解释性研究|定义、指南和例子
解释性研究是一种研究方法，探索在有限的信息下为什么会发生某事。它可以帮助你增加对给定主题的理解，确定特定现象是如何或为什么发生的，并预测未来的发生。
解释性研究也可以解释为一种“因果”模型，研究以前没有调查过的现有数据的模式和趋势。由于这个原因，它通常被认为是一种因果关系研究．
何时使用解释性研究
解释性研究用于调查一个现象如何或为什么发生。因此，这种类型的研究通常是研究过程中的第一个阶段之一，作为未来研究的起点。虽然经常有关于你的主题的数据，但有可能是特定的因果关系你感兴趣的问题还没有被认真研究过。
解释性研究帮助你分析这些模式，形成公式假设这可以指导未来的努力。如果你正在寻求对变量之间关系的更全面的理解，解释性研究是一个很好的开始。然而，请记住，它可能不会产生结论性的结果。
你分析了他们的最终成绩，发现第一学期上你课程的学生总是比第二学期上同样课程的学生成绩更高。
您有兴趣了解导致这种模式的原因。
解释性研究问题
解释性研究回答“为什么”和“如何”的问题，导致对以前未解决的问题的更好理解，或为相关的未来研究计划提供清晰度。
下面是一些例子:
- 为什么大学生第一学期的平均成绩要比第二学期高?
- 婚姻状况如何影响劳动力市场参与?
- 为什么说多种语言的人在商务谈判中比只说一种语言的人表现出更多的冒险行为?
- 一个孩子延迟即时满足的能力如何预测未来的成功?
- 为什么青少年更喜欢在垃圾多的地方扔垃圾，而不是在干净的地方?
解释性研究数据收集
在选择你的研究问题后，有各种各样的研究和数据收集方法可供选择。
一些最常见的研究方法包括:
你选择的方法取决于几个因素，包括你的时间表、预算和问题的结构。如果你的主题已经有了大量的研究，文献综述是一个很好的开始。如果你感兴趣的意见和行为，考虑一个面试或焦点小组格式。如果你有更多的时间或资金，一个实验或试点研究可能很适合你。
解释性研究数据分析
为了确保你正确地进行解释性研究，确保你的分析在本质上是明确的因果关系，而不仅仅是相关的。
永远记住这句话:“相关性并不意味着因果关系。”相关的变量仅仅是相互关联的:当一个变量发生变化时，另一个变量也会发生变化。然而，这并不一定是因为直接或间接的因果关系。
因果关系意味着改变独立变量使因变量发生变化。换句话说，变量之间存在直接的因果关系。
因果证据必须符合三个标准:
相关性并不意味着因果关系，但因果关系总是意味着相关性。为了得到结论性的因果结果，你需要进行全面的实验设计．
解释性研究的一步一步的例子
你的解释性研究设计取决于你选择的研究方法收集数据．在大多数情况下，你会用一个实验来调查潜在的因果关系。我们将通过一个示例引导您完成这些步骤。
第一步:提出研究问题
进行解释性研究的第一步是熟悉你感兴趣的主题，这样你就可以建立一个解释性研究研究问题．
假设你对成年人的语言保留率感兴趣。
你感兴趣的是发现接触语言的时间如何影响晚年的语言记忆能力。
你想要建立一个实验来回答以下研究问题:婴儿时期接触一种语言的时间如何影响儿童时期被国外收养的成年人的语言保留?
