研究の種類はどのようなものがあるのでしょうか？

研究は、学問や職業を追求する上で不可欠なものです。科学者であれ、学者であれ、経営者であれ、新しい知識、洞察、解決策を得るためには、研究が必要です。

しかし、すべてのリサーチが同じというわけではありません。目的、範囲、データの種類によって、研究はさまざまなタイプに分類されます。今回は、研究の種類とその特徴についてご紹介します。

研究の種類の分類

研究の種類とは何ですか？研究の種類とは、研究者が研究上の疑問や問題を調査するために用いることができるさまざまなアプローチのことを指します。研究とは、新しい知識を発見したり、既存の知識を検証したりすることを目的とした体系的かつ構造的な調査です。研究において使用される方法論は、多くの場合、実施される研究の種類によって決定されます。詳しくはこちら研究の方法論.

調査には様々な種類があり、それぞれ目的、範囲、データの種類を定めて実施します。

目的別分類

理論的な研究

理論研究は、さまざまな分野に応用できる新しい理論、概念、枠組みを開発するために行われます。理論研究の目的は、特定のテーマに関する知識と理解を深めることです。既存の理論や仮説を検証し、新しい理論を生み出し、観察された現象を説明するためのモデルを構築することが含まれます。

理論的な研究は、通常、自然科学、社会科学、人文科学の分野で行われます。自然科学分野では、自然現象を説明するための新しい理論やモデルを開発することが目的です。社会科学では、人間の行動、社会的プロセス、文化的事象を説明するための新しい理論や枠組みを開発することを目的としています。人文科学では、文化や芸術の表現を説明するための新しい理論や枠組みを開発することを目的としています。

応用研究

応用研究の目的は、現実的な問題を解決し、現実世界に対する理解を深めることです。特定の問題や課題に対する実用的な解決策を開発するために、科学的な手法や理論を用いることになります。特定の応用を念頭に置かずに知識を広げようとする純粋研究と異なり、応用研究は、産業、医療、公共政策など、さまざまな場面で活用できる実用的な成果を生み出すことに焦点を置いています。

応用研究の主な目的は、現実世界の現象を予測、制御、操作する能力を向上させ、社会に具体的な利益をもたらすことです。新技術の開発、既存製品の改良、新しい政策の立案など、応用研究は知識を深め、現実的な問題を解決する能力を向上させるために重要な役割を担っています。

ここでは、3種類の応用研究について、より詳しく説明します：

評価研究です： プログラム、政策、または介入の有効性を評価するために使用されます。プログラムまたは政策がその目標や目的を達成しているかどうかを判断するために、データを収集し、分析することが含まれる。評価研究の結果は、プログラムや政策の改善、その継続に関する意思決定、資金調達の正当化などに利用されます。例えば、新しい医療政策の影響評価、学校プログラムの有効性評価、社会的介入の成果測定などがあります。

研究開発です： 研究開発（R&D）とは、新しい製品、プロセス、または技術の創造に関わる応用研究の一種です。研究開発は通常、自社の製品やサービスを改善したり、新しいものを開発しようとする企業や組織によって行われます。研究開発には、革新的で有用なものを生み出すことを目的とした、実験、試験、改良の体系的なプロセスが含まれます。研究開発の例としては、新しい治療法の開発、新しい技術製品の設計、既存の製造プロセスの改善などが挙げられます。

アクションリサーチです： ステークホルダーと協働して、リアルタイムに問題を発見し、解決していく問題解決手法です。企業、組織、コミュニティが直面する現実的な問題や課題を解決するために用いられます。アクションリサーチでは通常、問題の特定、データ収集、分析、解決策の実行という循環的なプロセスが行われます。教育、医療、福祉などの分野でよく利用される。例えば、コミュニティと協力して貧困削減のための新しいプログラムを開発したり、学校と協力して生徒の成果を向上させたりすることが挙げられます。

スコープの深さによる分類

探索的研究

探索的研究とは、あるテーマや問題についての情報や洞察を集めることを目的とした、研究の予備的なアプローチである。このタイプの研究は、研究者が対象についてほとんど、あるいはまったく予備知識がなく、より深く理解する必要がある場合によく用いられます。探索的研究の方法には、文献調査、インタビュー、調査、観察などがあります。探索的研究で収集されたデータは、多くの場合、質的なもので、さらなる研究のための新しいアイデアや仮説を生み出すために使用することができます。

