方法論

「方法論」という用語は、「方法」という用語の同義語として使われることがあります。方法とは、あらかじめ定義された目標を達成するための手段です。^{[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]}これは、理論的または実践的な問題を解決するための計画的で構造化された手順です。この点で、方法は、問題解決に対する自由で非構造的なアプローチとは対照的です。^{[ 7 ]}例えば、記述統計はデータ分析の方法であり、放射性炭素年代測定は有機物の年代を決定する方法であり、ソテーは調理法であり、プロジェクトベース学習は教育方法です。「テクニック」という用語は、学術的な議論でも日常的な議論でも同義語としてよく使われます。方法は通常、特定の状況下で使用される明確に定義された一連の決定と行動を含み、通常は繰り返し可能な指示のシーケンスとして表現できます。方法の手順に従う目的は、その方法によって約束された結果をもたらすことです。探究の文脈では、方法は自然、社会、思考の規則性を発見するための規則と手順の体系として定義されることがある。^{[ 6 ] [ 7 ]}この意味で、方法論は新しい知識に到達するために使用される手順、または既存の知識の主張を検証および反証する技術を指すことがある。^{[ 9 ]}これは、データの収集とその分析の両方に関連するさまざまな問題を包含する。収集に関しては、サンプリングの問題と、調査、インタビュー、観察など、データ収集自体をどのように行うかという問題が含まれる。また、収集したデータを統計やその他の解釈方法を使用して分析し、興味深い結論を抽出する方法も数多く存在する。^{[ 10 ]}

しかし、多くの理論家は「方法」と「方法論」という用語の違いを強調している。^{[ 1 ] [ 7 ] [ 2 ] [ 11 ]}この点において、方法論は「方法の研究または記述」または「ある分野で用いられる方法の原理、規則、および公理の分析」と定義できる。 ^{[ 12 ] [ 13 ]}この研究または分析には、さまざまな方法に関連する仮定と実践の解明、研究デザインと仮説検定の詳細な記述が含まれる。また、評価的な側面も含まれる。データ収集の形式、測定戦略、およびデータ分析方法が比較され、さまざまな研究目標や状況に対するそれらの利点と欠点が評価される。この点において、方法論は、科学研究を効率的に行うために必要なスキル、知識、および実践的なガイダンスを提供する。それは、研究者が科学的プロセスで下す必要のあるさまざまな決定の指針として機能する。^{[ 14 ] [ 10 ]}

方法論は、具体的な特定の方法と、科学哲学で議論される抽象的で一般的な問題との間の中間地帯として理解できます。^{[ 11 ] [ 15 ]}この点において、方法論は研究課題を定式化した後に登場し、研究者がその過程でどの方法を使用するかを決定するのに役立ちます。たとえば、方法論は、特定のケースでなぜあるサンプリング方法が別のサンプリング方法よりも好ましいのか、またはどの形式のデータ分析が最良の結果をもたらす可能性が高いのかを研究者が決定するのに役立つはずです。方法論は、方法を説明、評価、正当化することによってこれを実現します。さまざまな方法があるように、さまざまな方法論もあります。さまざまな方法論は、方法の評価と説明の仕方に異なるアプローチを提供し、したがって、特定のケースでどの方法を使用するかについて異なる提案をする可能性があります。^{[ 15 ] [ 11 ]}

アレクサンドル・ゲオルギエヴィチ・スピルキンによれば、「方法論とは、理論的および実践的な活動を組織し構造化するための原理と一般的な方法の体系であり、またこの体系の理論でもある」^{[ 16 ] [ 17 ]} 。ヘレン・カラは方法論を「研究のための文脈的枠組みであり、見解、信念、価値観に基づいた首尾一貫した論理的な枠組みであり、研究者が行う選択を導くもの」と定義している^{[ 18 ]} 。ジニー・E・ガルシアとダドリー・L・ポストンは、方法論を研究を導く複雑な規則と公理の集合体、あるいはそのような規則と手順の分析として理解している。規則と公理の集合体として、方法論は分析の対象、分析で使用される概念ツール、および分析の限界を定義する。研究プロジェクトは通常、研究プロセスとして知られる構造化された手順によって管理される。このプロセスの目標は、どのような種類の情報を取得しようとするかを決定する研究課題によって与えられる^{[ 19 ] [ 20 ]。}

