研究设计（）是指为回答研究问题而采用的总体策略。一项研究设计通常概述项目所依据的理论和模型、研究问题、采集数据和信息的策略，以及从数据中得出答案的策略。强有力的研究设计能产生对研究问题的有效回答，而薄弱的设计则产生不可靠、不精确或不相关的回答。研究的有效性、可靠性和可重复性是研究设计中的核心关注点。一项研究设计定义了研究类型（描述性、相关性、半实验性、实验性、综述、元分析）及其子类型，以及研究问题、假说、自变量与因变量、实验设计，并视情况包括数据采集方法和统计分析方案。

研究设计类型
研究设计有多种分类方式，主要包括以下类型：

• 描述性（如案例研究、自然观察、问卷调查）
• 相关性（如病例对照研究、观察性研究）
• 实验性（如田野实验、受控实验、准实验）
• 综述性（如文献综述、系统综述）
• 元分析（元分析）

有时可将设计区分为“固定设计”与“灵活设计”，分别对应于定量研究和定性研究设计，但这并非必然。固定设计在数据采集主阶段之前就已确定，通常以理论驱动；灵活设计则在数据采集过程中允许更多自由，适用于变量无法定量测量的情况（如文化研究）。

在分组方式上，选择取决于研究假说和抽样方法。典型实验研究至少包含一个“实验”条件（如处理组）和一个“控制”条件（无处理），分组方法可包括：队列研究、横断面研究、交叉序列研究和纵向研究。

验证性研究与探索性研究
验证性研究（confirmatory research）检验先验假说——在测量阶段开始之前做出的结果预测。此类假说通常由理论或先前研究的结果推导而来。验证性研究的优势在于结果更具意义，因为它更难声称某个结果超越数据集的普遍适用性——验证性研究力求降低错误地将偶然结果报告为有意义的概率，即α水平或第一类错误。

固定设计
实验设计
在实验设计中，研究者主动尝试改变参与者的情境、环境或经历（操控），这可能导致参与者行为或结果的改变。研究者将参与者随机分配到不同条件中，测量感兴趣变量，并努力控制混淆变量。因此，实验在开始前通常已高度固定下来。

罗纳德·费希尔在其开创性著作《实验设计》（The Design of Experiments, 1935）中提出了实验设计的六项基本原则：

比较——处理之间的比较比单独测量更有价值，通常与科学对照或传统处理基准进行比较；

随机化——将个体随机分配到各组或不同条件中，可以减轻混淆的影响，将“真”实验与准实验区分开来；

统计重复——通过重复测量和完整重复实验来识别变异来源，更准确地估计处理效应，增强可靠性和效度；

分组（blocking）——将实验单位非随机地分成若干组（区组），使组内单位尽可能相似，以减少已知但无关的变异来源，提高估计精度；

正交性——正交对比互不相关且独立分布，每个正交处理提供不同的信息；

多因素实验——使用多因素实验而非逐一因素法，能高效评估多个因素（自变量）的效应及其可能的交互作用。

此外，许多研究者还通过功效分析来确定所需样本大小，以在给定设计下在期望的第一类或第二类错误概率下发现给定大小的效应。

非实验设计
非实验设计不涉及对参与者情境、环境或经历的操控，可大致分为三类：第一，关系性设计测量一系列变量，由于相关不蕴涵因果，此类研究仅识别变量间的共同变动；第二，比较研究在两个或多个群体间比较一个或多个变量；第三，纵向设计考察群体在一段时间内的表现。

扎根理论研究
紮根理論研究是一个系统的研究过程，致力于发展关于某一实质性主题的“过程、行动或互动”。

状态问题与过程问题
研究问题可区分为状态问题与过程问题。状态问题旨在回答某一现象在某一时点的状态（如十六岁儿童的数学技能水平），只需一次测量；而过程问题涉及现象随时间的变化（如数学技能从青春期到成年期的发展），始终需要多次测量，因此需要重复测量和纵向研究等研究设计来加以处理。

参见

• 实验设计
• 案例研究
• 假说检验
• 统计功效
• 定性研究
• 定量研究
• 方法论

参考文献