記述的研究

記述的研究は、特定の現象や現象群を記述し、分析するために用いられる研究の一種である。このタイプの研究は、誰が、何を、どこで、いつ、どのように、という問いに答えようとするものです。記述的研究の方法には、調査、観察、ケーススタディ、二次データ分析などがあります。記述的研究で収集されるデータは、多くの場合、量的であり、現象の詳細かつ正確なイメージを提供するために使用されます。

記述的研究は、社会科学、教育、マーケティングなど多くの分野で一般的に用いられており、特にデータの傾向やパターンを理解するのに有効です。

説明的な研究

説明的研究は、変数間の因果関係を説明し、検証するために使用される研究のタイプである。このタイプの研究は、現象がなぜ、どのように起こるのかという疑問に答えようとするものである。説明的研究の方法には、実験、調査、観察研究などがあります。説明的研究で収集されるデータは、多くの場合、定量的であり、変数間の因果関係を特定するために使用されます。

社会科学、医学、工学など多くの分野で一般的に用いられており、特に仮説や理論を検証するのに有効である。この種の研究は、複雑な現象の理解を深め、予測・制御する能力を向上させるために不可欠です。

相関関係研究

相関研究は、2つ以上の変数間の関係を調べる研究の一種です。この種の研究は、2つの変数がどの程度強く、どのような方向で関連しているかという疑問に答えようとするものである。相関研究の方法には、調査、観察研究、二次データ分析などがあります。収集されたデータは、多くの場合、定量的であり、変数間のパターンや関連性を特定するために使用されます。

相関研究は、心理学、経済学、教育学など多くの分野で一般的に用いられており、特に行動や結果の潜在的な予測因子を特定するのに有用である。しかし、相関関係は因果関係とは一致しないことに注意する必要があります。つまり、2つの変数が関連しているからといって、一方が他方を引き起こすとは限りません。

データの種類による分類

定性調査

質的研究とは、人間の行動、経験、社会現象を理解し解釈しようとする研究の一種です。このタイプの研究は、研究課題が現象の文脈、意味、複雑さを深く理解することを必要とする場合によく用いられます。質的研究の方法には、インタビュー、フォーカスグループ、エスノグラフィー、ケーススタディなどがあります。収集したデータは数値化されないことが多く、データ中のテーマ、パターン、意味を特定するために使用されます。

質的調査は、社会学、人類学、心理学など多くの分野で一般的に用いられており、特に新しいテーマを探求したり、仮説を立てたり、当事者の視点から現象を深く理解したりするのに有効です。

定量的な研究

定量的研究とは、数値データを測定・分析し、仮説の検証、パターンの特定、予測を行おうとする研究の一種です。このタイプの研究は、研究課題が現象の正確な測定と統計的分析を必要とする場合によく使われます。定量的な研究方法には、実験、調査、二次データ分析などがあります。収集されたデータは数値であることが多く、統計的手法を用いて分析し、変数間の関係を特定する。

定量的研究は、心理学、経済学、公衆衛生学などの分野で一般的に用いられており、仮説を検証したり、サンプルに基づいて集団について一般化したりする際に特に有用です。この種の研究は、証拠に基づく推奨事項を提供し、政策決定に情報を提供するために不可欠です。

ミックスメソッド

混合法研究は、特定の現象をより包括的に理解するために、質的および量的なデータ収集方法を組み合わせたものである。このタイプの研究は、単一の手法では現象の完全な理解が得られない場合に実施されることが多い。

変数の操作

実験的研究

実験的研究は、変数間の因果関係を確立するために用いられる方法である。研究者は独立変数を操作し、無関係な変数をコントロールしながら従属変数への影響を観察する。無作為化比較試験を行い、収集したデータは定量的であることが多く、統計解析により仮説の検証を行う。

実験研究は、因果関係を探るための強力なツールであるが、現実世界での一般化が困難であることや、変数操作にまつわる倫理的配慮などの制約がある。実験研究の成果は、自然科学、社会科学、医学など様々な分野の政策や実践に役立てることができる。

非実験的研究

非実験的研究とは、変数を操作することなく観察・測定する研究手法である。非実験的研究は、人間の行動や病状に関わる研究など、変数を操作することが不可能または倫理的に許されない研究でよく使われます。

非実験的な研究方法には、観察研究、調査、ケーススタディなどがあります。収集されたデータは質的または量的であることが多く、結果の解釈には統計分析が用いられることもある。非実験的研究は、変数間の因果関係を確立することはできませんが、変数の性質に関する貴重な情報を提供し、さらなる研究のための潜在的な領域を特定することができます。

