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説明するよう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か影響を与えるかを決定するように設計されています。
仮説の方向性
因果関係の研究の仮説は方向性があります。2つ以上の変数が関連していると単純に主張するのではなく、1つの変数または 「独立変数」と呼ばれる変数のセットは、特定の変数または「従属変数」と呼ばれる変数のセットに影響を与えます。 仕方。 方向性仮説の例は、「運動レベルの増加は体重減少につながると予測しています」です。 無指向性の仮説、 記述的研究に適しており、変数「運動量」と「体重」の間に何らかの関係が存在することを単に予測します。 損失。"
可変操作と制御
因果関係の研究では、研究者は独立変数のセットを操作して、従属変数への影響がある場合はそれを決定します。 因果関係研究の研究者は、通常、「コントロール」を利用します。これは、独立変数が使用されていない場合です。 研究者が独立変数を操作することの効果をそれらを残すことの効果と比較できるようにするために操作された 同じ。 記述的研究は通常、変数の操作や制御を含みません。
データ収集方法：記述的研究
記述的研究は、横断的研究と縦断的研究という2つの主要な種類のデータ収集を利用します。 横断研究は、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。横断研究の変数は1回だけ測定されます。 一方、縦断研究では、固定された比較的安定したサンプルを経時的に繰り返し測定します。 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る場合があります。
データ収集方法：因果関係研究
ケーススタディも同様に、実験室実験とフィールド実験という2つの主要な種類のデータ収集を利用します。 実験室での実験は、研究者が他の要因を一定に保ちながら、どの変数を操作するかを注意深く制御できる人工環境で実施されます。 野外実験は、自然環境または現実的な環境で「野外」で実施されます。 フィールド実験により、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。 しかし、研究者がそれを行うことはしばしば不可能です 野外実験で考えられるすべての変数を制御し、研究者が特定の結果を生み出したものを正確に自信を持って言うことを困難にします 効果。