解释性研究是针对之前研究不足的问题而开展的,它需要确定优先事项,生成操作性定义,并提供一个更完善的研究模型。它实际上是一种研究设计,侧重于详细解释研究的各个方面。研究者从一个总体想法出发,并将研究作为一种工具,以引导未来研究的主题。它的目的是在研究者心中某个特定产品信息匮乏的情况下,提供更详细的信息。要开始你的研究,你需要创建一个研究大纲或演讲提纲,以便向你的教授、老板或在董事会会议上阐述你的研究想法。
解释性研究旨在帮助我们发现之前未曾深入研究的问题。它并非用于提供确凿的证据,而是帮助我们更有效地理解问题。在进行研究时,研究者应能够根据研究过程中发现的新数据和新见解调整自身研究方法。
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它的目的不是为研究问题提供最终的、结论性的答案,而是允许研究人员以不同的深度探索研究。“人们注意到,‘探索性研究是一种检验,它为不同的研究奠定了基础,它是替代研究的基础。’它是其他研究人员的基石。它甚至可以帮助决定探索配置、测试理念和信息收集策略”。研究允许研究人员解决那些没有或很少进行研究的问题。
解释性研究的目的:
- 增加理解:
此 解释性研究的目的 是为了增加研究者对某一主题的理解。由于缺乏统计实力,它不能提供结论性的结果,但它能让研究者确定事情发生的方式和原因。 - 来源的灵活性:
解释性研究通常使用二手资料,例如已出版的文献或数据。应谨慎选择一系列公正的资料来源,以便对主题进行广泛而平衡的理解。
- 更好的结论:
经验研究在指导后续研究方法方面非常有益。对主题的深入了解使研究人员能够磨练后续研究问题,并可以大大提高研究结论的有效性。这种探索在决定实现专家目标的最佳方法方面也非常有价值。 CV 也非常重要
解释性研究的挑战:
- 偏见信息:
Exp-Research 会产生此类信息和解释,但有时会导致平庸的信息。
- 无用样本:
经验研究利用少量样本,无法针对特定类型的受众。
解释性研究类型
一些流行的解释性研究设计方法包括文献检索、深度访谈、焦点小组和案例分析。
- 文献研究
- 深入研究每一个问题
- 焦点小组研究
- 案例分析研究
文献检索:
文献检索是发现假设和提供我们正在研究的主题信息的最快和最便宜的方法之一。互联网和图书馆中有大量信息。文献检索可能包括杂志、报纸、行业文献和学术文献。
文献研究示例:预期的问题是“产品销量下降的原因是什么?”这可以很容易地借助已发布的信息进行评估,这些信息应该明确指出“该问题是‘行业问题’还是‘公司问题’”。
深度访谈:
文献搜索是一个好的开始,但最好与对您正在研究的特定主题非常了解的人交谈。这些人可以是专业人士,也可以是组织外的人。深度访谈被广泛用于挖掘信息和拥有与我们正在研究的特定主题相关的信息的个人的经验。任何拥有与问题相关的信息的人都是深度访谈的有力候选人。
深度访谈示例:一家青少年图书经销商通过与管理人员和教师交谈,获得了有关业务衰退的宝贵数据。管理人员和教师透露,越来越多的人使用图书馆设施,并且可能减少了为孩子购买的书籍。
专门小组:
另一种方法是召集有共同目标并掌握有关具体问题信息的人。焦点小组可以有 8-12 名成员。在选择成员时,应牢记个人掌握有关问题的信息。
案例分析:
通过处理精心挑选的现象案例或案例,研究人员可以更有效地理解和解决问题。分析经历过相同案例的组织的案例将有助于更有效地处理问题。
案例分析示例: LLBean 以其卓越的订单满足率而闻名。即使在繁忙的圣诞节期间,该公司通常也能准确完成 99% 以上的订单。因此,其他公司纷纷效仿 LLBean,试图提升自身的订单满足率。
为什么进行解释性研究:
解释性研究使研究人员能够对特定主题提供深入的见解,从而催生出更多主题,并为研究人员提供更多机会研究新事物和质疑新事物。对主题的深入研究形成了一个循环,对主题的批判性思考/研究产生了更多问题,这些问题为研究人员研究与该主题相关的更多事物提供了更多方法。
解释性研究的目的:
探索性研究通常在问题定义不明确时进行。它允许参与者熟悉要研究的问题或想法,并可能提出要测试的理论(理论含义)。通常,这种研究是通过使用小组会议或小组讨论来完成的,这些会议或小组讨论通常用于研究市场。经验研究对社会研究非常有用。当参与者开辟新领域时,它们至关重要,并且它们通常会带来有关研究主题的新信息。它们也是有根据的假设的热点。
探索性研究有三个主要目的:满足研究者的好奇心和对更深入了解的需求;检验开展更深入研究的可行性;以及建立可在任何后续研究项目中使用的技术。
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解释性研究问题
- 描述性研究本质上是定量的,对于开放式问题效率不高,这种类型的研究可以更有效地回答这些问题。
- 与描述性研究相比,研究更加灵活。
- 描述性研究使用平均值、中位数和频率等工具。另一方面,解释性研究允许研究人员使用本质上更定性的工具。
- 研究人员心中的信息量决定了他/她应该使用哪种类型的研究来获得更好的结果。如果心中只有模糊的想法,研究人员最好进行实验研究。另一方面,定量数据等信息允许研究人员进行描述性研究,从而发掘特定的关系。
- 首先需要进行解释性研究,然后利用描述性研究所需的信息集合。
因果研究(解释性研究)
