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數據收集工作的第一步，是清晰界定研究的目標與方向。建議在這一階段完成“問題陳述”(Problem Statement)，明確你想要解決的實際問題或探討的學術議題，并說明該議題為何重要。在此基礎上，提出具體的研究問題，并據此確定數據類型。
定量數據：以數值呈現，可進行統計分析，適用于驗證假設、趨勢分析、關系建模等研究。
定性數據：以文本或影像資料為主，通過解釋與歸類進行分析，適用于理解行為、探索觀點或描述現象。
混合方法：兼顧定量和定性，適用于多角度分析復雜問題。
明確目標與數據類型后，才能確保后續收集的數據能直接為研究問題服務，避免資源浪費。
依據研究問題和數據類型，選擇最合適的收集方式：
定量數據常用方法：實驗法、問卷調查、量化觀察、官方統計數據。
定性數據常用方法：深度訪談、焦點小組、民族志觀察、文本分析。
通用方法：檔案資料、案例研究、內容分析，適用于收集二手數據或混合分析。
選用方法時，應優先考慮其可行性、成本、時間以及與研究目標的匹配度。例如，在跨文化研究中，深度訪談比實驗設計更能挖掘個人經驗和文化差異。
方法確定后，接下來需要設計具體的數據收集方案。主要包括以下幾個方面：
1. 操作化設計
將抽象變量轉化為可觀測和可測量的指標。例如，將“員工敬業度”量化為出勤率、工作時長、滿意度評分等維度。每一個變量的測量方式需在研究設計中詳細列出。
2. 抽樣計劃
設定目標總體(即你希望推廣研究結論的群體)和實際的樣本群體(你能獲取數據的對象)，再選擇恰當的抽樣方法(隨機抽樣、分層抽樣、便利抽樣等)，確保樣本具有代表性。
3. 標準化流程
若數據收集涉及多名研究人員，應編寫標準操作手冊，確保研究過程一致。例如，對訪談過程、問卷發放方式、數據錄入格式等進行詳細規定。
4. 數據管理制度
建立統一的數據管理與備份機制，包括：
數據匿名處理與隱私保護
手寫或錄音資料的數字化轉錄
定期備份及安全存儲，防止數據遺失
在正式進入數據采集階段時，需要對執行過程進行實時監控，以確保數據的準確性和可靠性。
所有測量設備應提前校準，避免系統誤差
人工錄入的數據需進行雙重驗證
定期檢查數據完整性與一致性，識別潛在異常
對定量數據進行信效度評估，對定性數據建立分析框架
此外，采集過程中應保留詳細的記錄，如時間、地點、數據采集人、使用的工具等，為后續數據分析及結果再現提供依據。
閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/28630_61.html
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