什么是数据收集？
杂乱的电子表格、缺失的栏位和重复的条目会迅速使一个项目陷入困境。这是一个数据收集问题。
本指南解释了什么是数据收集，何时使用主要来源与次要来源，主要方法，以及一个简单的设置检查表。您将会拥有一个明确的计划来收集任何项目的干净、可靠的数据。
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研究中数据收集的重要性
强大的数据收集赋予您的工作有效性、可重复性和清晰的决策。当您记录了您何时、如何以及何时收集数据时，其他人可以重复您的研究并相信结果。干净、一致的输入也揭示了真实的模式，而不是噪音。
迷你示例： 一所学校每天跟踪出勤情况，而不是“方便时”。一致的记录显示周中的下降，因此领导者测试日程更改，并有信心地测量效果。
<ProTip title="💡 专业提示:" description="选择与您的研究目标相匹配的数据收集方法，以避免不必要的复杂性。" />
歪曲结果的陷阱
模糊的抽样，忽略关键群体。
在不同地点或时间的仪器或程序不一致。
文档不充分，导致检查或复制变得不可能。
数据类型
选择正确的数据类型使您的研究保持集中和可信。大多数项目混合了以下几种选择。
主要数据
您为特定问题收集的信息。您控制相关性和质量。
收集方式：调查、实验、观察
最佳用途：当前的、量身定制的见解
注意：时间和成本
次要数据
来自期刊、数据集、报告或档案的现有信息。快速且经济，但一致性可能有所不同。了解如何评估匹配度和质量，请参阅我们的指南研究方法基础。
迷你示例： 使用国家健康数据集来研究各地区的运动趋势。
定量数据
您可以测量并进行统计分析的数字。
思考：计数、评级、测试分数、温度读数
优点：比较组，测试关系，支持图表和模型
定性数据
解释模式背后“为什么”的文字、观察和文物。通过访谈、焦点小组、实地笔记或文档分析收集。
“定性数据提供了仅数字无法提供的背景。”
混合方法
将定量的广度与定性的深度结合。使用数字绘制模式，然后使用叙述数据来解释它。
迷你示例： 调查结果显示在项目日出勤率上升；简短的访谈揭示学生对团队成员感到更有责任感。
常见的数据收集方法
选择适合您的问题、时间和访问的方法。以下是一个快速、可读的指南。
调查和问卷
快速了解来自多个地点的许多人。当您知道确切的问题时效果最好。
快速提示
使用清晰、封闭的问题以便于分析。
与5-10人进行预测试。
保持简短以提高响应率。
<ProTip title="📌 提醒:" description="与小组预测试您的调查，以便在更广泛的分发之前发现不清晰的问题。" />
访谈和焦点小组
适合深入分析和细微差别。访谈深入个人经验；焦点小组展示了群体中想法如何演变。
📝使用时：你在探索一个新主题或需要丰富的解释。
👀注意：引导性问题和群体思维。记录，然后一致地编码主题。
观察
通过观察人们在自然环境或受控空间中实际做什么来收集数据。
迷你示例： 计时病人在诊所访问每一步等待的时间。
“观察能够捕捉人们遗忘、错过或不会自我报告的行为。”
实验
最佳用于测试因果关系。您操控一个变量，并保持其他变量不变，以查看有什么变化。
要求
清晰的假设和结果测量
尽可能进行随机分配
对任何人类受试者进行伦理审查
现有记录和数据集
使用行政数据、档案、传感器或公共数据库快速回答新问题。
👍适合：大样本、随时间变化的趋势、难以接触的人群。
✅检查：数据质量、定义，以及原始目的是否与您的研究相符。
混合方法组合
混合方法以平衡广度和深度。
简单计划：
调查以绘制模式
访谈以解释“为什么”
三角验证发现以增强主张
保持方法简短、目的明确，与您的研究目标保持一致。
<ProTip title="👀 注意:" description="在阅读使用实验方法的科学论文时，注意研究人员如何控制潜在的混杂变量。" />
数据收集过程的步骤
一个简洁、可读的流程，覆盖您所需的一切，而没有冗余。
第1步：定义您的研究问题
写一句问题并列出您将观察的关键变量。如果问题模糊，数据也会模糊。
第2步：选择设计和数据类型
将证据与问题匹配。
定量：计数、测量、假设测试。
定性：含义、经验、“为什么”。
混合：您需要数字和解释。
第3步：选择方法和抽样
选择如何收集数据以及从谁那里收集。
方法：调查、访谈、焦点小组、观察、实验、现有数据集。
抽样：定义您的总体、抽样框和样本大小。
第4步：构建和试运行工具
创建调查/指南/协议，然后与小组进行试运行。
✅迷你检查：条目清晰、中立，流程合理，技术正常，时间合适。
第5步：伦理和后勤
确认同意语言、隐私和存储、任何审批、招聘计划、日程安排和角色。记录所有内容。
第6步：按质量检查收集
一致地遵循协议并验证您的过程。
抽查条目以确保准确性
记录偏差
立即解决问题
第7步：组织、分析和报告
清理并标记您的数据集，然后运行分析以回答问题。将结果与目标相联系并指出局限性。
交付物：整洁的数据文件、分析记录、清晰的图表/表格、研究结果和影响的简要写作。
<ProTip title="📂 注意:" description="用清晰的标签和一致的格式整理您的数据集，以加快和简化分析。" />
将数据转化为可操作的见解
强大的数据收集是可靠研究和明智决策的支柱。保持目标清晰，选择合适的方法，并维护准确的记录，这样您的发现才能经得起检验。在准备您的计划时，查看 撰写引人注目的研究提案以有效呈现的指导。
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