? 场景还原：半夜改第三版研究设计，导师一句‘你这数据类型跑偏了’，瞬间怀疑人生——到底该选定性还是定量？
? 模块一：先问‘你想挖多深’，不是‘你会不会统计’
在美国做研究，教授最怕你上来就说‘我想做问卷’ —— 还没搞清问题本质就冲向SPSS，基本会被打回重写开题。
- 想理解‘为什么’？比如‘中国留学生为何不敢在讨论课发言’，那就选定性。你需要的是访谈、观察记录，像侦探一样挖动机。
- 想回答‘有多少’？比如‘GPA 3.5以上的学生实习成功率高多少’，那就上定量。数据、模型、p值三件套安排上。
? 实例：NYU教育系小琳亲测——原计划发500份问卷，导师一句话点醒：‘你连变量关系都没理清，先去做10个深度访谈摸底’。她改设定性预研后，第二阶段问卷回收率反而飙升到78%。
? 模块二：资源决定选择，别让设备‘背锅’
在美国，研究不仅是方法选择，更是资源调度能力的考验。
- 定性耗时间：你需要转录访谈录音，用NVivo编码分析。MIT心理系学生平均每人花60+小时处理一个项目文本数据。
- 定量要样本：没有足够被试？学校IRB（伦理委员会）审批卡两周？某UC系研究生因招募不到300名有效样本被迫换题。
⚠️
别踩坑！UW一门方法论课明文规定：选定量但样本量＜50，直接降等；选定性却只访3人？报告归零。
? 模块三：混合法才是‘隐藏Boss’
高手都在用混合方法：先定性探路，再定量验证，论文厚度直接翻倍。
✅ 真实操作流：
① 访谈15位国际生 → 发现‘语言焦虑’是核心因素 →
② 设计量表 → 发放400份 → 做回归分析 →
③ 结果显著？回来再访谈3人深挖机制。
斯坦福去年12篇优秀教育学论文中，7篇用了这种打法。
① 访谈15位国际生 → 发现‘语言焦虑’是核心因素 →
② 设计量表 → 发放400份 → 做回归分析 →
③ 结果显著？回来再访谈3人深挖机制。
斯坦福去年12篇优秀教育学论文中，7篇用了这种打法。
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