準実験研究

準実験的研究は、実験的研究と非実験的研究の要素を組み合わせた研究手法の一種である。準実験研究では、研究者は独立変数を操作しますが、実験研究とは異なり、参加者を異なる実験条件に割り当てるための無作為割り当ては使用しません。

準実験的研究は、既存の集団や自然現象を含む研究など、無作為割付が不可能または実用的でない研究においてしばしば用いられる。準実験的研究の方法には、中断された時系列、非等価な対照群デザイン、回帰不連続デザインなどがある。

収集されるデータは定量的であることが多く、結果の解釈には統計解析が用いられる。この研究は、実験研究のように効果的に因果関係を立証することはできませんが、変数間の関係について貴重な情報を提供し、様々な分野の政策や実践に役立てることができます。

干渉の種類

演繹的研究（Deductive Research

演繹的研究とは、理論や仮説から出発し、実証的なデータを用いてそれを検証する研究方法である。演繹的研究では、研究者はまず、既存の理論や知識体系に基づき、明確で具体的な仮説を立てます。そして、データを収集し、統計分析を用いて仮説を検証し、理論に関する結論を導き出します。

演繹的研究は、自然科学、社会科学、医学の分野で、仮説の検証や変数間の因果関係の確立によく使われる。収集されるデータは定量的であることが多く、結果の解釈には統計解析が用いられます。演繹的研究は、理論を支持または反証する強力な証拠を提供できる一方で、重要な変数を見落とす可能性や、調査対象者を超えて結果を一般化することの難しさなど、限界があります。このような制約はあるものの、演繹的研究は、様々な分野の政策や実践に役立つ重要な研究手法である。

仮説・演繹的調査

仮説演繹調査研究とは、演繹的推論と仮説的推論を組み合わせた研究方法である。このタイプの研究では、研究者は現象や観察に対する仮説的な説明から始め、仮説が正しい場合に何が起こるかについて予測を立て、仮説を検証するために演繹的推論を使用します。そして、その予測を実証的なデータで検証し、データが予測を支持すれば、仮説は支持されたとみなされます。データが予測を支持しない場合、仮説は修正または否定されます。

自然科学、社会科学、医学などの分野で、仮説の検証や変数間の因果関係の確立のためによく用いられる研究です。収集されるデータは定量的であることが多く、結果の解釈には統計解析が用いられます。仮説演繹的調査研究は、仮説を支持または反証する強力な証拠を提供できる一方で、重要な変数を見落とす可能性や、調査対象者を超えて結果を一般化することの難しさなど、限界があります。

情報源

一次調査

一次調査とは、情報源から直接オリジナルデータを収集する研究方法です。このタイプの研究では、調査、インタビュー、実験、観察を実施し、これまでに収集・分析されていない新しい情報を収集します。一次研究は、研究課題と方法論によって、質的または量的な性質を持つことがあります。方法としては、個人の経験、態度、行動など、数値以外のデータを収集することになります。そして、社会科学や人文科学でよく使用されます。

定量的な調査方法は、数値データを収集し、統計的な分析によって集団に関する推論を行うもので、自然科学、社会科学、医学の分野でよく用いられている。一次調査は、時間と費用がかかることが多いですが、既存のデータを分析する二次調査よりも正確で詳細な情報を得ることができます。一次調査は重要な調査であり、二次調査だけでは答えられない疑問に答えることができる。

二次調査

二次研究とは、すでに他の人によって収集された既存のデータや情報を分析する研究方法です。このタイプの研究では、書籍、学術雑誌、報告書、データベースなどの出版物を調査し、特定のトピックや研究課題に関する情報を収集します。二次研究は、データソースや研究課題に応じて、質的または量的な性質を持つことがあります。

この研究は、ケーススタディ、文献レビュー、インタビューなどの非数値データを分析するもので、社会科学や人文科学の分野でよく使用されます。また、統計や調査などの数値データを分析するもので、自然科学、社会科学、医学の分野でよく使われます。二次調査は、一次調査よりも時間と費用がかからないことが多いですが、古いデータや不完全なデータ、偏った情報源、入手できるデータが限られているなどの制約がある場合もあります。

結論から言うと 研究者が必要とする研究とはどのようなものか？ さまざまなタイプの研究を理解することは、研究者が研究に適した方法論とアプローチを選択するのに役立ちます。

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