理論家の中には、方法論のより広い理解を好む者もおり、それは方法の記述、比較、評価だけでなく、より一般的な哲学的問題も含む。このようなより広いアプローチの理由の一つは、どの方法をいつ使うかという議論では、研究の目的や性質など、さまざまな背景的仮定が当然のこととされていることが多いからである。これらの仮定は、どの方法を選択し、どのようにそれに従うかに関して重要な役割を果たすことがある。^{[ 14 ] [ 11 ] [ 21 ]}例えば、トーマス・クーンは著書『科学革命の構造』の中で、科学は、どのような質問がなされ、何が良い科学とみなされるかを決定する枠組みまたはパラダイムの中で機能すると主張している。これは、研究対象の現象をどのように概念化するか、それらに対する証拠と反証を構成するものは何か、そしてそれらを研究する一般的な目的は何かについての哲学的意見の相違に関わる。 ^{[ 14 ] [ 22 ] [ 23 ]}このように、より広い意味では、方法論は、これらの仮定を明示し、それらに対する賛成と反対の議論を提示することによって、哲学と重なり合う。^{[ 14 ]} CS Herrman によれば、優れた方法論は分析対象データの構造を明確にし、研究者が現象を新たな視点から捉えるのに役立つ。この点において、方法論はパラダイムに似ている。^{[ 3 ] [ 15 ]}同様の見解は Spirkin によっても支持されており、彼はあらゆる方法論の中心的側面はそれに伴う世界観であると主張している。 ^{[ 16 ]}

背景となる前提についての議論には、適切な研究方法論に重要な意味を持つ場合、形而上学的および存在論的な問題が含まれることがあります。たとえば、観察された現象を外部の独立した現実とみなす実在論的視点は、経験的データの収集とより距離を置いた客観的な態度を重視する傾向があります。一方、観念論者は、外部の現実は心から完全に独立しているわけではないと考え、そのため、研究プロセスに主観的な傾向をより多く取り入れる傾向があります。^{[ 5 ] [ 24 ] [ 25 ]}

定量的アプローチの場合、方法論における哲学的議論には、科学的方法の帰納的解釈と仮説演繹的解釈の区別が含まれます。質的研究の場合、多くの基本的な前提は、解釈学、プラグマティズム、マルクス主義、批判理論、ポストモダニズムなどの哲学的立場と結びついています。^{[ 14 ] [ 26 ]}クーンによれば、このような議論における重要な要素は、異なるパラダイムが比較不可能であるということです。これは、相反する理論的および方法論的前提を評価するための包括的な枠組みがないことを意味します。この批判は、データの着実な蓄積に基づく科学的進歩に関連する定量的アプローチのさまざまな前提に疑問を投げかけます。^{[ 14 ] [ 22 ]}

科学哲学における抽象的な理論的問題に関するその他の議論も含まれることがある。^{[ 6 ] [ 9 ]}これには、科学研究がフィクションの執筆とどのように、また異なるのか、また研究が客観的事実を研究しているのか、それとも研究対象とする現象を構築しているのかといった問題が含まれる。後者の意味では、科学の目標は既存の現実を表現することよりも、社会で抑圧されている集団に有利な何らかの社会変革をもたらすことにあると主張する方法論者もいる。^{[ 14 ]}

Viknesh Andiappan と Yoke Kin Wan は、プロセス システム エンジニアリングの分野を使用して、「方法論」という用語を、密接に関連する「アプローチ」、「方法」、「手順」、「技術」という用語から区別しています。^{[ 27 ]}彼らの見解では、「アプローチ」は最も一般的な用語です。これは、「一連の仮定に基づいて問題に対処するために使用される方法または方向」と定義できます。例としては、一度に 1 つのタスクを階層的に考慮する階層的アプローチと、すべてを同時に考慮する同時アプローチの違いがあります。方法論はもう少し具体的です。これらは、アプローチを実現するために必要な一般的な戦略であり、選択を行う方法のガイドラインとして理解できます。多くの場合、「フレームワーク」という用語が同義語として使用されます。方法は、アプローチを実際に実装するためのさらに具体的な方法です。方法論は、研究者がどの方法に従うかを決定するのに役立つガイドラインを提供します。方法自体は、一連の技術として理解できます。技術は、観察および測定できるステップです。各技術には、何らかの即時の結果があります。一連の手順全体を「手順」と呼ぶ。^{[ 27 ] [ 28 ]}言語教育の分野では、これと似ているが複雑さの少ない特徴付けが見られることがあり、そこでは教授プロセスは「アプローチ」、「方法」、「テクニック」に基づく3段階の概念化によって説明されることがある。^{[ 29 ]}

方法論の定義に関する一つの疑問は、それが記述的な学問分野として理解されるべきか、規範的な学問分野として理解されるべきかということである。この点における重要な違いは、方法論が単に方法の価値中立的な記述を提供するのか、それとも科学者が実際に行っていることを提供するのかという点である。多くの方法論者は規範的な意味でその専門性を実践しており、つまり、さまざまな方法の利点と欠点について明確な意見を表明している。この点において、方法論は研究者が実際に行っていることだけでなく、研究者が行うべきこと、あるいは良い研究を行う方法についても扱っている。^{[ 14 ] [ 8 ]}

定量的研究は自然科学と密接に関連しています。これは正確な数値測定に基づいており、それを用いて正確な一般法則を導き出します。この精度は、他の研究者によって後で検証できる予測を行うという目標にも反映されています。^{[ 4 ] [ 8 ]}定量的研究の例としては、大型ハドロン衝突型加速器の物理学者が新たに生成された粒子の質量を測定することや、ポジティブ心理学者がオンライン調査を実施して収入と自己評価による幸福感の相関関係を判断することなどが挙げられます。^{[ 31 ]}

