非実験的研究デザイン、特性、タイプおよび例

の 非実験的研究 研究の変数が制御または操作されていないものです。研究を発展させるために、著者らは彼らの自然環境で研究されるべき現象を観察し、後でそれらを分析するために直接データを取得します。.

非実験的研究と実験的研究の違いは、後者では変数が操作され、研究は管理された環境で行われることです。だから、例えば、あなたは意図的にいくつかの高さから石を落とすことによって重力について経験する.

一方、非実験的研究では、研究者は必要に応じて研究対象の現象が起こる場所に行きます。たとえば、若者の飲酒習慣を知るために、調査は直接行われたり観察されたりしますが、飲み物は提供されません。.

この種の研究は、心理学、失業率の測定、消費調査、世論調査などの分野で非常に一般的です。一般に、これらは既存の事実であり、独自の法律または内部ルールの下で開発されています.

索引

• 1非実験的研究デザイン
  • 1.1実験計画との違い
• 2つの特徴
• 3種類
  • 3.1横断面または横断面設計
  • 3.2縦方向デザイン
• 4例
  • 4.1アルコールの影響
  • 4.2意見調査
  • 4.3学校パフォーマンス
• 5参考文献

非実験的研究デザイン

実験的研究で起こることとは対照的に、非実験的では研究された変数は故意に操作されていません。進むべき方法は、それらが自然の文脈で提示されるときに分析されるべき現象を観察することです。.

このようにして、研究されている被験者に対する刺激や条件はありません。これらは自然の環境にあり、実験室や管理された環境には移されません。.

既存の変数は2種類あります。最初のものは独立した呼び出しですが、いわゆる扶養家族は前のものの直接の結果です.

この種の研究では、有効な結論を引き出すために原因と結果の間の関係が調査されます。.

状況がそれらを調査するためにexprofesoで作成されていないことを考えると、非実験計画は彼ら自身の内部規則の下で開発された既存の状況を研究することを確認することができる.

実際、与えられているもう一つの宗派は調査のそれです 事後事実;つまり、達成された事実について.

実験計画との違い

両タイプの研究の主な違いは、実験計画法では研究者による変数の操作があるということです。望ましい条件が作成されたら、研究は同じの効果を測定します.

一方、非実験的調査ではこの操作は存在しませんが、むしろデータはイベントが発生する環境で直接収集されます。.

ある方法が他の方法より優れているとは言えません。それぞれが研究されることになっているものによってそして/または研究者が彼の仕事に与えたいという見解によって等しく有効です。.

それ自身の特性により、もし研究が実験的であれば、結果を確実にするためにそれを繰り返すことははるかに容易であろう。.

ただし、環境を制御すると、自発的に測定が困難になる可能性があるいくつかの変数が作成されます。実験的ではないデザインで起こることの正反対です.

特徴

前述のように、このタイプの研究の第一の特徴は、研究された変数の操作がないことです。.

通常、これらはすでに発生した現象であり、事後分析されます。この特性とは別に、これらのデザインに存在する他の特殊性を指摘することができます。

- 非実験的研究は、倫理的な理由（若者への飲酒など）のために、対照実験を実施する選択肢がない場合に広く使用されています.

- グループはそれらを研究するために形成されていません、しかし、これらはすでに彼らの自然な環境の中に既に存在しています.

-データは直接収集され、その後分析され解釈されます。この現象に直接の介入はありません.

- 非実験的デザインは自然に発生する事実を研究するため、応用研究で使用されることは非常に一般的です。.

- 提示された特性を考えると、このタイプの研究は明確な因果関係を確立するために有効ではありません.

タイプ

横断デザインまたは横断デザイン

この種の非実験的研究デザインは、特定の時間にデータを観察および記録するために使用され、その性質上、ユニークです。このように、分析はある特定の時間に発生する現象の影響に焦点を当てています.

一例として、ある都市における住宅への地震の影響または所与の年における学校の失敗率の研究を挙げることができる。また、複数の変数を使ってスタディをより複雑なものに変えることもできます。.

横の設計は個人、目的または現象の多様なグループをカバーすることを可能にする。それらを開発する時点で、それらは2つの異なるグループに分けることができます。

記述的

目的は、1つ以上の変数が現れるこれらのインシデントとその値を調査することです。データが得られたら、それらについての説明を単純に作成します。.

原因

これらの設計では、与えられた瞬間に発生したいくつかの変数間の関係を確立しようとします。これらの変数は一つずつ記述されていません、しかしそれらはそれらがどのように関連しているかを説明しようとします.

縦方向デザイン

以前の設計とは反対に、研究者たちは長期的には、ある変数が経時的に受ける変化を分析するつもりです。また、この期間中にこれらの変数間の関係がどのように進化するのかを調べることもできます。.

この目的を達成するためには、異なる時点でデータを収集することが必要です。このデザインには3つのタイプがあります。

トレンド

彼らは一般的にある人口に起こる変化を研究しています.

集団進化の

研究対象は、小グループまたはサブグループです。.

パネル

前のものと似ていますが、常に測定される特定のグループがあります。これらの調査は、グループとともに個々の変化を分析するのに役立ち、どの要素が問題の変化を生み出したかを知ることを可能にします.

例

一般に、これらの設計はすでに起こった出来事の研究のために用意されているので、それ故に変数を制御することは不可能です。それらは、いくつかの要因の発生率を測定するために、そして意見調査のために、あらゆる種類の統計分野で非常に頻繁にあります。.

アルコールの影響

非実験的研究の典型的な例は、人体に対するアルコールの影響に関する研究です。研究対象に飲み物を与えることは倫理的ではないので、これらのデザインは結果を得るために使われます。.

これを達成する方法はアルコールが習慣的に消費されている場所に行くことでしょう。この物質が血に入っている程度を測定しています（または、警察や病院からデータを取り出すことができます）。この情報をもとに、個々の反応を比較しながら結論を導きます。.

世論調査

あるトピックに関する特定のグループの意見を測定しようとする調査はすべて、実験的ではないデザインを介して行われます。たとえば、選挙投票はほとんどの国で非常に一般的です。.

学校パフォーマンス

学校自身が提供する学校の子供たちの結果の統計を集めることだけが必要です。さらに、研究を終えたいのであれば、学生の社会経済的地位に関する情報を検索することができます。.

各データを分析し、それらを互いに関連付けることで、家族の社会経済的レベルが学童のパフォーマンスにどのように影響するかについての研究が得られます。.

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