사후 사후라고도합니다.
그것은 자연적인 맥락에서 발생하는 현상을 분석하는 것으로 구성됩니다. 실험 과정에서 생성되지 않은 이전에 발생한 이벤트 만 고려됩니다.
사후 조사는 과학자가 먼저 연구 대상에 대한 테스트를 수행하여 종속 변수를 측정하지만 독립 변수를 조작하지는 않는 조사입니다. 이 방법에서는 연구 대상을 무작위로 선택할 수 없습니다.
양적 성격의 경험적 분석 방법이며 인과 관계를 설정하는 데 이상적입니다. 주제 및 연구 그룹에 영향을 미치는 이벤트를 설정하여 이러한 이벤트의 가능한 원인을 분석 할 수 있기 때문에 일반적으로 사회 과학에서 사용됩니다.
종류
횡단면 설계
사후 연구 중에는 횡단면 또는 횡단면 설계에 반응하는 연구가 있습니다. 이 설계에서는 주어진 순간에 변수의 상태와 관계를 분석하기 위해 데이터가 한 순간에 수집됩니다.
횡단면 유형의 조사에는 시스템의 변수 식별에만 초점을 맞춘 탐색 적 조사가 포함될 수 있습니다.
설명 유형도 있습니다. 이는 관련 변수를 측정 할 수있는 조사 또는 관찰 방법을 통해 수행 할 수 있습니다.
또 다른 유형의 횡단면 연구는 비교 인과 적 연구입니다. 여기에서 독립 변수와 종속 변수의 관계를 측정하여 후자의 변동이 전자의 변화의 영향인지 여부를 결정합니다.
단면 설계의 또 다른 비 실험적 방법은 상관 관계의 방법으로, 두 변수 간의 비인 과적 연관 정도를 측정하는 것입니다. 여기에는 예측 연구, 요인 분석 및 구조 방정식 모델링은 물론 관계형 모델을 사용한 연구가 포함됩니다.
종 방향 디자인
종단 연구 설계는 통 시적 연구를 추구합니다. 원인과 결과를 설정하기 위해 시간 경과에 따른 변수의 변화를 분석합니다.
여기에는 인구가 겪는 일시적인 변화를 분석하려는 경향 연구가 포함됩니다.
또 다른 종단 설계 연구는 추세 연구보다 작은 것으로 간주되는 진화 유형입니다. 특정 세대 하위 그룹을 구성하는 사람들만을 대상으로 한 집단 내에서 연구 대상으로 간주됩니다.
세로 패널 유형 연구도 있습니다. 여기에서 그들은 인구의 다른 세대 하위 그룹에 속하는 개인의 시간적 변화를 고려합니다.
형질
이러한 조사에서는 통제 수준이 낮습니다. 자연 조건에서 피험자를 연구하기위한 것이기 때문에 그 과정은 상황에 따른 조건과 이로 인해 발생할 수있는 예상치 못한 사건에 따라 결정됩니다.
이러한 연구는 인공, 수정 또는 통제 된 환경에서 수행되지 않습니다. 모든 데이터는 실제 상황을 관찰하여 얻어야합니다.
이러한 이유로 이러한 연구의 약점은 결론의 안전성에 있습니다. 외부 에이전트가 지정된 변수에 개입하여 인과 요인을 설정할 때 부정확성을 생성 할 수 있기 때문입니다.
비 실험적 조사는 본질적으로 수동적입니다. 연구 대상은 과학자에 의해 변경되지 않습니다. 이는 이전 이벤트에서 상호 작용 한 후 다양한 변수를 측정하는 어노 테이터 역할 만합니다.
연구원은 몇 가지 관찰 가능한 효과를 선택해야합니다. 이러한 노력은 가능한 원인을 찾고, 관계를 설정하고, 결론에 도달하기 위해 후 향적 분석을 수행하는 것으로 구성됩니다. 이를 위해 사후 연구는 주로 통계 기법을 사용합니다.
기술적 또는 윤리적 이유로 실험이 불가능한 경우 귀중한 유형의 연구입니다. 특정 상황과 시간에 관련 될 수있는 요인을 결정하는 실제 문제의 본질을 파악할 수 있습니다.
예
-비 실험적 연구는 학기 중 최고 성적을받은 학생들의 공통적 인 특성을 관찰하는 것입니다.