質的研究は学術文献でさまざまな方法で特徴づけられていますが、この用語の正確な定義はほとんどありません。多くの場合、研究対象を数値的に定量化しない研究形態に対して、量的研究と対比して使用されます。^{[ 32 ] [ 30 ]}しかし、これら2つのタイプの区別は必ずしも明確ではなく、さまざまな理論家は、二分法ではなく連続体として理解されるべきだと主張しています。^{[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]}質的研究の多くは、人間の経験や行動の何らかの形態に関係しており、その場合、少数の個人と、研究対象の現象の意味に対する彼らの深い理解に焦点を当てる傾向があります。^{[ 4 ]}質的方法の例としては、市場調査員がフォーカスグループを実施して、人々が新製品にどのように反応するかを学ぶことや、医療研究者が新しい実験的治療の参加者と非構造化された詳細なインタビューを実施して、その潜在的な利点と欠点を評価することが挙げられます。^{[ 30 ]}また、データ収集資料や質問票の設計に役立てるなど、定量的研究を改善するためにも使用されます。^{[ 36 ]}定性的研究は、既存の知識が不十分な分野でよく用いられます。このようにして、その分野と潜在的な理論の第一印象を得ることができ、それによって、さらなる研究でその問題を調査する道が開かれます。^{[ 32 ] [ 30 ]}

自然科学では定量的手法が主流ですが、社会科学では両方の手法が用いられています。^{[ 4 ]}社会科学者の中には、主に一つの手法に焦点を当てる人もいれば、さまざまな手法を用いて同じ現象を調査しようとする人もいます。^{[ 4 ] [ 16 ]}データ収集に用いる個人のグループの選択方法は、どちらのアプローチにおいても中心的な要素です。このプロセスはサンプリングと呼ばれます。これは、測定対象となる個人または現象のサブセットを選択することです。この点で重要なのは、選択されたサンプルが母集団全体を代表していること、つまり選択時に重大な偏りがなかったことです。そうでない場合、収集されたデータは母集団全体の様子を反映していません。これは、偏りのあるデータから導き出される一般化や予測に影響を与えます。^{[ 4 ] [ 19 ]}選択された個人の数はサンプルサイズと呼ばれます。質的研究では、サンプルサイズは通常かなり小さいですが、量的研究では、大規模なグループに焦点を当て、多くのデータを収集する傾向があります。データ収集後、研究課題に直接関連する興味深い結論を導き出すために、データの分析と解釈を行う必要があります。このようにして、得られた豊富な情報が要約され、他の人がより利用しやすくなります。特に定量的研究の場合、これは多くの場合、多数の個々の測定値の意味を理解するために何らかの統計的手法を適用することを含みます。^{[ 19 ] [ 8 ]}

方法論の歴史における多くの議論は、自然科学で使用される定量的方法を中心に展開されています。この点で中心的な問題は、それらが社会科学や歴史などの他の分野にどの程度適用できるかということです。^{[ 14 ]}自然科学の成功は、定量的方法論の優位性を示すものとしてしばしば見なされ、このアプローチを他の分野にも適用するための論拠として用いられてきました。^{[ 14 ] [ 37 ]}しかし、この見方は、より最近の方法論的議論において疑問視されています。この点に関して、自然科学のパラダイムは理性の片側的な発展であり、すべての研究分野に等しく適しているわけではないとよく主張されています。^{[ 10 ] [ 14 ]}社会科学における定量的方法と定性的方法の分離は、この批判の結果の一つです。^{[ 14 ]}

どちらの方法がより適切かは、多くの場合、研究の目的に依存します。たとえば、定量的方法は通常、明確に定式化して測定できる既定仮説を評価するのに優れています。一方、定性的方法は、多くの場合、新しい仮説を立てることを目的として、複雑な個々の問題を研究するために使用できます。これは、主題に関する既存の知識が不十分な場合に特に重要です。^{[ 30 ]}定量的方法の重要な利点には、精度と信頼性があります。しかし、社会科学で一般的に関心のある非常に複雑な現象を研究するのは困難な場合が多いです。測定自体によって直接裏付けられていない結論を擁護するためにデータが誤って解釈されると、追加の問題が発生する可能性があります。^{[ 4 ]}近年、社会科学の多くの研究者は、両方の方法論を組み合わせ始めました。これは、混合方法研究として知られています。その主な動機は、2つのアプローチがさまざまな方法で互いに補完し合うことができることです。ある方法では無視されるか、研究するのが難しすぎる問題があり、別の方法でアプローチする方がよい場合があります。その他の場合、より包括的でバランスの取れた結果を得るために、両方のアプローチが同じ問題に適用される。^{[ 4 ] [ 38 ] [ 39 ]}

