1。記述的研究：
* 目標： 変数を操作することなく、現象を観察し、説明します。
* メソッド： 観察、調査、インタビュー、ケーススタディ。
* 例： 自然の生息地で鳥種の行動を観察する生物学者。
2。相関研究：
* 目標： 2つ以上の変数間の関係を調べます。
* メソッド： パターンと関係を特定するための統計分析。
* 例： ティーンエイジャーの画面時間と睡眠の質の関係を調査する研究。
3。実験研究：
* 目標： 独立変数を操作し、従属変数に対するその効果を観察することにより、仮説をテストします。
* メソッド： グループへの参加者のランダムな割り当てによる対照実験。
* 例： プラセボと比較した新薬の有効性をテストする臨床試験。
4。準実験的研究：
* 目標： 実験的研究に似ていますが、参加者のランダムな割り当てはありません。
* メソッド： 既存のグループ（年齢、性別、診断など）を使用した対照実験。
* 例： 2つの異なる教室での新しい教育方法の有効性を調べる研究。
5。混合方法調査：
* 目標： 定性的データと定量的データを組み合わせて、より包括的な理解を提供します。
* メソッド： 調査、インタビュー、観察、および統計分析。
* 例： 調査グループとフォーカスグループの両方を使用した新しいカリキュラムに対する学生の満足度を調査する研究。
6。アクションリサーチ：
* 目標： 特定のコンテキストで実際の問題を解決します。
* メソッド： ソリューションを特定するための利害関係者が関与する共同研究。
* 例： 同僚と協力して、特定のテーマでの生徒の関与を改善する教師。
7。ケーススタディ調査：
* 目標： 単一のケースまたは少数の症例グループの詳細な分析。
* メソッド： インタビュー、観察、および文書分析。
* 例： 単一の個人に対するトラウマイベントの影響を調べる研究。
これらのコアプロセスを超えて、科学者はさまざまな手法も採用しています：
* モデリング： 仮説をテストし、可能性を探求するための複雑な現象の簡素化された表現を作成します。
* シミュレーション： コンピュータープログラムを使用して、実際の状況を模倣し、結果を予測します。
* データマイニング： 大きなデータセットを分析して、パターンと関係を識別します。
使用される特定のプロセスは、尋ねられている研究の質問と利用可能なリソースに依存します。科学的方法は反復的であることに注意することが重要であり、1つの研究からの発見は新しい質問とさらなる調査につながる可能性があります。
