提出一个好的研究问题
制定一个好的研究问题是让你的论文有效完成和对你的学科做出原创性贡献的关键. 你的论文问题应该满足六个标准.
识别理论结构
一个好的研究问题应该清楚地确定你正在研究的理论结构. 例如, 如果你想知道父母是如何把他们的政治观点传递给孩子的, 你们正在学习的理论结构是“政治观点的传递”.“如果你对教学中的技术创新如何提高学生的表现感兴趣, 你的理论概念是“创新的有效性”."注意，理论结构就是现象, 你想了解更多的事件或经历.
认识理论结构
一个研究问题应该包含一些理论结构的可识别性的建议. 这意味着研究问题以一种足够具体的方式阐明了理论结构，所以当你在数据中为它编码时，你就会知道它. 换句话说, 它提供了一个清晰的分析单元，允许您相对容易地区分该构造和其他构造之间的区别. 为了实现可识别性，你应该用一种具体而具体的方式来描述这个结构.
也许有一个例子可以帮助阐明可识别性的概念. 一个学生以“非传统女性在大学的经历”为理论建构开始了她的论文计划.“当然这是一个重要的结构, 它太大了，因为学生很难识别数据中的结构. 它可能涉及大量不同的构念, 包括女性一边上学一边抚养孩子的经历, 家庭成员的支持程度, 其他同学的反应, 教育成就, 女性经历的情感, 等等等等. 几乎没有什么与非传统女大学生有关的东西不能算作“非传统女大学生经历”的一部分."
一个更具体的理论结构是“非传统女性在课堂上受到歧视的经历”或“非传统女性在校园使用支持服务”.“这里的可识别性是，理论结构专注于非传统女性经历的一个方面，并允许学生区分它与大学非传统女性经历的其他结构. 当你构思你的研究问题时, 考虑如何用这个问题编写数据, 寻找你正在考虑在你的研究问题中出现的理论结构的例子. 您是否能够定位它并轻松地将其与数据中出现的其他结构区分开来?
数据的超越
你的研究问题应该符合数据超越的标准. 除了少数情况, 你的研究问题不应该包括你用来调查你的问题的具体数据. 许多不同种类的数据可以用来回答你的问题, 所以不要把它局限于你计划研究的一种数据类型. 你希望你的问题比那些具体的数据更抽象.
例如, 如果你想研究边缘化群体挑战制度的抵抗策略, 你可以把社会运动作为你的数据, 有政治动机的艺术家的艺术作品, 工会组织者唱的歌, 或者墨西哥移民提高在美国地位的策略, 举几个例子. 你希望你的研究对你所在领域的重要理论对话有所贡献, 如果你的问题与某一特定类型的数据无关，它可以更容易地做到这一点. 这是一个超越数据的关于耐药性的研究问题, 然后, 可能是, 从属群体在努力挑战霸权制度时所使用的抵抗策略的本质是什么?"
作为一个研究问题中违反数据超越性准则的例子, 考虑一下“底特律儿童剧院会计实务”的理论构想.“在这里，理论结构与数据是一样的. 学生将研究问题中的结构与用于回答问题的数据混为一谈. 因此，其他读者对这个故事的兴趣有限. 学生们当然可以为一项关于底特律儿童剧团会计实务的研究收集数据, 但结构应该更大. 也许可以是“非营利艺术组织的会计实务”之类的东西."
有几种类型的论文不适用研究问题中的数据超越标准. 在这些论文中，研究人员想要找出一个特定的现象, 所以这项研究是专门针对这种现象的. 例如, 对匿名戒酒会吸引会员的策略感兴趣的人会希望将匿名戒酒会纳入研究问题. 在这种情况下, 研究人员看到了特定组织的独特和重要之处, 与其他治疗方法相比, 并着手具体地理解它.