質的研究と量的研究は、異なる研究パラダイムや背景にある前提と関連付けられることが多い。質的研究者は解釈的または批判的なアプローチを用いることが多いのに対し、量的研究者は実証主義的なアプローチを好む傾向がある。これらのアプローチ間の重要な相違点は、客観性や確固たる実証データの役割、そして深い理解や社会の変化ではなく予測的な成功を研究目標としている点にある。^{[ 19 ] [ 40 ] [ 41 ]}

他にもさまざまな分類が提案されている。その一つは、実質的方法論と形式的方法論を区別するものである。実質的方法論は、特定の調査領域に焦点を当てる傾向がある。発見は当初はこの特定の分野に限定されるが、他の調査領域にも応用できる可能性がある。一方、形式的方法論は、さまざまな研究に基づいており、さまざまな分野に適用できるより一般的な原理に到達しようとする。また、科学の言語の分析や科学的説明の形式的構造に特に重点を置くこともある。^{[ 42 ] [ 16 ] [ 43 ]}密接に関連する分類として、哲学的方法、一般科学的方法、特殊科学的方法を区別するものもある。^{[ 16 ] [ 44 ] [ 17 ]}

方法論的見解の一種に「手続き主義」と呼ばれるものがある。それによれば、方法論の目標は、研究プロセスを単純な一連の規則またはレシピに還元し、それを正確に実行すれば自動的に良い研究につながるようにすることである。しかし、この理想は定量的研究のいくつかの形態には受け入れられるかもしれないが、定性的研究には不適切であると主張されている。この立場を支持する論拠の一つは、研究は技術ではなく、方法を盲目的に実行することによって達成できるものではないという主張に基づいている。この点において、研究は優れた科学となるためには、創造性と即興の形態に依存する。^{[ 14 ] [ 45 ] [ 46 ]}

その他の種類には、帰納法、演繹法、超越論法がある。^{[ 9 ]}帰納法は経験科学でよく用いられ、多くの個別の観察から帰納的推論を経て、普遍法則の形をとることが多い一般的な結論に至る。^{[ 47 ]}演繹法は公理的方法とも呼ばれ、幾何学などの形式科学でよく見られる。自明の公理または第一原理の集合から出発し、演繹を用いてこれらの公理から興味深い結論を推論する。^{[ 48 ]}超越論法はカント哲学およびカント以降の哲学でよく見られる。特定の個別の観察から出発し、観察された現象は、その可能性の条件が満たされた場合にのみ存在できると主張する。このようにして、研究者は、そうでなければその現象は観察できないという主張に基づいて、一般的な心理学的または形而上学的な結論を導き出すことができる。^{[ 49 ]}

自然科学（天文学、生物学、化学、地球科学、物理学など）における支配的な方法論は科学的方法と呼ばれています。^{[ 8 ] [ 59 ]}その主な認識目標は通常、知識の創造と見なされますが、理解、説明、予測の成功など、密接に関連するさまざまな目標も提案されています。厳密に言えば、単一の科学的方法というものはありません。この点において、「科学的方法」という表現は、特定の手順ではなく、前述のすべての分野に特徴的なさまざまな一般的または抽象的な方法論的側面を指します。重要な特徴は、問題が明確な方法で定式化されていること、および理論の賛成または反対として提示される証拠が公開され、信頼性があり、再現可能であることです。最後の点は、他の研究者が実験を繰り返して最初の研究を確認または反証できるようにするために重要です。 ^{[ 8 ] [ 60 ] [ 61 ]}このため、歪んだ影響を避け、他の研究者によるその後の測定で同じ結果が得られるようにするために、状況のさまざまな要因や変数を制御する必要があることがよくあります。^{[ 14 ]}科学的方法は、数値データを取得することを目的とした定量的アプローチです。このデータは、多くの場合、数式を使用して記述されます。目標は通常、実験の人工的な状況だけでなく、世界全体にも適用できる普遍的な一般化に到達することです。一部のデータは、高度な測定機器を使用してのみ取得できます。データが非常に複雑な場合は、そこから結論を導き出すために、高度な統計的手法を使用する必要があることがよくあります。^{[ 8 ] [ 60 ] [ 61 ]}

科学的方法は、多くの場合、いくつかのステップに分けられます。典型的なケースでは、手順は定期的な観察と情報の収集から始まります。これらの発見は、科学者が観察された現象を記述および説明する仮説を立てることにつながります。次のステップは、この特定の仮説に基づいて設計された実験を実施することです。実験の実際の結果は、仮説に基づいて予想される結果と比較されます。その後、発見は、最初の仮説の確認または反証として解釈され、発表される可能性があります。^{[ 60 ] [ 8 ] [ 61 ]}

