實證研究數據收集的六種主要方法

在實證研究中，研究者要收集數據、分析數據，然後報告並解釋數據。而這些數據如何而來？需要掌握專(zhuan) 業(ye) 且科學的數據收集方法。數據收集方法指的是研究者如何獲得能用於(yu) 解答其研究問題的經驗數據。

在美國學者拉裏·克裏斯滕森、和伯克·約翰遜等合著的《研究方法、設計與(yu) 分析》中，就總結了六種主要的數據收集方法，並且這些方法都包含了更多具體(ti) 的數據收集技術。我們(men) 將圍繞這六種方法做出介紹。

一、測試法

測驗是常用的數據收集工具或程序，其目的是為(wei) 了測量人格、能力、成就和業(ye) 績等。許多測驗都是標準化的，會(hui) 同時附上信度、效度和用於(yu) 比較的常模等信息。為(wei) 了考察研究中某些特定變量，實驗研究這經常需要編製測驗。關(guan) 於(yu) 測驗法有其優(you) 點和缺點所在，例如下文表格中的內(nei) 容匯總。

表1 測驗法的優(you) 點和缺點

測驗法的優(you) 點（尤其是標準化測驗）	測驗法的缺點
能夠對人的多種特征進行測量	如果需要為每位參與者購買一份測驗，則成本會很高
通常是標準化的（即所有參與者都接受同樣的刺激）	可能會出現社會讚許等負麵的參與者效應
能夠對不同研究群體的測量結果進行比較	測驗可能不適合某些地方或某些特殊的群體
強有力的心理測量學屬性（高信度和高效度）	不能詢問開放性問題和進行探索性討論
可得到參照組的數據	測驗有時會對某些群體有偏見
許多測驗可在團隊中施測，可節省時間	參與者選擇性地對測驗中的某些選項不予回答
可提供確鑿的定量數據	一些測驗缺乏心理測量學數據
測驗通常是已經設計好的
有大量的測驗可供選擇
團對測驗的回收率很高
方便進行數據分析，因為數據本身就是定量的

二、問卷法

數據收集的第二種方法就是問卷法。問卷是一個(ge) 自我報告的數據收集工具，由研究參與(yu) 者自己填寫(xie) 問卷上的內(nei) 容。問卷可測量參與(yu) 者的觀點和感知，並提供自我報告的人口統計學信息。

它們(men) 通常是紙筆工具（即參與(yu) 者要進行填寫(xie) ），但是越來越多的問卷被放到了網上，需要參與(yu) 者上網“填寫(xie) ”。問卷項目分為(wei) 封閉式項目（填寫(xie) 問卷者必須從(cong) 研究者所給的備選答案中選擇答案）和開放式項目（填寫(xie) 問卷需要用自己的語言組織答案）。下表則是問卷法的優(you) 點與(yu) 缺點。

表2 問卷法的優(you) 點和缺點

問卷法的優(you) 點	問卷法的缺點
在態度測量和引導參與(yu) 者表達出新內(nei) 容方麵非常有用	篇幅通常不能太長
費用低廉	可能出現負麵效應（如參與(yu) 者可能會(hui) 想辦法隻表現出被社會(hui) 讚許的那一麵）
能夠提供關(guan) 於(yu) 參與(yu) 者主觀視角和思考方式的信息	參與(yu) 者對測驗中的某些選項不做答
能使用隨機樣本	人們(men) 在填寫(xie) 問卷時，也需沒能回想起重要信息，或者缺乏自我意識
團體(ti) 施測的問卷能快速回收	郵件或電子郵件形式的問卷回收率可能較低
如果經過仔細控製，能保證很高的匿名性	開放式項目可能會(hui) 反映參與(yu) 者語言能力的差異，從(cong) 而幹擾了研究者感興(xing) 趣的問題
經合理設計和檢驗過的問卷具有較高的測量效度	開放式項目的數據分析會(hui) 非常費時
封閉式項目可以為(wei) 研究者提供需要的確切信息	測量需要效度
開放式項目可以提供用參與(yu) 者自己的語言描述的詳細信息
封閉式項目便於(yu) 進行數據分析
對探索性研究和假設檢驗研究很有用

