フィールド調査：
* 自然主義： 現実世界の設定で実施され、自然な文脈で現象を観察します。
* 実際のデータ： 多くの場合、人間の被験者や自然システムを含む、実際の状況からデータの収集に焦点を当てています。
* コントロールが少ない： 研究者は、変数と外部要因の制御が少ない。
* 定性的および定量的データ： 機器を介した観察、インタビュー、調査、およびデータ収集を含むことができます。
* 例： 自然の生息地で動物の行動を研究したり、ショッピングモールで消費者の好みを分析したり、公共空間での社会的相互作用を観察したりします。
実験室研究：
* 制御環境： 制御された実験室環境で実施され、変数の操作、外部要因の制御。
* 人工設定： データは、現実世界のシナリオを代表するものではない制御された環境で収集されます。
* 高コントロール： 研究者は変数を高い制御し、正確な測定と操作を可能にします。
* 定量データ： 主に定量的データ分析に焦点を当てており、多くの場合、実験と統計分析を含みます。
* 例： ラボで化学実験を実施したり、マウスに対する新薬の有効性をテストしたり、fMRIスキャンを使用して脳の活動を分析したりします。
重要な違い：
|機能|フィールドスタディ|実験室研究|
|--------------|--------------------------------|-----------------------------------|
|設定|自然主義的、現実世界|制御、人工|
|コントロール|変数の制御が少ない|変数に対する高い制御|
|データ|定性的および定量的|主に定量的|
|フォーカス|現実世界の現象を理解する|仮説のテスト、変数の操作|
利点と短所：
* フィールドスタディ： 現象の現実的な見方を提供しますが、より少ない制御と潜在的なバイアスによって制限されます。
* 実験室研究： 仮説をテストするための制御環境を提供しますが、実際の複雑さを正確に反映していない場合があります。
メソッドの選択：
現場と実験室の研究の選択は、研究の質問、利用可能なリソース、倫理的考慮事項に依存します。
要約：
現地研究は自然な文脈で現象を研究するのに最適ですが、実験室での研究は、仮説をテストし、変数を操作するための制御された環境を提供します。最良のアプローチは、特定の研究目標に依存します。