有一些领域, 太, 在论文的研究问题中，数据通常包含在哪里. 历史是其一. 这个领域的论文是关于一个特定的地点和时间, 他们的目的是探索那个地方和时间. 因此，这些细节都包含在研究问题的理论建构中. 例如, 历史论文的研究问题可能是, “在洪堡县，反文化身份是如何维持的?, 加州, 在80年代和90年代?英语学科是另一个研究问题可能包括提到数据的学科. 英语学者通常对一个作家或一群作家或一种特定类型的文学感兴趣, 这些都会包含在研究问题中. 一个例子是:“喷子形象在1960年至1990年间斯堪的纳维亚作家的叙事中是如何发挥作用的??"
有助于理解结构
你的研究问题应该确定你的研究对理解理论结构的贡献. 你的研究问题应该说明在你的研究中理论结构发生了什么，你在你的研究中用它做了什么，或者你对它感兴趣的是什么. 这个贡献应该从你的学科的理论对话中发展出来，并且应该反映你的学科的专业知识. 例如, 你可能做出的新贡献是，开始提出政治信仰在家庭中传播的沟通过程. 你知道这样的信念(理论结构)是可以传播的. 你的新贡献将是解释传播发生的一些过程. 在你的研究问题中满足这一标准可以预测你对你将在结论中讨论的学科的贡献.
惊喜的能力
你的研究问题应该有惊喜的能力. 你不应该已经知道你所问的研究问题的答案. 你想要对你的发现感到惊讶. 如果你已经知道问题的答案，你就不需要做研究了. 此外，如果你知道答案，你就不是在做研究. 相反，你是在选择和编码数据来报告，并为你已经持有的职位辩护.
So, 例如, 使用移民叙述的数据, 一个研究问题可能是, “创伤性事件是如何对个人产生长期负面影响的?“这已经假设移民不可避免地会给个人带来创伤，除了消极地经历移民之外，没有其他可能性. 调查结果不太可能有任何意外，因为这个问题清楚地表达了人们的预期. 继续这个方向, 澳门官网正规网站登录可以找到负面影响的例子, 但对学科的贡献(以及未来发表的能力)将大大减少.
是健壮的
一个可靠的研究问题有能力产生复杂的结果. 你的问题应该能够对你正在探索的理论结构的各个方面产生多种见解. 它不应该是一个答案是“是”或“不是”的问题，因为这样的答案不是一个复杂的结果. 通常会产生有力发现的研究问题通常是这样开始的:
- 的本质是什么 . . .
- 的功能是什么 . . .
- 其中的机制是什么 . . .
- 哪些因素会影响 . . .
- 使用什么策略 . . .
- 有什么影响 . . .
- 两者之间有什么关系 . . .
- 在什么条件下 . . .
毫无疑问，你已经看到论文或期刊文章中有不止一个研究问题. 你应该在你的研究中有多个问题吗? 也许吧，但这是不鼓励的. 在某些情况下, 研究包含不止一个问题，因为研究人员没有足够仔细地考虑他们想要发现的东西. 结果是, 他们采取分散的方法，试图通过询问许多事情来接近他们想要回答的问题. 一个更好的方法是瞄准一个研究问题，仔细思考它是什么. 充分完善它，这样它就能真正找到你想要找到的关键东西.
研究有时包含许多研究问题的另一个原因是，学生将研究问题与他们将用作编码数据提示的问题混淆了. 许多研究问题实际上只是数据编码的指南. 在一项关于在线聊天室以及它们是否具有深层文化能力的研究中, 你可能会发现这个研究问题列表:
- 聊天室使用什么文物作为发展文化的基础?
- 聊天室的特点是什么?
- 什么过程是用来社会化新成员进入聊天室?
- 在聊天室中使用什么机制来修复违反组织规范的行为?
这些问题并不是单独的研究问题，而是研究人员用来指导数据分析的问题. 它们是有助于数据编码的方法学指导方针. 记住，研究问题是论文的主题. 这就产生了论文的题目.
在某些情况下，不止一个研究问题是必要的. 当一项研究有多个研究问题时, 当关于一个理论结构的基本信息不存在时，这种情况往往会发生, 在研究表征这个构式的过程之前，你需要知道一些基本的信息.
在你深入研究之前，一定要花时间确保你的研究问题是一个好问题.