科学的方法の2つの中心的な側面は、観察と実験です。^{[ 8 ]}この区別は、実験には何らかの操作や介入が伴うという考えに基づいています。^{[ 62 ] [ 63 ] [ 64 ] [ 4 ]}このように、研究対象の現象は積極的に作り出されたり、形作られたりします。たとえば、ウイルスのDNAを細菌に挿入する生物学者は、実験の一種を行っています。一方、純粋な観察は、独立した実体を受動的に研究することを含みます。たとえば、天文学者が遠くの天体の軌道を観測する場合がこれに該当します。^{[ 65 ]}古代の科学では、観察が主要な役割を果たしていました。16世紀と17世紀の科学革命は、科学的方法論において実験にずっと中心的な役割を与えるパラダイムシフトをもたらしました。^{[ 62 ] [ 8 ]}これは、現代科学が積極的に「自然に疑問を投げかける」と表現されることがあります。^{[ 65 ]}典型的なケースでは区別が明確であることが多いが、観察とみなすべきか実験とみなすべきかが明らかでない中間的なケースも多数存在する。^{[ 65 ] [ 62 ]}

この分野における中心的な議論は、帰納的方法論と仮説演繹的方法論の区別に関するものです。これら2つのアプローチ間の根本的な相違は、科学理論の検証に関する理解にあります。帰納的アプローチでは、理論はすべての肯定的な事例、つまりそれを例示するすべての観察によって確認または支持されると考えます。^{[ 66 ] [ 67 ] [ 68 ]}例えば、多くの白い白鳥の観察は、「すべての白鳥は白い」という普遍的な仮説を裏付けています。^{[ 69 ] [ 70 ]}一方、仮説演繹的アプローチは、肯定的な事例ではなく、理論の演繹的帰結に焦点を当てます。^{[ 69 ] [ 70 ] [ 71 ] [ 72 ]}このように、研究者は実験を行う前に演繹を用いて、どのような観察が期待されるかを推論します。 ^{[ 73 ] [ 8 ]}これらの期待は、実際に行われた観察と比較されます。このアプローチは、反証に基づく否定的な形をとることが多い。この点において、肯定的な事例は仮説を裏付けるものではなく、否定的な事例は仮説を否定するものである。仮説が正しいという肯定的な兆候は、反例を見つけるための多くの試みが失敗した場合にのみ間接的に与えられる。^{[ 74 ]}このアプローチの要となるのは帰無仮説であり、これは観察されているものの間に何のつながりもない（因果関係を参照）と仮定する。研究者は、明確で再現可能なプロセスで文書化された関連する方法や技術を用いて、自身の仮説を反証するためにできる限りのことをしなければならない。それができない場合、帰無仮説は偽であると結論付けられ、観察された現象間の関係についての自身の仮説を支持することになる。^{[ 75 ]}

社会科学では、定量的アプローチと定性的アプローチの両方が用いられるため、方法論の多様性が著しく高い。調査、インタビュー、フォーカスグループ、名義集団法など、さまざまなデータ収集方法が用いられる。^{[ 4 ] [ 30 ] [ 19 ] [ 76 ]}調査は定量的研究に属し、通常は多数の個人に何らかの形式の質問票を配布する。回答に価値がない可能性があるため、質問が参加者にとって理解しやすいことが極めて重要である。調査は通常、自由回答形式の質問に対する回答の解釈に伴うさまざまな問題を回避するために、閉じた質問に限定される。この点で、調査は個々の参加者に重点を置き、自由回答形式の質問が含まれることが多いインタビューとは対照的である。構造化インタビューは事前に計画され、各個人に固定された一連の質問が与えられる。構造化インタビューは、自由形式の会話に近く、興味深く関連のある質問を見つけるためにインタビュアー側に即興性がより必要とされる非構造化インタビューとは対照的である。半構造化面接は中間的な位置を占め、あらかじめ決められた質問と事前に計画されていない質問の両方を含みます。^{[ 4 ] [ 77 ] [ 78 ]}構造化面接では、さまざまな参加者の回答を比較し、一般的な結論を導き出すことが容易になります。しかし、発見できる内容も制限されるため、調査はさまざまな点で制約されます。^{[ 4 ] [ 30 ]}面接の種類と深さによって、この方法は定量的研究または定性的研究のいずれかに属します。^{[ 30 ] [ 4 ]研究会話[ 79 ]}や曖昧な面接^{[ 80 ]}という用語は、データ収集のみを目的としていない非公式な環境で行われる面接を説明するために使用されてきました。一部の研究者は、参加者とともに環境を探索し、関わりながら面接を行うことで同行法を採用しています。^{[ 81 ]}

フォーカスグループは、市場調査でよく用いられる定性調査手法です。これは、人口統計的に類似した少数の人々によるグループインタビューの一形態です。研究者はこの手法を用いて、参加者の相互作用や反応に基づいてデータを収集することができます。インタビューは、調査対象のトピックに関する参加者の意見を尋ねることから始まることが多く、それがきっかけとなって、グループメンバーが個人的な見解を表明し議論する自由な意見交換へと発展することがあります。フォーカスグループの重要な利点は、文化的な文脈においてアイデアや理解がどのように機能するかについての洞察が得られることです。ただし、これらの洞察を用いて、より広範な一般大衆に当てはまるより一般的なパターンを識別することは通常困難です。^{[ 4 ] [ 30 ] [ 82 ]}フォーカスグループの利点の1つは、研究者が短時間で問題に関するさまざまな異なる視点を特定するのに役立つことです。グループ間の相互作用は、興味深い貢献を明確にし、拡大するのにも役立つ可能性があります。欠点の1つは、モデレーターの性格とグループ効果により、参加者の意見が影響を受ける可能性があることです。^{[ 30 ]}異文化環境に適用する場合、グループディスカッションへの参加を促進するためには、文化的および言語的適応とグループ構成の考慮が重要である。^{[ 36 ]}

