内容简介
《研究设计与写作指导：定性定量与混合研究的路径》力求为人文社会科学中的定性研究、定量研究和混合研究设计提出一个框架、一种步骤和一些综合建构方法。《研究设计与写作指导：定性定量与混合研究的路径》中对三种研究路径进行专门的比较探讨，是由于人们对定性研究的兴趣和应用日益增长的同时，继续沿用定量研究设计，并且出现了混合研究。这一比较探讨从初步思考三种研究路径共同的知识线索、文献综述和反思学术探究中写作与学术伦理问题的重要性入手，进一步提出研究中的关键要素：写导言，陈述研究目的，确定研究问题和假设，理论的运用，定义、定界和阐明研究意义，提出数据收集、分析的方法和步骤。在这一过程的每一阶段，读者都会接触到定性研究、定量研究和混合研究的方法。
·随机地把方便样本个体分成小组以符合真实验的要求具有一定的困难。如果随机分配能够进行，讨论如何进行实验设计能将个体随机分配到各个实验组。这就是指对参与者进行均等分配：1号个体进入第一组，2号个体进入第二组，依此类推，以使在个体的分配过程中不存在系统偏差。这一过程消除了参与者和实验环境之间的系统误差影响实验结果的可能性，以便实验结果的差异能被归因为实验处理（Keppel，1991）。
·确定实验设计的其他控制方法，这些方法将系统地控制可能影响结果的一些变量。一个方法就是根据一定的特质或特点对参与者进行匹配，然后将匹配的个体分别分配到不同的实验组。例如，前测的得分是可获得的。可以根据前测分数把个体分配到各组中，使每个组都有相同数量的前测高分、中分和低分的参与者。另外，匹配标准也可以是能力水平或人口统计变量。然而，研究者也可以不对参与者进行匹配，因为那样既耗时又耗力（Salkind，1990），并且如果参与者不参加实验，将出现非对比组（Rosenthal& Rosnow，1991）。控制实验的其他程序包括协变量的运用（如前测得分）和控制统计，选择同质样本，或者将被试分成各种次级组或类型，分析每一个次级组对实验结果的影响（ Creswell，2002）。
·告诉读者每个实验组中参与者的数量和决定每组规模的系统程序。对于实验研究而言，研究者运用功效分析（powe analysis）（Lipsey，1990）来明确组群的样本规模。计算包括：
——实验的统计显著性水平或α系数统计。
——研究所期待的功效量——典型地表现为高、中、低——当零假设错误时，利用样本数据对它进行统计检验。
——效应大小（effect size），指通过标准差单位表达的控制组和实验组之间的估计平均差值
研究者对这三种因素进行赋值（例如，α=0.05，功效=0.80，效应大小=0.50）以及设计能够在表中查阅每个实验组所需要的大小（Cohen，1977；Lipsey，1990）。按这样的方法制作实验计划，使每个实验组的大小能够提供最大的灵敏度，实际上对实验结果的影响应归于研究中的实验控制。
变量
·明确分辨实验中的自变量（回顾第5章关于变量的讨论）。自变量应该是处理变量。一个或更多的小组接受研究者的实验控制或处理。其他的自变量可能仅仅是指不进行控制的观测变量（例如，参与者的态度或个人特征），但这些自变量仍然能在实验中被统计控制，例如人口统计学资料（如性别或年龄）。方法部分必须列举并且清晰地确定实验中的所有自变量。
·确立实验中的因变量或变量。因变量是反应变量或标准变量，这些变量被认为是由自变量的各种实验处理（以及其他自变量）所导致或影响的。罗森塔尔和罗斯诺（ Rosenthal&Rosnow，1991）提出了实验的三种原型结果指标：变化的方向、变化量和变化的自由度（例如，单组设计中，被试重新获得了正确的反应）。
工具和材料
在实验过程的前测阶段或后测阶段（或两个阶段都包括），研究者进行观察或获取测量结果时都会用到工具，正如要对实验工具进行筛选一样，一个完好的研究计划就要求对工具进行讨论，即对工具的开发、项目、量表、过去使用的信度报告和效度评价进行讨论。研究者还应该对本研究中实验处理所使用的材料进行报告（例如给予实验组的具体项目或活动）。
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