核心问题：研究方法部分不是简单罗列方法，而是要论证“为什么用这个方法”以及“如何用这个方法”。

如果只回答“用什么方法”，而不回答“为什么”和“怎么用”，那就犯了最根本的错误。

第一大类：方法选择与设计层面的问题

这是最核心、最致命的问题，直接关系到研究的根基是否牢固。

方法与研究问题/目标严重脱节

• 问题表现：
  • 研究问题探讨的是“消费者对A品牌的态度”，但选用的方法却是“A品牌的销售额数据分析”。
  • 研究目标是“探索一种新的教学模式”，但选用的方法却是“问卷调查”，只能了解学生对现有模式的满意度，无法探索新模式。
  • 评审意见：“你的研究方法无法回答你的研究问题。”
• 改进建议：
  • 逻辑闭环： 严格按照“研究问题 → 研究目标 → 研究方法”的逻辑链条来设计，每一个研究问题都应该有对应的研究方法来回答，每一个研究目标都应该有相应的方法来实现。
  • 一一对应： 画一个表格，清晰地列出每个研究问题/目标，并列出将采用的研究方法，确保它们之间有明确的对应关系。

方法单一或不当，无法深入探究

• 问题表现：
  • 过度依赖问卷调查： 对于复杂的社会现象或深层动机，仅用问卷只能获得表面的、量化的数据，无法触及问题的本质，研究“网红对青少年的影响”，只用问卷了解“你是否喜欢网红”是远远不够的。
  • 方法与研究性质不匹配： 对于探索性强的课题（如“某个新兴现象的形成机制”），却采用了验证性很强的实验法，限制了研究的深度和广度。
  • 评审意见：“研究方法过于简单，无法支撑研究的深度和广度。”
• 改进建议：
  • 混合方法： 考虑采用定量与定性相结合的研究方法，用问卷调查了解普遍情况，再用深度访谈探究背后的原因和动机，用案例研究进行深入剖析，这样可以使研究结论更全面、更有说服力。
  • 方法组合： 根据研究问题的复杂性，选择多种方法相互补充，文献研究法奠定理论基础，问卷调查法获取大样本数据，内容分析法分析文本资料。

对所选方法的适用性论证不足

• 问题表现：
  • 只说“我采用问卷调查法”，但没有解释为什么这个方法适合你的研究，没有说明问卷法能高效收集大量数据、便于统计分析等优点。
  • 选择访谈法,但没有说明为什么访谈法能获得问卷无法得到的深度信息和个体经验。
  • 评审意见：“未说明所选研究方法的合理性与适用性。”
• 改进建议：
  • 专门论证： 在“研究方法”部分，为每一种核心方法设置一个小的论证段落。
  • 阐述理由： 明确说明选择该方法的原因，可以包括：该方法能解决什么问题？相比其他方法，它有何独特优势？它能如何更好地服务于你的研究目标？

第二大类：方法描述与操作层面的问题

即使方法选对了,如果描述不清楚、不具体，也无法执行，会让评审专家觉得你的研究计划不靠谱。

研究对象/样本选择不科学

• 问题表现：
  • 样本描述模糊： 只说“调查100名大学生”，但没有说明是哪个年级、哪个专业、如何抽样（随机抽样？方便抽样？），样本的代表性存疑。
  • 抽样方法不合理： 明明需要代表性强的样本，却采用方便抽样（比如只在朋友圈发问卷），导致样本偏差严重。
  • 案例选择随意： 选择案例研究时，没有说明选择该案例的理由（如典型性、独特性、可获得性）。
  • 评审意见：“研究对象/样本的选择标准不明确，抽样方法不科学，影响研究结果的效度。”
• 改进建议：
  • 明确界定： 清晰定义你的研究对象是谁（Inclusion Criteria，纳入标准）和谁不是（Exclusion Criteria，排除标准）。
  • 详细说明抽样方法： 明确写出你将采用的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、目的性抽样等），并说明样本量的确定依据（如参考类似研究、考虑统计功效等）。
  • 说明选择理由： 对于案例、访谈对象等，要说明为什么选择他们，他们具有什么代表性。

数据收集工具设计不合理

• 问题表现：
  • 问卷设计粗糙： 题目设置带有引导性、选项不互斥、存在歧义、信效度未检验。
  • 访谈提纲过于简单： 只有几个问题，缺乏逻辑层次和追问设计，无法引导访谈深入。
  • 实验设计有漏洞： 自变量、因变量、控制变量界定不清，实验流程设计不严谨，存在混淆变量。
  • 评审意见：“研究工具（如问卷、访谈提纲）设计不规范，可能导致数据质量低下。”
• 改进建议：
  • 参考成熟量表： 尽可能使用国内外已验证过的成熟量表，如果需要修改，要说明修改理由并进行预测试。
  • 详细描述工具： 在开题报告中，应附上问卷的核心题目、访谈提纲的框架或实验设计的流程图。
  • 信效度检验： 明确说明将对问卷进行信度（如Cronbach's α系数）和效度（如结构效度）检验。

数据分析方法与工具不匹配

• 问题表现：
  • 只说“用SPSS进行分析”，但没有具体说明用SPSS做什么分析（描述性统计？t检验？回归分析？因子分析？）。
  • 定性数据却计划用统计方法处理。
  • 选择了复杂的模型（如结构方程模型SEM），但自己的知识和能力不足以驾驭，也没有说明如何学习或寻求帮助。
  • 评审意见：“数据分析方法描述过于笼统，与研究设计不匹配。”
• 改进建议：
  • 具体化： 详细列出你计划使用的每一种统计方法或分析方法，并说明为什么要用这个方法来回答你的哪个具体研究问题。
  • 匹配性： 确保分析方法与数据类型（定量/定性）和研究目的（描述、比较、探索、验证）相匹配。
  • 可行性评估： 客观评估自己掌握该方法的能力，如果不足，要制定学习计划或说明将如何解决。

第三大类：方法论意识与伦理层面的问题

这部分反映了研究者的学术素养和研究态度。

缺乏方法论意识

• 问题表现：
  • 分不清研究范式，不知道自己的研究是基于实证主义、诠释主义还是建构主义。
  • 不清楚自己所选方法背后的哲学假设,只是机械地套用流程。
  • 评审意见：“缺乏对研究方法论层面的思考，研究设计显得随意。”
• 改进建议：
  • 了解范式： 简要说明你的研究属于哪种研究范式，以及该范式如何指导你的研究设计，如果你的研究是探索个体深层体验，可以说明你采用的是诠释主义范式，因此选择质性研究方法。

忽视研究伦理问题

• 问题表现：
  • 涉及人或动物的研究,完全没有提及知情同意、隐私保护、数据匿名化等伦理问题。
  • 对于敏感话题,没有考虑如何保护被试者免受心理伤害。
  • 评审意见：“未考虑研究伦理问题，研究计划存在风险。”
• 改进建议：
  • 设立伦理章节： 在开题报告中增加“研究伦理”部分。
  • 明确承诺： 说明将如何获得被试的知情同意，如何对数据进行匿名化或保密处理，如何保护被试的隐私和权益，如果研究涉及高风险，还需说明应急预案。

总结与自查清单

在撰写“研究方法”部分时，可以对照以下清单进行自查：

一份优秀的“研究方法”部分，应该是一份逻辑严密、论证充分、细节清晰、切实可行的研究作战计划，它要让评审专家相信，你不仅“知道”怎么做，清楚”为什么这么做，有能力”把它做好。