Tipi di domande di ricerca con esempi svolti

Un esempio di questo è una proposta che chiede "come l'esercizio fisico influisce sulla salute mentale". Sembra che stia ponendo una sola domanda, ma in realtà chiede di diventare uno di diversi studi differenti. La frase non dice quale. Sapere quale tipo di domanda di ricerca si sta affrontando può aiutare a evitare che il progetto si sposti tra questi a metà della raccolta dei dati. Aiuta anche a riconoscere i tipi di domande di ricerca nascosti in una bozza vaga, prima di sceglierne una.

Sei tipi coprono quasi ogni domanda di ricerca che valga la pena porre: descrittiva, esplorativa, comparativa, relazionale, causale ed valutativa. Ognuna è in realtà un impegno verso un metodo diverso prima che venga letto un solo testo, poiché una domanda descrittiva richiede solo un conteggio accurato e una causale richiede qualcosa di più vicino a un esperimento. Scegliere il tipo intenzionalmente, invece che in base al verbo che sembrava più naturale, è la differenza tra una domanda a cui si può davvero rispondere e una che suona soltanto come ricerca.

I Sei Tipi di Domande di Ricerca

Ogni tipo qui sotto affronta un diverso genere di curiosità. Ogni esempio svolto è formulato come lo sarebbe in una proposta, non semplificato per la tabella. La colonna del metodo può essere letta rapidamente. Questo è ciò a cui la tua formulazione ti impegna prima che tu abbia scritto qualsiasi altra cosa.

Type	Esempio svolto	A cosa ti impegna
Descriptive	Quale proporzione di studenti di infermieristica del primo anno riferisce sintomi di burnout entro la fine del loro primo tirocinio clinico?	Un sondaggio strutturato o un conteggio. Nessun gruppo di confronto e nessun test di associazione richiesto.
Exploratory	Come descrivono gli studenti universitari di prima generazione il fatto di chiedere ai docenti aiuto?	Interviste o dati a risposta aperta, codificati per temi. Non è una domanda a cui un valore p possa rispondere.
Comparative	Gli studenti di prima generazione e quelli di generazioni successive differiscono nelle ore settimanali di lavoro retribuito?	Due o più gruppi definiti, misurati nello stesso modo e confrontati direttamente.
Relational	Il numero di ore che gli studenti lavorano per retribuzione è correlato al loro GPA?	Un gruppo, due variabili misurate e una correlazione o regressione, nessun gruppo da confrontare.
Causal	Il passaggio da un insegnamento basato sulla lezione a un insegnamento basato sull'apprendimento attivo aumenta i punteggi d'esame nella biologia introduttiva?	Un esperimento o quasi esperimento con assegnazione casuale o abbinata. Una semplice correlazione non può rispondervi da sola.
Evaluative	Il programma di peer mentoring dell'università ha migliorato la retention del primo anno?	Un disegno prima e dopo, oppure di confronto abbinato, rispetto a un obiettivo dichiarato, non una singola misurazione a posteriori.

Due coppie in quell'elenco vengono confuse di continuo, comparative con relational e causal con quasi tutto il resto, quindi quelle quattro meritano uno spazio proprio qui sotto invece di una sola riga ciascuna.

Le domande descriptive e exploratory non confrontano nulla

Una domanda descriptive chiede che cosa c'è, e viene soddisfatta da un conteggio accurato o da un quadro chiaro, niente di più. 'Quale proporzione di studenti di infermieristica del primo anno riferisce sintomi di burnout entro la fine del loro primo tirocinio' richiede un sondaggio e un campione abbastanza ampio da poter fidarsi della percentuale, e si ferma lì. Nessun secondo gruppo, nessun test di differenza, nessuna affermazione sulla causa.

Una domanda esplorativa chiede che cosa stia accadendo, di solito quando si sa troppo poco per ipotizzare ancora le variabili. 'How do first-generation college students describe asking faculty for help' vi impegna a usare interviste o risposte scritte aperte, codificate in seguito per temi ricorrenti, perché l'intero scopo è scoprire categorie che non avevate già. Trattare una domanda esplorativa come una descrittiva, imponendo opzioni di risposta di un sondaggio su un tema che nessuno ha ancora mappato, è un modo comune con cui gli studenti buttano via la parte più utile della risposta.