三、訪談法

數據收集的第三種方法是訪談法。訪談是一種情境，訪談者會(hui) 向被訪談者提出一係列的問題讓其回答。訪談可以麵對麵進行，也可以通過電話進行。訪談還可能以電子化的方式進行，比如在網絡上。這些訪談可能是不同步的（互動發生在一段時間裏），也可能是同步的（互動是實時發生的）。下表將對訪談法的有確定做出介紹。

表3 訪談法的優(you) 點和缺點

訪談法的優(you) 點	訪談法的缺點
遊離於測量態度和其他絕大多數感興趣的內容	個人訪談的費用通常比較高，也比較費時
允許訪談者進一步探討和臨時提出增補問題	負麵效應（如訪談對象也許會盡力指標線被社會讚許的一麵）
能夠提供深度信息	可能會出現調查者效應（如缺乏訓練的訪談者可能因個人偏差何為糟糕的訪談技巧，從而扭曲了訪談數據）
能夠提供有關參與者主觀視角和思考方式的信息	被訪談者也許沒能回想起重要的信息，或缺乏自我意識
封閉式的訪談會提供研究者需要的確切信息	訪談的匿名性比較低
電話和電子郵件形式的訪談通常都能很快得到回應	開放式項目的數據分析會非常費時
經合理設計和檢驗過的訪談提綱具有較高的測量效度	測量需要效度
能使用隨機樣本
通常能獲得比較高的回報率
在探索性研究和假設研究中很實用

四、小組討論法

數據收集的第四種方法設計小組討論的運用。小組討論是指這樣一種情境，小組主持人讓一小波同類的人（6-12人）在規定時間內(nei) 對研究主題或題目進行後集中討論。小組討論通常會(hui) 持續1-3個(ge) 小時，整個(ge) 過程用錄音或錄像記錄。小組討論不能被視為(wei) 一次群體(ti) 訪談，因為(wei) 其重點在於(yu) 小組內(nei) 部的互動，在於(yu) 參與(yu) 者一起對研究主題的深度討論。

小組討論特別適合探討觀念時使用，以及在想要獲得有關(guan) 人們(men) 對研究主題是如何思考的深度信息時使用。下表將列出小組討論作為(wei) 一種數據收集方法的優(you) 缺點。表4 小組討論法的優(you) 點和缺點

小組討論法的優(you) 點	小組討論法的缺點
在進行觀點和概念探討時很實用	優勢所需分費用比較高
能夠洞察參與者的思維	找到一個有良好主持能力和氛圍營造技巧的主持人可能比較難
能夠獲得深度信息	如果參與者覺察到自己正在被觀察或研究，可能會出現負麵效應和調查者效應
能夠調查參與者是如何互動的	可能會被一個或兩個參與者所主導
允許問題探討	如果使用的是少量的不具代表性的參與者樣本，則很難得到普遍性結果
絕大多數問題可被抽離出來	可能包含大量額外的或不需要的信息
允許快速回應	測量效度可能較低
	通常不能單獨作為一項研究的數據收集方法
	因為數據是開放性的，所以數據分析會很費時間

五、觀察法

數據收集的第五種方法則是觀察法，即研究者觀察人們(men) 在做什麽(me) 。在很多情況下，收集觀察數據很重要，因為(wei) 人說的與(yu) 做的並不總是一致。研究者可以在真實的或結構化的環境中觀察參與(yu) 者。前者稱為(wei) 自然觀察，因為(wei) 它是在現實生活環境中發生的。後者稱為(wei) 實驗室觀察，因為(wei) 它發生在實驗室或其他由研究者布置的控製環境中。

