科学研究原理：四种常见定性研究设计揭秘

定性研究使用非数值数据，因此不可能用统计学手段或数学模型分析它。相反，分析是基于与特定人群或社会现象有关的叙述，以及对经历的具体概括。

在社会科学中定性研究的使用占主导地位，但是有时也会在生命科学中被用来回答经验性的问题。例如，医药科学家有时会用个别案例来支撑他们的研究。

在本章，我们将探索四种常见的定性研究设计：案例研究、焦点小组、人种志和行动研究。

5.3.1　案例研究

案例研究设计涉及对一个或多个真实背景下的特定问题或社会现象进行的调查，通常会使用各种各样的数据收集技术，包括面谈和观察方法。报纸、年度报告、医疗报告和公司文件等二手资料也可能是对面谈和观察发现的补充和证实。

从事案例研究的研究者需要对基于各类数据要点的发现进行整合，因此，通常研究者最好具备相关经验。这是因为新手在拼凑各种信息和确立获得结论的核心模式时会遇到困难，这种研究需要经验和实践。

案例研究项目可能聚焦于某个社会现象的一个或多个方面。例如，它可能聚焦于个体的患病经历，并对患过这种病的一个或多个人做具体的案例研究。它也可能把个人体验与该疾病对大众的作用结果综合起来考虑。

案例或每个“案例研究”中的研究对象绝非随机选择的；相反，研究者会挑选他们认为能得到最多信息的案例。研究可能包括一个单一案例或多个相似案例，以增加其能应用于更大群体的普适性。也就是说，案例的研究发现只能适用于与所研究案例相似的研究对象。例如，关于数字技术怎样提高小型汽车公司盈利能力的案例研究，只能推广到其他相似规模的、同样专注于数字技术的汽车公司。在研究项目中，案例研究越多，项目就变得越普遍。

通常，案例研究会聚焦于研究对象一个常见的典型的情况（例如，社交媒体在14—16岁的年轻人中的使用情况），或者是非典型或不寻常的事（例如，罕见病）。

案例研究是一项有用的探索方法，它能发现更多与主题相关的内容来生成问题，或者只提供对一个特定社会行为或现象的具体、全盘的概括，以便更好地理解它。

5.3.2　焦点小组(www.xing528.com)

焦点小组常常作为探索性研究的一部分，促使更大、更宽泛的研究主题生成进阶问题并确定更深入的方向。对于不同的人，在决定研究一个周期更长的项目或确定具体研究问题前，是怎样经历同一事件的？焦点小组能够有效帮助全盘理解这类问题。

通常，焦点小组会在同一地点聚集一个小组（通常6—10人），在一位有经验引导者的指导下讨论研究主题。引导者的责任是确保谈话不会离题，并做记录（通常是笔记），期间所有参与者都有机会表达他们的观点或谈一谈自己的经历。

焦点小组通常用于商务研究，或是管理团队为了改善工作环境用它来建立更行之有效的程序。在研究中，焦点小组可能被用于理解团体中的不同的经历或观念，用以指导政策发展和社会变化。

焦点小组不大可能被用来做描述或解释性的研究，因为较小的样本容量和有限的信息使它几乎不可能得出肯定和普遍的结论。但是，它在社会科学的探索性研究中起着重要作用，特别是重视体验过程的地方，同时倾听不同个体的声音是提出更大的研究问题的重要起点。

5.3.3　人种志研究方法

这种研究设计方法在社会人类学领域被广泛使用，最近也延伸至一些其他社会科学领域。它涉及对文化或人进行的一段持续性的、具体的、沉浸式的研究过程。

人种志研究背后的观点是，人种志的研究是为了真正理解社会或文化现象。传统的社会人类学家可能需要花费几个月甚至几年，和研究对象在一起生活、互动。例如，一个做太平洋地区人类学研究的博士可能花上一两年时间，住在斐济一个传统的村子里和当地社区居民交往，观察并参与他们各种各样的文化活动，耐心地建立信任，这样村民们就乐于与他分享经历，然后博士利用获得的所有信息把他们文化和实践的演变过程理论化。

数据的收集主要依靠观察获得，也会包括来自正式互动（如面谈）的现场记录和与参与者的非正式互动（如一般性交谈）。因为人种志的研究是在特定背景中发生的，有很强的依附性，所以结果通常缺乏普遍意义，不能准确地用于定义其他文化或团体。然而，这类研究设计方法确实能提供对某个事件或现象的文化或体验的深入考察，能有效地提供一些人受不同事物影响的相关背景或信息。例如，对如图瓦卢或托克劳等太平洋岛屿居民的人种志研究，强调海平面不断升高对这些群体的直接、真实的影响，这能促使更多的研究者进行相关研究，促使人们付出更大的努力来减少破坏性影响。一般来说，人种志研究可为调查不同地区人类生活，提供一个非常权威和深刻的视角。

5.3.4　行动研究

行动研究的主要目的是把理论付诸实践，以带来期待的变化或影响。通常，它牵涉到某种干预（有目的性的变化），或者变成某种状况或事件（导致一种具体的结果）。例如，研究者可能为食品技术公司开发一套新的生产流程，预计会为公司增加10%的利润。通过这一生产流程的运用，研究者会观察带来变化的影响因素并视需要修改，直到获得期待的结果，即一开始的理论被证实有效。然而，这个技术牵涉到一些关键问题，特别是研究偏差和低普适性，因为它通常不能被应用于相关背景以外的其他地方。