名義集団法はフォーカスグループに似ていますが、重要な違いがいくつかあります。グループは多くの場合、問題となっている分野の専門家で構成されます。グループの規模は似ていますが、参加者間の相互作用はより構造化されています。目標は、さまざまな問題について専門家の間でどの程度の合意があるかを判断することです。最初の回答は、多くの場合、参加者同士の事前の会話なしに、各参加者によって書面で提供されます。このようにして、表明された意見に影響を与える可能性のあるグループ効果は最小限に抑えられます。後の段階では、さまざまな回答やコメントがグループ全体で議論され、比較されることがあります。^{[ 30 ] [ 83 ] [ 84 ]}

これらのデータ収集方法のほとんどは、何らかの観察を伴います。観察は、自然環境、つまりフィールドで行われる場合もあれば、実験室などの管理された環境で行われる場合もあります。管理された環境では、人工的な性質のため結果が歪むリスクがあります。その利点は、関連する要因を正確に制御できることであり、これにより観察の信頼性と再現性を高めることができます。非参加型観察は、距離を置いた、または外部からのアプローチを伴います。この場合、研究者は、参加型観察とは対照的に、観察された現象を引き起こしたり変更したりすることなく、観察された現象を記述および記録することに焦点を当てます。^{[ 4 ] [ 85 ] [ 86 ]}

社会科学の分野における重要な方法論的議論は、自然科学のように、社会科学が厳密で客観的かつ価値中立的な事実を扱うかどうかという問題に関するものである。実証主義者は、社会科学に対する解釈的および批判的視点とは対照的に、この特徴づけに同意している。 ^{[ 19 ] [ 87 ] [ 41 ]}ウィリアム・ノイマンによれば、実証主義は「演繹的論理と個人の行動の正確な経験的観察を組み合わせ、人間の活動の一般的なパターンを予測するために使用できる確率的因果法則の集合を発見し確認するための組織的な方法」と定義できる。この見解は解釈主義者によって否定されている。例えば、マックス・ウェーバーは、自然科学の方法は社会科学には不十分であると主張している。その代わりに、意味と、人々がどのように社会世界を創造し維持するかに、より重点が置かれている。社会科学における批判的方法論は、カール・マルクスとジークムント・フロイトに関連付けられている。これは、他のアプローチで研究されている現象の多くは単なる歪みや表面的な錯覚であるという仮定に基づいています。このアプローチは、これらの歪みの背後に隠された物質世界のより深い構造を明らかにしようとします。このアプローチは、人々が社会の変化や改善を実現するのを助けるという目標に導かれることが多いです。^{[ 19 ] [ 87 ] [ 41 ]}

哲学の方法論は、哲学で使用される方法を研究するメタ哲学的な探究分野です。これらの方法は、哲学者が研究を行い、知識を獲得し、競合する理論の中から選択する方法を構造化します。^{[ 88 ] [ 54 ] [ 89 ]}これは、過去に哲学者がどのような方法を使用してきたかという記述的な問題と、どの方法を使用すべきかという規範的な問題の両方に関係します。多くの哲学者は、これらの方法は、通常、測定機器によって得られた実験データに依存しないという点で、自然科学で見られる方法とは大きく異なると強調しています。^{[ 90 ] [ 91 ] [ 92 ]}どの方法に従うかは、哲学理論がどのように構築されるか、どのような命題が擁護されるか、どのような議論が賛成または反対に引用されるかに広範な影響を与える可能性があります。^{[ 54 ] [ 93 ] [ 94 ]}この点において、多くの哲学的意見の相違は、方法論的意見の相違に起因しています。歴史的に、方法論的懐疑主義や現象学的方法などの新しい方法の発見は、哲学の議論に重要な影響を与えてきた。^{[ 95 ] [ 89 ] [ 54 ]}

