研究質問の種類と実例

これの一例は、「運動はメンタルヘルスにどのような影響を与えるか」と問う提案である。これは一つの問いを尋ねているように見えるが、実際には複数の異なる研究の一つになろうとしている。文はどれであるかを示していない。自分が答えようとしている研究質問の種類を知っておくことは、データ収集の途中で計画がそれらの間を漂流するのを防ぐ助けになる。また、一つを選ぶ前に、曖昧な下書きの中に隠れている研究質問の種類を認識する助けにもなる。

六つの種類で、問う価値のあるほぼすべての研究質問をカバーできる。すなわち、記述的、探索的、比較的、関係的、因果的、評価的である。それぞれは、単一の資料を読む前から異なる方法への実質的なコミットメントであり、記述的な質問には注意深い数え上げだけが必要で、因果的な質問には実験に近いものが必要だからである。自然に聞こえた動詞ではなく、意図して種類を選ぶことが、実際に答えられる質問と、研究のように聞こえるだけの質問との違いである。

研究質問の六つの種類

以下の各種類は、異なる種類の好奇心に対応する。各例は、提案書でそのまま記される場合の形で示している, 表のために単純化してはいない。方法の欄は素早く読める。これは、他に何も書く前に、あなたの表現が何を前提としているかを示している。

Type	Worked example	What it commits you to
記述的	1年次の看護学生のうち、最初の臨地実習の終了時点で燃え尽き症状を報告する割合はどのくらいか。	構造化された調査または集計。比較群も関連性の検定も不要である。
探索的	第一世代大学生は、教員に助けを求めることをどのように説明するか。	面接または自由記述データを用い、主題ごとにコード化する。p値で答えられる問いではない。
比較的	第一世代学生と継続世代学生は、週当たりの有償労働時間に差があるか。	2つ以上の定義された群を、同じ方法で測定し、直接比較する。
関係的	学生が有償で働く時間数は、GPAと関連しているか。	1つの群、2つの測定変数、そして相関または回帰であり、比較する群はない。
因果的	講義中心の授業からアクティブ・ラーニング型の授業に切り替えると、導入生物学の試験得点は上がるか。	無作為割り当てまたはマッチング割り当てを伴う実験または準実験。単純な相関だけでは答えられない。
評価的	大学のピア・メンタリング・プログラムは、1年次の在籍継続率を改善したか。	明示された目標に対する事前事後比較またはマッチド比較のデザインであり、事後の単一測定ではない。

この一覧のうち、比較的と関係的、因果的とそれ以外のほとんどは、常に混同される。そのため、以下ではこの4つをそれぞれ独立して扱い、1行ずつにはしない。

記述的質問と探索的質問は、何も比較しない

記述的質問は、何が存在するかを問うものであり、正確な集計または明確な全体像が得られれば十分であり、それ以上は求めない。「1年次の看護学生のうち、最初の実習の終了時点で燃え尽き症状を報告する割合はどのくらいか」は、調査と、その割合を信頼できるだけの十分な大きさの標本を必要とし、そこで終わる。第2の群も、差の検定も、原因に関する主張もない。

探索的な問いは、何が起きているのかを問うものであり、通常は、まだ変数を推測するには知識があまりにも不足しているときに用いられる。'How do first-generation college students describe asking faculty for help' は、面接または自由記述式の回答を求め、それらを後から反復するテーマに基づいてコード化することを前提とする。なぜなら、その目的全体が、あらかじめ持っていなかったカテゴリーを発見することにあるからである。探索的な問いを記述的な問いとして扱い、まだ誰も地図化していない話題に対して調査の回答 विकल्पを無理に当てはめることは、学生が答えの最も有用な部分を捨ててしまう典型的な方法である。

比較的問いと関係的問いは、誰もが混同する二つである

比較的問いは、明確に定義された二つ以上の集団を比較し、それらの間に差があるかを問う。'Do first-generation and continuing-generation students differ in weekly hours of paid work' には、両集団を同じ方法で測定し、集団平均を比較するための検定、すなわち t 検定またはその同等のものが必要である。関係的問いには集団が存在しないが、まさにそこから混乱が始まる。

関係的問いは一つの集団の内部にとどまり、二つの測定された事柄が一緒に変動するかを問う。'Is the number of hours students work for pay related to their GPA' は、誰も集団に分けない。これは、標本中の全員について測定された二つの変数の相関をみるものである。関係的問いを立てておきながら、それに基づいて比較研究を設計することは、指導教員が最初の読解で見つける最も一般的な構造上の誤りの一つである。

因果的問いと評価的問いは、最も多くの証拠を求める

因果的問いは、一方が他方を変化させると主張するものであり、相関だけでは単独で答えられない唯一の種類である。'Does switching from lecture-based to active-learning instruction raise exam scores in introductory biology' には、セクションを無作為に割り当てるか、あるいは過去の成績で厳密に対応させることが必要である。そうでなければ、得点差は、どの学生がどのセクションを選んだかという偶然だけから生じた可能性も同じくらいあるからである。'affect,' 'increase,' and 'improve' のような動詞は、静かに因果的な設計を約束しているため、実際に構築したものと照らして二重に確認する価値がある。

評価的な問いは、あるものが明示された目標に対して有効であったかどうかを問うものであり、因果的推論に近いが、変数ではなくプログラムを軸に組み立てられる。'Did the university's peer-mentoring program improve first-year retention' には、実施前後の比較、または参加しなかった学生のマッチした群を用い、そのプログラムが実際に変化させることを意図していた定着率と比較することが必要である。比較対象のない1学期分の定着率の数値は、別の、はるかに弱い問いに答えるにすぎない。

なぜ選ぶ型が方法論上の選択なのか

'Does remote work affect employees' は型をまったく持たない下書きであり、まさにそれが問題である。書かれたままでは、3つの異なる研究のいずれにもなりうる。同じ出発点の話題でも、3つの異なる型として本当に表現でき、それぞれの表現は、参加者を1人も募集する前に異なる研究を確定させる。'How much do employees work from home' は記述的である。'Do employees at companies with formal remote-work policies work from home more than employees at companies without one' は比較的である。'Does the number of remote workdays reduce reported burnout' は因果的であり、実験、または他の説明を排除できるほど強固な設計が必要なのは最後の版だけである。

どの型が他より優れているということはない。うまく実施された記述的研究は、設計の悪い因果的研究より常に優れている。重要なのは、ページ上の型が方法の節にある設計と一致していることであり、提案書をどこかへ出す前に確認する価値がある。選んだ型を、語ごとに絞り込みながら、完全に答えられる文へ変える段階は、how to plan a research paper で扱っており、粗い話題から完成したアウトラインまで、計画の全過程をたどっている。

型を確定する前に、候補となる表現を a research question generator で検討することは、読書を4つ進めた時点で、自分が組み立てた研究が意図した問いと一致していないと気づくよりも速い。

必要なタイプは、研究が問いを求めるのか、それとも仮説を求めるのかによって決まり、その区別は、帰無仮説と対立仮説の書き方とともに、別個に扱われる。

タイプが定まり、表現が緊密になったら、起草はそれ自体で別の段階である。学術的な文章のために作られたAI humanizerは、その後の段階、つまり下書きが存在し、意図したよりも硬く読まれるようになってから知っておく価値があるのであって、その前ではない。