第二步:制定假设
下一步是提出你的期望。在某些情况下，有关于你的学科或密切相关的主题的文献，你可以用它作为你的基础假设．在其他情况下，这个主题还没有被很好地研究过，你必须根据自己的直觉或现有的关于更遥远主题的文献来发展你的假设。
你用空(H)来表达你的期望0)和备择假设(H1)：
- H0：婴儿时期接触一种语言的时间对儿童时期被国外收养的成年人的语言记忆能力没有影响。
- H1：婴儿时期接触一种语言的时间对儿童时期被国外收养的成年人的语言保留有积极影响。
注意:可以添加多个假设，但对于这个例子，我们将继续只使用一个假设。
步骤3:设计方法并收集数据
接下来，决定做什么数据收集以及你将使用的数据分析方法，并将其记录下来。在仔细设计你的研究之后，你就可以开始收集数据了。
你比较:
- 从哥伦比亚领养的0到6个月大的成年人。
- 从哥伦比亚领养的6到12个月大的成年人。
- 从哥伦比亚领养的12到18个月大的成年人。
- 没有接触过不同语言的单语成年人。
在研究过程中，你在研究设计中测试他们的西班牙语水平两次，该研究设计分为三个阶段:
- 检测前:在干预前进行几项语言能力测试，以确定各组之间的差异。
- 干预:你们为所有小组提供8小时的西班牙语课程。
- 测试后:你再次进行几次语言能力测试，以确定干预后各组之间的差异。
你确保控制了一切混杂变量，例如年龄、性别、精通其他语言等。
第四步:分析数据并报告结果
数据收集完成后，继续分析数据并报告结果。
你会注意到:
- 预暴露的成年人比未暴露的成年人表现出更高的西班牙语熟练程度。在后期测试中，差异甚至更大。
- 12至18个月被收养的成年人的西班牙语熟练程度高于0至6个月或6至12个月被收养的成年人，但后两组之间没有发现差异。
为了确定这些差异是否显著，可以进行混合方差分析。方差分析显示，所有差异对前测不显著，但对后测显著。
你要根据你使用的引用风格(例如:美国心理学协会）.
第五步:解释你的研究结果，并为未来的研究提供建议
当你解释结果时，试着对你没有预料到的结果做出解释。在大多数情况下，你想为未来的研究提供建议。
然而，这种差异只有在干预后才显著(西班牙语班)。
你认为值得进一步研究这个问题，并提出了一些额外的研究思路:
- 用更大的样本重复这项研究
- 对其他母语(如韩语、林加拉语、阿拉伯语)进行重复研究
- 在其他语言方面重复这个研究，比如口音的母语
解释性研究vs.探索性研究
这很容易混淆说明研究探索性研究。如果你怀疑探索性研究和解释性研究之间的关系，请记住，探索性研究为后来的解释性研究奠定了基础。
探索性研究问题通常以“什么”开头。它们被设计用来指导未来的研究，通常不会有结论性的结果。探索性研究通常被用作你研究过程中的第一步，以帮助你集中研究问题并调整你的假设。
解释性研究问题通常以“为什么”或“如何”开头。它们帮助你研究以前研究过的现象发生的原因和方式。
解释性研究的利与弊
像其他的一样研究设计在美国，解释性研究有其利弊:虽然它提供了一系列独特的好处，但它也有显著的缺点:
优势
- 它为之前的研究提供了更多的意义。它有助于填补现有分析的空白，并提供有关现象背后原因的信息。
- 它是非常灵活和经常的可复制的，因为内部效度如果操作正确，可能会很高。
- 因为你可以经常使用二次研究，解释性研究通常是非常成本和时间有效的，允许你利用现有的资源来指导你的研究，然后再进行更重的分析。
缺点
- 虽然解释性研究确实可以帮助你巩固你的理论和假设，但它通常缺乏结论性的结果。
- 对于大量的工作来说，结果可能是有偏见的或不被接受的，而且通常不是这样外部有效．您可能必须进行更健壮的(经常定量)的研究，以支持从解释性研究中收集到的任何可能的发现。
- 巧合可能会被误认为因果关系，有时很难确定哪个是因果变量，哪个是影响变量。
解释性研究的常见问题
引用这篇Scribbr文章
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George, T. & Merkus, J.(2022年，8月17日)。解释性研究|定义、指南和例子。Scribbr。检索于2022年12月19日，来自//www.dandarfirm.com/methodology/explanatory-research/
