仮説を検証するためのフレームワークの理解
研究にはさまざまな方法があり、それぞれに固有の利点と欠点があります。 科学者が選択するのは、研究の目的と研究される現象の性質に大きく依存します。
研究デザインは、仮説をテストし、その仮説が正しい、間違っている、または決定的でないかを評価するための標準化されたフレームワークを提供する。
たとえ仮説が真実ではないとしても、研究は価値あるものとなるか、まったく新しい方向に研究を動かすかもしれない洞察を提供することが多い。
研究を行うにはいくつかの方法があります。 ここには最も一般的なものがあります。
横断研究
横断研究は、特定の特徴を持つ人々の異なるグループを見ることを含む。 例えば、研究者は若い成人のグループを評価し、高齢者のグループからの対応するデータを比較することができる。
このタイプの研究の利点は、比較的迅速に行うことができることです。 研究データは同じ時点で収集されます。 欠点は、研究が原因と効果の間の直接的な関連付けを目指すことである。 これは必ずしも簡単ではありません。 場合によっては、その影響に寄与する混乱要因があるかもしれません。
この目的のために、横断的研究は、絶対リスク（ある期間にわたって何か起こっていることの偶然）と相対的リスク（あるグループで起こっていることの確率別の人に）。
縦断研究
縦断研究は、長期間同じグループの個人を勉強することを含む。 データは研究の始めに集められ、研究の過程を通して繰り返し収集される。 いくつかのケースでは、縦断研究は数十年にわたり持続可能であるか、または開放的であり得る。
このような例の1つは、1920年代に始まり現在まで継続している才能研究のターマン研究である 。
この縦断研究の利点は、研究者が経時変化を見ることができるということです。 対照的に、明白な欠点の1つはコストです。 長期的な研究の費用のために、彼らはより小さいグループの被験者またはより狭い観察分野に限定される傾向がある。
明らかにしている間に、縦断研究はより大きな人口に適用することは困難です。 別の問題は、参加者が中途半端な学習を中断して、標本のサイズと相対的な結論を縮めることができることです。 さらに、研究の過程で（経済学、政治学、科学を含む）一定の外部力が変わった場合、結果は結果に大きく影響する可能性があります。
1940年代と1950年代の大恐慌や第二次世界大戦（教育的成果が限られている）やジェンダー政治のような交絡力によって、IQと成果の相関が鈍化したターマン研究では、 。
相関研究
相関研究は、ある変数が他の変数と測定可能な関連を持つかどうかを判断することを目的としています。
この種の非実験的研究では、研究者は2つの変数間の関係を調べるが、変数自体を導入しない。 代わりに、利用可能なデータを収集して評価し、統計的な結論を提供します。
例えば、研究者は、小学校の学業成績が将来的にはより良い賃金の仕事につながるかどうかを検討するかもしれない。 研究者はデータを収集し評価することができますが、問題の変数を操作することはありません。
相関研究は、不可能、非実用的、非倫理的のいずれかの理由で変数を操作できない場合に便利です。
たとえば、騒がしい環境に住んでいると職場での効率が悪いと提出するかもしれませんが、その変数を人為的に注入することは実用的ではなく、不合理です。
相関研究には明らかに限界があります。 関連性を特定するために使用することはできますが、必ずしも効果の原因を示唆するものではありません。 ただ2つの変数が関係を持っているからといって、一方の変数の変更が他方の変数の変更に影響するというわけではありません。
実験
相関研究とは異なり、実験には変数の操作と測定の両方が含まれます 。 この研究モデルは、医学、化学、心理学、生物学、および社会学において最も科学的に決定的で一般的に使用されています。
実験的な研究は、被験者のサンプリングにおける因果関係を理解するための操作を用いる。 サンプルは2つのグループ、すなわち、変数（薬物または治療など）が導入される実験グループおよび変数が導入されない対照グループからなる。 サンプルグループの決定は、さまざまな方法で行うことができます。
- 被験者が特定の集団を代表する集団サンプリング
- 変数の効果が常に達成されているかどうかを調べるために、ランダムに選択されるランダム化
実験的研究の統計的価値は堅牢であるが、 確認バイアスとなることが大きな欠点である。 これは、曖昧な結果を公表したり達成したりするという捜査者の希望が解釈を歪めて、偽陽性の結論に至る場合です。
これを避ける1つの方法は、参加者も研究者もどちらのグループがコントロールであるかを認識していない二重盲検試験を行うことです。 二重盲検ランダム化比較試験（RCT）は、研究のゴールデンスタンダードと考えられている。