Le domande comparative e relazionali sono quelle che tutti confondono

Una domanda comparativa confronta due o più gruppi ben definiti e chiede se vi siano differenze tra loro. 'Do first-generation and continuing-generation students differ in weekly hours of paid work' richiede che entrambi i gruppi siano misurati nello stesso modo e un test costruito per confrontare le medie dei gruppi, un t-test o il suo equivalente. In una domanda relazionale non c'è alcun gruppo, ed è proprio qui che inizia la confusione.

Una domanda relazionale resta all'interno di un solo gruppo e chiede se due elementi misurati si muovono insieme. 'Is the number of hours students work for pay related to their GPA' non divide mai nessuno in gruppi, mette in correlazione due variabili misurate su tutti i partecipanti del campione. Porre una domanda relazionale e poi progettare attorno ad essa uno studio comparativo è uno degli errori strutturali più comuni che un supervisore individua alla prima lettura.

Le domande causali e valutative richiedono il maggior numero di prove

Una domanda causale afferma che una cosa ne cambia un'altra, ed è l'unico tipo a cui una correlazione non può rispondere da sola. 'Does switching from lecture-based to active-learning instruction raise exam scores in introductory biology' richiede sezioni assegnate in modo casuale o abbinate molto da vicino in base alla prestazione precedente, perché senza questo una differenza di punteggio potrebbe derivare altrettanto facilmente da quali studenti abbiano scelto quale sezione. Verbi come 'affect,' 'increase,' e 'improve' promettono in modo implicito un disegno causale, ed è per questo che vale la pena ricontrollarli rispetto a ciò che avete effettivamente costruito.

Una domanda valutativa chiede se qualcosa abbia agito contro un obiettivo dichiarato, e si colloca vicino al ragionamento causale, ma è formulata attorno a un programma piuttosto che a una variabile. 'Did the university's peer-mentoring program improve first-year retention' richiede un confronto prima e dopo, oppure un gruppo abbinato di studenti che non hanno partecipato, misurato rispetto al tasso di retention che il programma era effettivamente destinato a modificare. Un singolo dato di retention di un semestre, senza nulla con cui confrontarlo, risponde a una domanda diversa e molto più debole.

Perché il tipo che si sceglie è una scelta metodologica

'Does remote work affect employees' è una bozza senza alcun tipo, ed è proprio questo il problema: così com'è scritto, potrebbe diventare uno qualsiasi di tre studi diversi. Lo stesso tema di partenza può essere formulato in modo autentico come tre tipi diversi, e ciascuna formulazione impegna uno studio diverso prima ancora che venga reclutato un solo partecipante. 'How much do employees work from home' è descrittiva. 'Do employees at companies with formal remote-work policies work from home more than employees at companies without one' è comparativa. 'Does the number of remote workdays reduce reported burnout' è causale, e solo quest'ultima versione richiede un esperimento, o un disegno abbastanza solido da escludere altre spiegazioni.

Nessun tipo prevale sugli altri, uno studio descrittivo ben condotto è sempre migliore di uno causale progettato male. Ciò che conta è che il tipo sulla pagina corrisponda al disegno nella sezione dei metodi, e vale la pena verificarlo prima che una proposta vada oltre. Il passaggio dal tipo scelto a una frase pienamente rispondibile, affinata parola per parola, è trattato in how to plan a research paper, che segue l'intera sequenza di pianificazione da un tema grezzo a una scaletta finita.

Verificare una formulazione candidata con a research question generator prima di impegnarsi in un tipo è più rapido che accorgersi, dopo aver consultato quattro fonti, che lo studio costruito non corrisponde alla domanda che si intendeva porre.

Il tipo di cui hai bisogno dipende da se lo studio richiede una domanda o un'ipotesi, e tale distinzione viene tracciata separatamente, insieme a come scrivere ipotesi nulla e alternativa.

Una volta stabilito il tipo e resa precisa la formulazione, la stesura è una fase separata a sé. Un AI humanizer pensato per la scrittura accademica è utile da conoscere per quel momento successivo, quando esiste già una bozza e il testo risulta più rigido del previsto, non prima.