哲学の歴史を通じて、実に多様な方法が用いられてきた。

• 方法論的懐疑主義は体系的懐疑の役割を特に重視する。このようにして、哲学者は疑いようのない絶対的に確実な第一原理を発見しようと試みる。^{[ 96 ]}
• 幾何学的方法は、そのような第一原理から出発し、演繹的推論を用いて、それらに基づく包括的な哲学体系を構築する。^{[ 97 ] [ 98 ]}
• 現象学は、物事がどのように見えるかに特に重きを置く。それは、物事が実際に外部世界に存在するかどうかについての判断を保留することから成り立っている。この技法はエポケーとして知られており、現象の原因についての仮定とは無関係に現象を研究するために使用できる。 ^{[ 99 ] [ 89 ]}
• 概念分析法は、分析哲学の出現とともに特に注目を集めるようになった。概念分析法は、概念を最も基本的な構成要素に分解することで、その意味を明確にする。^{[ 100 ] [ 101 ] [ 102 ]}
• 常識哲学は、一般的で広く受け入れられている信念を哲学的な道具として用います。それらは興味深い結論を導き出すために使われます。これは、常識に反する過激な哲学的立場を貶めるために、しばしば否定的な意味で用いられます。^{[ 92 ] [ 103 ] [ 104 ]}
• 日常言語哲学も非常に似た方法論を採用している。哲学的な問題に対して、対応する用語が日常言語でどのように使われているかを調べることでアプローチする。^{[ 89 ] [ 105 ] [ 106 ]}
• 哲学における多くの方法は、何らかの形の直観に依拠している。例えば、思考実験を評価するために用いられる。思考実験とは、哲学理論を検証または反証するために、状況を想像してその起こりうる結果を評価するものである。^{[ 107 ] [ 108 ] [ 100 ]}
• 反省的均衡法は、関連するすべての信念と直観を検証し再評価することによって、首尾一貫した視点を形成しようとします。^{[ 95 ] [ 109 ] [ 110 ]}
• プラグマティストは、哲学理論が真か偽かを評価するために、その実践的な結果に焦点を当てます。^{[ 111 ] [ 112 ]}
• 実験哲学は、社会心理学と認知科学の方法論を用いて経験的証拠を集め、哲学的主張を正当化する、最近開発されたアプローチである。^{[ 113 ] [ 114 ]}

数学の分野では、総合的方法、解析的方法、演繹的方法、帰納的方法、発見的方法など、さまざまな方法が区別されます。例えば、総合的方法と解析的方法の違いは、前者が既知のものから出発して未知のものへと進むのに対し、後者は未知のものから既知のものへと至る道筋を探る点にあります。幾何学の教科書は、多くの場合、総合的方法を用いています。既知の定義や公理を列挙することから始め、推論のステップを一つずつ踏んでいき、最初の問題の解を見つけ出します。総合的方法の重要な利点は、論理的な説明が明確で簡潔であることです。欠点の一つは、通常、最初にとったステップが意図した結論につながることが明確ではないことです。数学者が最初にどのステップを踏むべきかをどのように知っていたのかが説明されていないため、読者は驚くかもしれません。解析的方法は、数学者が実際にどのように発見を行うかをよりよく反映していることが多いです。そのため、数学を教えるには解析的方法の方が優れているとみなされることが多いのです。これは、意図した結論から始まり、それを導き出すことができる別の公式を見つけようとします。次に、この新しい公式に同じプロセスを適用し、すでに証明された定理まで遡って辿っていきます。 2 つの方法の違いは、主に数学者がどのように考え、証明を提示するかに関係しています。 どちらの方法でも同じ証明を提示できるという意味で、2 つの方法は同等です。^{[ 115 ] [ 116 ] [ 117 ]}

統計学は、データの分析、解釈、および提示を研究します。統計学は、多数の観測および測定のデータを扱う必要がある多くの形態の定量的研究において中心的な役割を果たします。このような場合、データ分析は、実用的に有用な結論に到達するために、データをクレンジング、変換、およびモデル化するために使用されます。データ分析には多数の方法があります。それらは通常、記述統計と推測統計に分けられます。記述統計は、手元にあるデータに限定されます。最も顕著な特徴を要約し、洞察力のある方法で提示しようとします。これは、たとえば、分布を視覚化したり、平均や標準偏差などの指標を計算したりすることによって実現できます。一方、推測統計は、サンプルに基づくこのデータを使用して、母集団全体について推論を行います。これは、一般化や予測を行うか、具体的な仮説の確率を評価することによって実現できます。^{[ 118 ] [ 119 ] [ 120 ]}

教育学は、教授法の研究または科学と定義できます。^{[ 121 ] [ 122 ]}この点において、教育学は教育の方法論であり、教育の目的を達成するために適用できる方法と実践を調査します。^{[ 123 ] [ 122 ] [ 1 ]}これらの目的には、知識の伝達だけでなく、スキルと人格特性の育成も含まれます。^{[ 123 ] [ 124 ]}主な焦点は、通常の学校における教授法にあります。しかし、最も広い意味では、学校内外を問わず、あらゆる形態の教育を包含します。^{[ 125 ]}この広い意味で、教育学は「他者の学習を促進するために設計された、ある人によるあらゆる意識的な活動」に関係しています。^{[ 121 ]}このように行われる教授は、教師と学習者という2者間で行われるプロセスです。教育学は、教師が学習者が問題となっている主題の理解を促進する経験を積むのをどのように支援できるかを調査します。 ^{[ 123 ] [ 122 ]}