-의학 분야에서 비 실험적 연구는 암의 출현 및 재발 과정에서 암의 특성을 지적하여 외모의 맥락과 가능한 관계를 결정하는 것으로 구성 될 수 있습니다.
-사후 사후 사회 정치적 조사는 선거 결과, 수행 된 정치 캠페인의 특성 및 선거 과정이 발생한 국가 상황 간의 관계를 확립 할 수 있습니다.
-실험 모델
이 모델에서 연구원은 독립 변수를 조작합니다. 이렇게하면 더 높은 수준의 제어가 가능하므로 결과의 인과 관계에 대한 결론을 더 신뢰할 수 있습니다.
종류
실험 전
실험 전 디자인에는 두 가지 형태가 있습니다. 첫 번째는 단일 측정을 통해 그룹 연구만을 고려하는 것입니다. 나중에 변수의 반응을 측정하기 위해 대상에게 자극이 투여됩니다.
두 번째 유형의 사전 실험 연구는 사전 테스트 및 사후 테스트의 사용을 고려하는 것입니다. 이런 식으로 자극을 적용하기 전에 변수에 대한 기준점이 있습니다. 연구 대상의 진화가 모니터링됩니다.
형질
이러한 유형의 실험 설계는 통제 그룹이 정밀하게 제거되기 때문에 최소한의 통제 수준을 갖습니다.
비교 그룹이 없습니다. 이로 인해 사전 실험 설계가 내부 무효화의 원인이되기 쉽습니다. 특히 탐색 및 설명 연구에 사용됩니다.
준 실험
이 모델은 교실의 자원이 특정 기존 실험을 수행 할 수 없기 때문에 교육 분야에서 인기를 얻었습니다. 그들은 응용 과학 분야의 전형이며 일반적으로 사회적 변수를 결정하는 데 사용됩니다.
형질
유사 실험 모델에서 연구원은 종속 변수에 미치는 영향을 확인하기 위해 독립 변수 중 하나 이상을 조작합니다. 이러한 방식으로 인과 관계를 결정할 수 있습니다.
연구 그룹은 무작위로 선택되지 않지만 이전에 실험 외부 조건에 의해 결정됩니다.
한 학급의 학생 그룹이거나 건설 현장에서 일하는 작업자 그룹 일 수 있습니다. 이는 연구 된 변수 측면에서 그룹이 동 질적이지 않아 연구의 내부 타당성에 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.
또한 연구원이 환경을 제어하지 않는 자연 상황에서 발생합니다. 이것은 또한 매우 저렴하고 적용하기 쉽습니다.
이러한 유형의 실험의 위험은 위약 효과입니다. 피험자가 조사에 참여하고 있음을 알 때 행동을 바꿀 수 있기 때문입니다.
진정한 실험
진정한 실험 연구 모델은 모든 과학적 방법 중에서 가장 정확한 것으로 간주됩니다. 가설은 수학적으로 테스트됩니다.
물리 과학에서는 흔하지 만 사회 과학과 심리학에 적용하는데 어려움이있다.
형질
실제 실험 조사에서는 대조군을 갖는 것 외에도 샘플 그룹을 무작위로 할당해야합니다.
또한 실제 실험 설계는 통계적으로 분석 할 수 있습니다. 이러한 이유로 결과는 항상 신뢰할 수 있고 범주 적이며 모호한 여지를 남기지 않습니다.
기본 요소는 모든 변수에 대한 절대적인 제어 권한이 있어야한다는 것입니다. 실험 상황은 과학자가 전적으로 제어하기 때문에 쉽게 복제 할 수 있으며 여러 동일한 테스트를 수행하여 결과를 확증 할 수 있습니다.
예
진정한 실험 모델 조사는 마우스 배아에 대한 다양한 유형의 살충제의 효과를 테스트하는 것일 수 있습니다.
독립 변수는 살충제이므로 살충제에 노출되지 않은 대조군과 무작위로 선택된 다른 그룹을 사용하여 각각 특정 살충제를 받아야합니다.
종속 변수는 노출 된 살충제의 유형에 따라 배아 발달이 영향을받는 정도입니다.
마찬가지로 준 실험적 조사는 사회 발전 분야에서 이루어질 수 있습니다.
연구 그룹은 무작위로 선택되지 않으며, 이전에 실험 프로그램이 의도 된 커뮤니티에서 결정되었습니다.
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