因果研究,也称为解释性研究,是为了确定因果关系的程度和性质而进行的。因果研究可以用于评估现有规范、各种过程等具体变化的影响。
因果研究侧重于分析某种情况或特定问题,以解释变量之间的关系模式。实验是因果研究设计研究中最受欢迎的主要数据收集方法。
只有存在具体的因果证据,才能确认因果关系的存在。因果证据有三个重要组成部分:
1. 时间顺序。原因必须先于结果发生。例如,如果销售额的增长发生在品牌重塑之前,那么将销售额的增长归功于品牌重塑工作就不合适。
2. 伴随变化。两个变量之间的变化必须是系统性的。例如,如果一家公司不改变其员工培训和发展实践,那么客户满意度的变化就不可能是由员工培训和发展引起的。
3. 非虚假关联。任何原因与结果之间的共变关系都必须是真实的,而不能仅仅归因于其他变量。换句话说,不应该存在一个既与原因又与结果相关的“第三因素”。
下表比较了因果研究与探索性和描述性研究设计的主要特征
| 因果研究 | 探索性研究 | 描述性研究 | |
| 决策情况的不确定性程度 | 明确规定 | 高度模糊 | 部分定义 |
| 关键研究声明 | 研究假设 | 研究问题 | 研究问题 |
| 何时进行? | 决策的后期阶段 | 决策的早期阶段 | 决策的后期阶段 |
| 通常的研究方法 | 高度结构化 | 非结构化 | 结构化 |
| 例子 | “消费者会购买更多蓝色包装的产品吗?”“这两种广告活动哪种更有效?” | “我们的销售额毫无原因地下降,快餐消费者对什么样的新产品感兴趣?” | “与我们的主要竞争对手相比,什么样的人光顾我们的商店?”“哪些产品特性对我们的客户来说最重要?” |
研究设计的主要特点
因果研究(解释性研究)的例子
以下是因果研究设计的研究目标的示例:
- 评估外商直接投资对台湾经济增长水平的影响
- 分析品牌重塑举措对顾客忠诚度的影响
- 确定工作流程再造对员工激励水平的影响性质
因果研究(解释性研究)的优势
- 因果研究可能在识别各种过程背后的原因以及评估变化对现有规范、过程等的影响方面发挥重要作用。
- 如果有必要,因果研究通常具有可重复的优势
- 由于系统地选择了研究对象,这类研究具有更高的内部有效性
因果研究(解释性研究)的缺点
- 事件中的巧合可以被认为是因果关系。例如,Punxatawney Phil 能够连续五年预测冬天的持续时间,尽管它只是一只没有智力和预测能力的啮齿动物,也就是说,这只是巧合。
- 很难根据因果研究结果得出适当的结论。这是因为社会环境中有各种各样的因素和变量。换句话说,虽然可以推断出伤亡,但无法高度确定地证明伤亡。
- 在某些情况下,虽然可以有效地建立两个变量之间的相关性,但确定哪个变量是原因、哪个变量是影响可能是一项艰巨的任务。
总结
解释性研究是另一类研究的支柱。在开始下一项研究之前,应该先进行解释性研究,因为没有解释性研究,研究就不完整,效率也不高。解释性研究可以使您的调查和研究设计更有针对性,并显著限制任何非预期的偏见信息。
解释性研究——它是什么?
解释性研究的思路、公式和捷径
研究人员事先确切地知道自己在寻找什么。同时,他必须意识到社会科学的不确定性。他并不确切地知道自己在寻找什么。此外,他完全掌控时间和潜在原因。伟大的研究人员极具创造力。
如果您想了解有关研究的更多信息或希望分享您的想法,我们很乐意听取您的意见!成功研究的秘诀是了解底层方法,为任务选择合适的工具。定性研究包括一小部分参与者,取决于研究人员定义的标准。另一方面,定量研究试图进行分类、计数或测量。进行商业研究不是一件容易的事。在案例研究中诚实是至关重要的。相信,当您开始进行案例研究时,您会为此感到高兴。
旨在消除偏见的系统研究对于理解世界至关重要。由于研究涉及大量资金,因此明确定义问题至关重要。进行产品研究和随后的数据可能是一项艰巨的任务,而且几乎没有即时的满足感。
想想如何将数据归结为最重要的组成部分,以及如何使用良好的视觉设计首先呈现主要信息。数据收集信息收集与解决问题要使用的事实有关。如果没有专业软件和技能,直接处理数据可能很困难,不要犹豫亲自访问以了解有关原始数据的更多信息。
如何在网上找到解释性研究
人们会为各种因素设定目标。尝试彻底了解研究目标,如果足够幸运,还要了解业务目标。你的目标是快速验证,以便快速迭代你的想法。目标是深入了解一个人的生活、决定和挑战。或者,如果你有一个非常具体的目标和问题,那么,例如,最好创建一个相应的场景,这将有助于用户更有效地对卡片进行分类。
您应该了解的解释性研究
在这种情况下,展示你的能力和对项目的投入将非常重要。本质上,你要加深对一个主题的理解,然后使用定性研究方法确保你对这个主题的了解是准确的。每当你先前的知识有限时,快速掌握就很重要。了解流程是一回事。将定性和定量研究技术结合起来总是一个好主意,因此验证一些初步的见解和概念对于最大限度地利用你的研究至关重要。
在开发之前,先研究用户的态度,确保你开发的产品与竞争对手的产品不同,解决市场上存在的真正痛点。在开发解决方案或服务时,重要的是不要忘记对其进行定制以满足特定用户群体的需求,而不是一般群体的需求。该公司于 1950 世纪 XNUMX 年代中期在伊利诺伊州中部成立。随着它继续努力在美国扩张并最终取得成功,该公司很可能只需要应用大部分相同的策略,同时尝试在必要时最终改变其海外策略。
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