さまざまな影響力のある教育理論が提案されてきました。精神訓練理論は古代ギリシャですでに一般的で、教育の主な目的は知的能力を訓練することであると述べています。これらは通常、教育を受けた人々が持つ能力、態度、価値観の特定の理想に基づいています。自然主義理論によれば、子供にはある特定の方法で発達する生来の自然な傾向があります。彼らにとって、教育とは、必要な外部条件が設定されていることを確認することによって、このプロセスが起こるのを助ける方法です。^{[ 123 ] [ 122 ]}ヘルバルト主義は、準備、提示、関連付け、一般化、応用という、教育の5つの本質的な要素を特定しています。これらは、教育プロセスのさまざまな段階に対応しています。準備、新しいアイデアの提示、これらのアイデアを既知のアイデアと関連付けること、それらの事例の背後にある一般的な原理を理解すること、学んだことを実践すること。^{[ 126 ]}学習理論は、主に学習がどのように行われるかに焦点を当て、これらの洞察に基づいて適切な教授法を策定します。^{[ 127 ]}その一つは統覚理論または連合理論で、これは主に観念と経験の連合という観点から心を理解するものです。この見方では、心は最初は白紙の状態です。学習は、正しい連合を確立するのを助けることによって心を発達させる形態です。行動主義は、より外的指向の学習理論です。学習を古典的条件づけと同一視し、学習者の行動は、その刺激に対する望ましい反応パターンを誘発し、固定化することを目的として、刺激を提示することによって形成されます。^{[ 123 ] [ 122 ] [ 127 ]}

どの特定の方法を使用するのが最適かの選択は、主題や学習者の年齢など、さまざまな要因に依存します。^{[ 123 ] [ 122 ]}学習の成功の鍵となる要因の1つは、生徒側の興味と好奇心です。つまり、選択した教授法の重要な側面の1つは、内発的または外発的な動機付けを通じて、これらの動機付けの力が維持されるようにすることです。^{[ 123 ]}また、多くの教育形態には、たとえばテストの形で、学習者の進捗状況を定期的に評価することも含まれます。これは、教授プロセスが成功していることを確認し、必要に応じて選択した方法を調整するのに役立ちます。^{[ 123 ]}

医学研究方法論は、科学的探究の一般原則を人間の健康と疾病の研究に適用する。その主な目的は、患者の安全と倫理的完全性を確保しながら、疾病の予防、診断、治療、予後に関する信頼できる証拠を生成することである。^{[ 128 ]}

現代の医学研究は、入手可能な最良の科学的証拠と臨床的専門知識および患者の価値観を統合するエビデンスに基づいた医療（EBM）の原則に大きく導かれている。^{[ 129 ] [ 130 ]}

医学的方法論は、幅広い研究デザインを包含する。横断研究、症例対照研究、コホート研究などの観察研究は、疾患の有病率、危険因子、予後を調査するためによく用いられるが、実験研究、特にランダム化比較試験（RCT）は、ランダム化、割り付けの隠蔽、適切な盲検化によってバイアスを最小限に抑えるため、治療介入を評価するための基準とみなされている。^{[ 131 ]}

システマティックレビューとメタアナリシスは、複数の研究からのエビデンスを統合し、ほとんどのエビデンス階層において最高レベルを占めます。^{[ 132 ]}

医学研究における方法論的厳密性には、明確に定義された適格基準、適切なサンプルサイズの推定、標準化されたアウトカム指標、事前に規定された統計分析、系統的誤差（バイアス）および交絡を最小限に抑えるための対策など、綿密な研究計画が必要です。再現性、分析手順の透明性、研究方法のオープンな報告にもますます重点が置かれています。^{[ 132 ]}

生物医学研究の質と透明性を向上させるために、国際的に認められた報告ガイドラインがいくつか開発されています。これらには、ランダム化臨床試験用のCONSORT、観察研究用のSTROBE、系統的レビューとメタアナリシス用のPRISMA、診断精度研究用のSTARD、臨床症例報告用のCAREが含まれます。^{[ 133 ] [ 134 ] [ 135 ] [ 136 ] [ 137 ]}

これらの基準は、医薬品臨床試験の実施に関する基準（ICH-GCP）の原則とともに、方法論の一貫性を促進し、批判的評価を容易にし、研究センター間での再現性を向上させます。再現性の重要性の高まりは、神経生理学および生物医学工学の研究にも影響を与えています。最近の方法論的研究では、標準化された信号取得、透明性の高い前処理パイプライン、決定論的な分析手順、および研究室間での再現性と比較を容易にするための方法の包括的な報告が強調されています。このようなアプローチは、電気生理学的バイオマーカーの臨床応用にとって不可欠であるとますます考えられています。^{[ 138 ]}

研究デザインを超えて、現代の医学的方法論はエビデンスの批判的評価を重視している。GRADE（推奨評価、開発、評価の等級付け）などのシステムは、エビデンスの確実性と臨床推奨の強さを評価するために広く使用されており、従来のエビデンスの階層を補完している。^{[ 139 ]}