1.4.2 სიმარტივე მეტი სირთულის

კომპლექსური კვლევა ვერასოდეს ვერ დაარწმუნოს ვინმე რაღაც გასაკვირი. თუ აინტერესებს შეცვლის გონებაში, მაშინ თქვენი კვლევა უნდა იყოს მარტივი.

სოციალური კვლევითი ციფრული ასაკი ხშირად ასოცირდება სირთულის, როგორიცაა ლამაზი ალგორითმები და დახვეწილი computing. ეს სამწუხაროა, რადგან ყველაზე დამაჯერებელი სოციალური კვლევა ხშირად მარტივი. უნდა იყოს ნათელი, მარტივი კვლევა არ არის იგივე, რაც ადვილი კვლევა. ფაქტობრივად, ეს ხშირად ბევრად უფრო რთული უნდა შექმნათ მარტივი კვლევა.

ყველაზე მნიშვნელოვანი მიზეზი, რომ ურჩევნია მარტივი კვლევის, რომ ეს არის ერთადერთი გზა, რათა შეიქმნას წარმოსადგენია, მოულოდნელი შედეგი. მაგალითად, წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ უბრალოდ ჩაატარა რამდენიმე კვლევა გამოყენებით წარმოუდგენლად რთული მეთოდოლოგია. თუ თქვენი შედეგები ემთხვევა თქვენი მოლოდინი, მაშინ ალბათ მათ მიღებაზე. მაგრამ, თუ თქვენი შედეგები განსხვავდება, რაც თქვენ მოსალოდნელია, თქვენ გაქვთ ორი ვარიანტი: მიიღოს მოულოდნელი შედეგები ან ეჭვი კომპლექსი მეთოდოლოგია. ჩემი აზრით, ის არის, რომ უფრო სავარაუდოა, რომ ეჭვი კომპლექსი მეთოდოლოგია. ეს ხდის სრულყოფილი გრძნობა, მაგრამ ეს იმას ნიშნავს, რომ უფრო რთული მეთოდოლოგია, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ეს არის წარმოების მოულოდნელი შედეგი, რომ თქვენ რეალურად სჯერა. რაღაც მომენტში, მეთოდები შეიძლება გახდეს იმდენად რთული, რომ ერთადერთი შედეგი, რომ თქვენ შეგიძლიათ აზრით, ის, რომ ემთხვევა თქვენ მოლოდინი. ამ დროს, კვლევის დაკარგა რაღაც ძალიან მნიშვნელოვანია: კვლევა უნდა შეეძლოს შეცვალოს თქვენი გონება.

პრობლემა, რომელიც მე უბრალოდ აღწერილი არის უფრო მძიმე ერთხელ თქვენ დაიწყოს ცდილობს შეცვალოს სხვისი გონება. წარმოიდგინეთ წარდგენის წარმოუდგენლად რთული ერთი კვლევა, რომელსაც აქვს მოულოდნელი შედეგი ვინმეს. ეს სხვა პირი არ გაატარა თვის განმავლობაში წერილობით თქვენი კოდი და მუშაობს თქვენი მონაცემები, ასე რომ, როდესაც მათ წინაშე არჩევანი მიღების მოულოდნელი შედეგი და ეჭვი ეპარება კომპლექსური მეთოდოლოგიის, ისინი თითქმის რა თქმა უნდა, ეჭვი კომპლექსი მეთოდოლოგია. თუ აინტერესებს დამაჯერებელი ვინმეს შეცვალოს მათი გონება, მაშინ თქვენი კვლევა უნდა იყოს მარტივი.

მარტივი კვლევის მოდის ბუნებრივი fit შორის კითხვა და მონაცემები; სხვა სიტყვებით, კარგი კვლევის დიზაინი. ცუდია კვლევის დიზაინის, თუმცა მივყავართ მახინჯი სირთულის, რომ მოდის გაჭიმვა თქვენი მონაცემები კითხვა ისინი არ არიან კარგად შეეფერება. ეს წიგნი ყურადღებას ამახვილებს ორი მიდგომის შექმნას ბუნებრივი fit შორის კითხვა და მონაცემები. პირველ რიგში, ეს წიგნი დაგეხმარებათ ითხოვენ რეალისტური შეკითხვებს თქვენი მონაცემები. მეორე, ეს წიგნი დაგეხმარებათ შეაგროვოთ უფლება მონაცემები, პასუხი გასცეს შეკითხვას.