フィールド調査：
* 環境： 研究対象の現象が発生する自然または現実世界の設定。これは森、コミュニティ、オフィスなどです。
* フォーカス： その現象を自然な文脈で理解し、それが環境内の他の要因とどのように相互作用するかを観察します。
* メソッド： 多くの場合、定性的、観察的、または参加型。これには、インタビュー、調査、民族誌研究、参加者の観察などが含まれます。
* 例： 自然の生息地で動物の行動を研究し、コミュニティに対する新しいポリシーの影響を分析し、現実世界の環境でのマーケティングキャンペーンの有効性を調査します。
実験室研究：
* 環境： 多くの場合、ラボ設定で制御された人工設定。これにより、変数を操作し、特定の要因を分離するための制御された環境が提供されます。
* フォーカス： 特定の仮説をテストし、変数を操作して、原因と結果の関係を理解します。
* メソッド： 多くの場合、定量的で実験的です。これには、制御された実験、データ分析、統計モデリングなどが含まれます。
* 例： 細胞の成長に対する新薬の効果を研究し、植物の成長に及ぼす新しい肥料の有効性をテストし、制御された環境での新しい材料の特性を調査します。
主要な違いを要約するテーブルです：
|機能|フィールドリサーチ|実験室研究|
| --- | --- | --- |
|環境|自然|制御|
|フォーカス|文脈で現象を理解する|仮説のテスト、原因効果の調査|
|方法|定性的、観察、参加型|定量的、実験的|
|例|動物の行動、コミュニティ研究、マーケティングキャンペーンの観察|薬物検査、材料科学、対照実験|
次のことに注意することが重要です：
* フィールドおよび実験室の研究は、しばしば補完的です： 一方の調査結果は他方に通知できます。たとえば、実験室での調査結果は現場でテストでき、フィールド観測は実験室調査のための新しい仮説を刺激する可能性があります。
* 野外研究と実験室の研究の選択は、研究の質問に依存します： 質問の性質と必要なデータの種類は、設定と方法の選択に影響します。
* いくつかの研究には、フィールドと実験室の両方の要素が含まれる場合があります： 研究者は、現場でデータを収集してから、実験室で分析するか、実験室の実験を実施して実際の条件をシミュレートすることができます。
最終的に、分野と実験室の両方の研究が科学的理解を進める上で重要な役割を果たしています。