在定量研究中，研究者將流程標準化，並收集定量數據。具體(ti) 來講，研究者會(hui) 對觀察對象、觀察內(nei) 容、觀察時間和地點以及如何進行觀察進行標準化。在定量觀察中經常會(hui) 用到標準化的工具（如核查清單）。有時也會(hui) 用到抽樣程序，這樣研究者就不必進行不間斷觀察了。在定性研究中，觀察程序通常是探索性的和開放式的，研究者會(hui) 進行大量的現場記錄。下表列出了觀察法作為(wei) 數據收集法的優(you) 點和缺點。

表5 觀察法的優(you) 點和缺點

觀察法的優(you) 點	觀察法的缺點
研究者能夠直接看到人們在做什麽，而不是他們說自己在做什麽	觀察到的行為的原因可能不太明確
提供一手經驗，尤其當觀察者參與到活動中時	當人們知道自己正在被觀察時，負麵效應可能出現（如被觀察的人可能會表現得不太正常）
能夠對行為進行相對客觀的測量	調查者效應（如個人偏差和觀察者的選擇性感知）
觀察者可以確定什麽事沒有發生的	觀察者可能會入鄉隨俗（即對被研究群體的過度認同）
觀察者也許能發現那些身處其中的人沒有意識到的事情	被觀察的人或環境的取樣可能會受到限製
這是一種可發現環境中正在發生什麽的絕佳方法	不能觀察大量或分散的人群
有助於理解環境因素的重要性	有些環境和感興趣的內容不能被觀察到
可以對不善言談的參與者使用該法	收集到無關資料的比例可能比較高
也許可以提供有關那些人們不願談及的信息	比問卷調查和測驗所需的費用更高
觀察者也許能夠克服身處其中的人們的選擇性感知帶來的問題	數據分析會很費時間
提供適度的現實性（當觀察在實驗室以外的地方進行時）
有利於描述

六、已有或二手數據

數據收集的第六種方法是收集已有或二手數據，這指的是研究者收集或獲得那些先前留下的、或原本用於(yu) 其他目的的數據。最常用的已有數據包括文檔、物理數據和檔案研究數。個(ge) 人文檔是出於(yu) 私人原因而書(shu) 寫(xie) 或記錄的文檔，比如信件、日記和家庭照片。官方文檔是指由公共或私人組織書(shu) 寫(xie) 或記錄的文檔，比如報紙、年度報告、年鑒和會(hui) 議記錄。

物理數據是任何有人類製作或遺留的，也許能夠為(wei) 研究者感興(xing) 趣的現象提供相關(guan) 信息的材料，比如某人的垃圾、磨損的博物館瓷磚、損壞的圖書(shu) 館書(shu) 籍、衣物上的汙漬和DNA。檔案研究數據是指由其他研究者為(wei) 了其他研究目的所收集的二手研究數據。當數據被保存並存檔之後，使得別的研究者在後來也能使用這些數據。下表則是已有活二手數據的優(you) 點和缺點。

表6 已有數據的優(you) 點和缺點

文檔和物理數據的優(you) 點	文檔和物理數據的缺點
可以洞察人們的想法和做法	可能會不完整
不引人注目，很少出現負麵效應和調查者效應	可能隻代表一種視角
可按照時間周期收集過去產生的數據	因權限問題，某些內容可能無法獲得
提供關於人類、群體和組織的有用背景和曆史數據	依靠物理數據可能無法洞察到參與者的思想
對確認事實很有用	獲得的結果可能無法應用到更普遍的群體中
貼近當地環境
對問題探索很有用
檔案研究數據的優(you) 點	檔案研究數據的缺點
大多主題都可以查找到檔案研究數據	可能無法獲得你所關注的群體數據
費用成本低廉	可能無法獲得你所關注的研究問題數據
通常是可靠且有效的	數據可能是過時的
能夠研究趨勢	開放性數據或定性數據通常不可獲得
通常有高質量或大量的隨機樣本作為基礎	數據中所隱藏的絕大多數重要發現已經被挖掘出來了
便於數據分析