【Udemy中英字幕】Research Methodology: Complete Research Project Blueprint

研究方法：完整的研究项目蓝图

来自 AZ 的研究方法。研究设计、数据收集、分析和解释的分步指南

讲师：André Klapper, PhD

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 提出一个有趣但可行的研究问题。
• 设计一项不容批评的研究，尽量减少对研究结果的其他解释。
• 使用最合适的技术进行测量，以最大限度地提高可靠性和有效性。
• 收集数据时尽量减少偏差并使用正确的样本量。
• 即使您对统计学一无所知，也可以使用免费且易于使用的软件正确分析您的数据。
• 得出令人信服且令你充满信心的结论。

要求

• 没有任何要求，随心所欲就来吧！

描述

作为一名研究人员，有很多事情需要考虑。

什么设计？如何测量？如何分析？

本课程将指导您完成整个研究项目：从提出有趣的研究问题一直到得出令人信服的结论。

完成本课程后您将能够做什么？

• 提出一个有趣但可行的研究问题。
• 设计一项不容批评的研究，尽量减少对研究结果的其他解释。
• 使用最合适的技术进行测量，以最大限度地提高可靠性和有效性。
• 收集数据时尽量减少偏差并使用正确的样本量。
• 即使您对统计学一无所知，也可以使用免费且易于使用的软件正确分析您的数据。
• 得出令人信服的结论，使你对它充满信心，并能抵御批评。

您将收到什么工具？

• 完整的研究清单，以确保您的研究完整且无可批评。
• 混杂因素检查表可以解决您的研究设计中的所有漏洞。
• 数据分析决策图表可轻松选择正确的数据分析技术。
• 链接到免费且易于使用的数据分析和样本量计算软件。
• 测验可以巩固和加深您对每个部分的理解。

简而言之，您将获得完成研究并使其成功所需的一切。

许多人在第一次思考研究方法时都会感到迷茫。

我也不例外：在做第一个项目时，我感觉自己就像在森林里盲目地跌跌撞撞地行走。

然而，我认识到研究并不需要太复杂。

事实上，如果您知道要遵循哪些步骤以及如何避免不必要的复杂性，研究就会变得非常简单。

即使是影响深远的研究也常常使用任何人都能掌握的简单方法。

因此，在本课程中，我想为您提供一个完整的蓝图，指导您完成整个研究项目。

您将了解要做什么、如何做以及如何使您的研究保持简单而有效。

那么您究竟会学到什么呢？

• 一个有趣的研究问题的三个要素。
• 如何提出一个有趣的研究问题。
• 针对您的研究问题的简单模板。
• 如何定义研究问题中的变量。
• 强大方法论的四个要素。
• 使用哪种方法？定性与定量。
• 您的研究设计如何影响对您的研究结果的解释。
• 推断因果关系——如何避免这个常见的错误！
• 排除其他解释的最有效方法。
• 研究设计的类型。
• 如何避免研究设计中不必要的复杂性。
• 为什么需要随机化（以及如何随机化）。
• 实验和非实验设计。
• 研究设计中的混杂因素。
• 如何设计成功的非实验研究。
• 如何让你的变量可测量。
• 有效测量的两个要素。
• 提高测量可靠性的一个简单技巧。
• 测量类型——哪一种适合您？
• 如果您的变量无法准确测量该怎么办（简单方法）。
• 良好数据收集的三个要素。
• 数据收集策略以及何时使用哪种策略。
• 样本量——您需要多少参与者？
• 数据分析的三个步骤。
• 掌握免费且易于使用的数据分析软件（JASP）。
• 数据准备步骤 1：导入并格式化数据。
• 数据准备步骤2：处理缺失值。
• 数据准备步骤 3：处理异常值（棘手）。
• 如何使用数值 IV 和数值 DV 分析数据（逐步）。
• 如何使用分类 IV 和数值 DV 分析数据（逐步）。
• 如何使用数值 IV 和分类 DV 分析数据（逐步）。
• 如何使用分类 IV 和分类 DV 分析数据（逐步）。
• 如何推广至人群。
• 每项统计测试背后的三个原则。
• 您需要一个数字来概括您的研究结果。
• 如何使用推断统计（逐步）。
• 概括相关性。
• 概括组间差异（方差分析）。
• 概括时间时刻之间的差异（RM ANOVA）。
• 在混合设计中进行概括（RM ANOVA）。
• 概括概率的连续效应（逻辑回归）。
• 概括概率之间的差异（卡方检验）。
• 避免错误！两种常见错误及其预防方法。
• 两种类型的统计错误——以及如何减少它们。
• 如何选择正确的样本量（功效分析）。
• 掌握免费且易于使用的样本量计算软件（G*Power）。
• 相关性的样本大小计算。
• 方差分析的样本大小计算。
• 逻辑回归的样本大小计算。
• 卡方检验的样本大小计算。
• 三种简单策略可最大限度提高您的统计能力。
• 如何测试测量的可靠性。
• 如何测试测量的有效性。
• 开展研究：任何研究中您都不想错过的重要部分。
• 招募：如何找到参与者。
• 激励措施：如何鼓励人们参与。
• 解释调查结果的四个步骤。
• 如何解释实验设计的结果。
• 如何解释准实验的结果。
• 如何解释非实验设计的结果（分类 IV）。
• 如何解释非实验设计的结果（数值 IV）。
• 如何解释非实验设计的结果（分类 IV 和 DV）。
• 如何解释空结果。
• 即使研究已经完成，如何解决方法论问题。
• 和更多！

简而言之，您将具体了解为什么、什么、何时、何地以及如何进行研究。

我要补充一点，我希望你能真正喜欢这门课程。

我曾经和你一样，我想为你提供最好的课程，以帮助你取得成功。

如果本课程未能兑现所有承诺（甚至更多），您可以获得全额退款。

因此，请继续试用本课程。

您可以参加整个课程，享受所有好处，如果您不满意，还可以退款。

单击红色按钮后，讲座将指导您完成研究过程。

您还将收到清单、决策图表和免费软件等工具，以使您的工作更轻松。

此外，您可以随时向我提问，并且每一步都可以得到我的全力支持。

本课程适合哪些人：

• 进行与人类参与者相关的研究的学士、硕士和博士生（例如社会科学、医学、商业或相关领域）。
• 需要使用数据驱动方法进行测试或回答业务问题的公司。
• 非常适合想要研究人类行为的人。