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記述的および因果的研究は、根本的に異なる種類の質問に答えます。記述的研究は、主に何が起こっているのか、何が存在するのかを記述するために設計されています。 「実験的研究」としても知られる因果的研究は、1つ以上の変数が他の変数の値を引き起こすまたは影響するかどうかを判断するように設計されています。
仮説の方向性
因果研究の仮説は方向性です-単に2つ以上の変数が関連していると主張するのではなく、「独立変数」と呼ばれる1つの変数または変数セットが「依存する」として知られる別の変数または変数セットに影響を及ぼすと予測します特定の方法で。方向性仮説の例は、「運動レベルの増加が減量につながると予測します」です。記述的研究に適した非方向性仮説は、変数間に何らかの関係があると単純に予測します「運動量」と「減量」。
変数の操作と制御
因果研究では、研究者は独立変数のセットを操作して、従属変数に対する影響があるかどうかを判断します。因果関係研究の研究者は通常、「コントロール」を使用します。これは、独立変数を操作していない場合と独立変数を操作した場合の効果を比較できるようにするためです。記述的研究には通常、変数の操作やコントロールは含まれません。
データ収集方法：記述的研究
記述的研究では、2つの主要な種類のデータ収集を使用します。横断的研究と長期的研究です。横断的調査では、特定の時点でのデータのスナップショットを提供しようとします。横断的調査の変数は一度だけ測定されます。一方、縦断的研究では、時間の経過とともに繰り返し測定される固定された比較的安定したサンプルを使用します。どちらの場合も、使用される方法には、メール、オンラインまたは対面の調査またはインタビューが含まれます。
データ収集方法：原因研究
同様に、ケーススタディでは、主に2種類のデータ収集を使用します。実験室実験と野外実験です。実験室での実験は人工環境で行われ、研究者は他の要因を一定に保ちながら、どの変数を操作するかを正確に制御できます。野外実験は、自然環境または現実的な環境で「野外で」行われます。野外実験により、研究者は自分の仮説が「現実の世界」にどのように適用されるかをテストできます。 。