在學術探索與科學實踐的旅程中，「研究方法」是引導我們發現新知、驗證理論、並揭示事物內在規律的羅盤與地圖。它不僅是一套系統性的工具和流程，更是一種運用智慧進行科學思維的技巧。一個嚴謹且適當的研究方法，能確保研究過程的科學性與結果的可靠性，更是學術論文能否獲得學術社群認可的關鍵。
然而，面對眾多的研究方法，許多初階研究者常對特定的研究主題感到困惑：究竟該選擇量化還是質性研究？實驗法與調查法有何不同？如何蒐集與分析資料才能有效回答研究問題？
本文旨在提供一份詳細且完整的指南，系統性地梳理各種主流研究方法的定義、類型、優缺點及適用情境，以作為您建立研究基礎的參考。我們將從量化與質性研究的根本差異談起，深入解析實驗法、個案研究、民族誌、文獻分析等具體方法，並探討資料蒐集的類型與技巧，最後提供選擇合適研究方法的實用建議，希望能幫助您在不同的研究領域中，依據您的研究目標，做出最明智的方法論決策。
第一部分：核心分野——量化研究 vs. 質性研究
在所有研究方法中，最基本也最重要的區分，莫過於「量化研究」與「質性研究」。這兩種取向代表了看待世界與探尋知識的兩種不同哲學觀。它們並無高下之分，而是適用於解決不同類型的研究問題。
一、量化研究 (Quantitative Research)
量化研究，又稱定量研究，是一種透過數字、統計與邏輯推理來描述現象、檢驗假設或推論因果關係的研究取向。它強調客觀性、普遍性與可複製性，旨在將複雜的現象轉化為可測量的變數，並在大量樣本的基礎上進行統計與數據分析，以期得到一個能夠推論至更廣泛群體的通則。
目的：測量變數、驗證假設、建立因果關係、預測趨勢。
特性：
結構化：研究過程與資料蒐集工具（如問卷）高度結構化。
客觀性：力求排除研究者的主觀偏見，以數字呈現結果。
大樣本：通常需要足夠大的隨機樣本，以確保結果的統計代表性。
可複製性：清晰的流程與標準化工具，讓其他研究者可以重複驗證。
適用情境：當您想回答「多少？」、「多頻繁？」、「什麼是…之間的關係？」等問題時，例如：評估某種新藥物的療效、調查某地區的民眾滿意度、分析教育程度與收入的關聯。
二、質性研究 (Qualitative Research)
質性研究，又稱質化研究，是一種探索人類行為、深層經驗與社會現象的研究取向。它不追求數據統計上的普遍性，而是強調在自然情境中，深入理解個體的主觀意義、經驗感受與其所處的社會文化脈絡。質性研究蒐集的資料多為文字、圖像、訪談紀錄等非數值形式，並透過詮釋與歸納來「長出」理論或洞見其背後深刻的意涵。
目的：深入探索、理解經驗、詮釋意義、描述複雜的社會過程。
特性：
彈性：研究設計可隨研究進展而調整，以回應現場的新發現。
主觀性：承認研究者是研究的一部分，重視研究對象的主觀視角。
小樣本：樣本數較小，但採立意抽樣，選擇能提供豐富資訊的個案。
脈絡性：強調將現象置於其發生的特定時間、空間與文化脈絡中理解。
適用情境：當您想回答「為什麼？」、「如何發生？」、「是什麼樣的經驗？」等問題時，例如：探索癌症患者在化療過程中的心理感受、理解某個偏鄉社區的醫療決策文化、研究一個成功團隊的協作過程。
量化與質性研究比較表
特性
量化研究 (Quantitative Research)
質性研究 (Qualitative Research)
核心目的
檢驗假設、測量關係、推論通則
探索經驗、理解脈絡、建構意義
研究問題範例
新教學法對學生數學成績的影響有多大？
學生如何體驗與適應新的教學法？
資料類型
數值資料、統計數據
文字、訪談逐字稿、觀察筆記、影像
樣本特性
大規模、隨機抽樣、具統計代表性
小規模、立意抽樣、具資訊豐富性
資料蒐集方法
問卷調查、實驗、結構化觀察、次級數據庫
深度訪談、焦點團體、參與式觀察、文件分析
分析方法
統計數據分析 (如 T檢定、迴歸分析)
內容分析、主題分析、敘事分析、話語分析
優點
客觀、可複製、結果可概化、適合大樣本
深入、具脈絡性、具彈性、能發現預期外的現象
缺點
忽略個人經驗與脈絡、數字可能過於簡化
主觀性較強、結果不易概化、耗時耗力
第二部分：各類研究方法深度解析
在理解了量化與質性的基本分野後，我們可以進一步探討在此兩大框架下的具體研究方法。
A. 主要的量化研究方法
1. 實驗研究法 (Experimental Research)
定義：研究者在嚴格控制的環境下，主動操弄一個或多個自變項 (Independent Variables)，觀察其對依變項 (Dependent Variable) 造成的影響，以驗證變項之間的因果關係。
核心特徵：操弄 (Manipulation)、控制 (Control)、隨機分派 (Randomization)。
類型：
真實驗設計 (True Experimental Design)：滿足上述三個核心特徵，因果推論的強度最高。
準實驗設計 (Quasi-Experimental Design)：因現實或研究倫理限制而無法完全隨機分派受試者，常用於教育、社會政策評估等真實場域。
實例：為了測試某種新廣告的成效，研究者將受試者隨機分為兩組，一組觀看新廣告（實驗組），另一組觀看舊廣告（控制組），然後測量並比較兩組的購買意願。
2. 調查研究法 (Survey Research)
定義：透過問卷或訪談，從一個群體（母體）中抽取一部分樣本，系統性地蒐集關於其態度、信念、行為或特徵的資料。
類型：
橫斷調查 (Cross-Sectional Survey)：在單一時間點蒐集資料，用以描述當下狀況或變項間的關聯。例如，2025年大學生的媒體使用習慣調查。
縱貫調查 (Longitudinal Survey)：在不同時間點對同一群體進行重複調查，以追蹤其變化趨勢。例如，從2025到2030年，每年追蹤同一批青少年的職涯規劃變化。
3. 相關研究法 (Correlational Study)
定義：旨在探討兩個或多個變項之間是否存在統計上的關聯性，以及其關聯的方向（正相關或負相關）與強度。此方法不能直接推論因果關係。
實例：研究發現學生的「每日讀書時間」與「學業成績」呈現正相關，但不能直接斷定是讀書時間導致了高成績，因為可能存在第三變項（如學習動機）同時影響兩者。
B. 主要的質性研究方法
1. 個案研究法 (Case Study)
定義：針對單一或少數幾個「個案」（可以是一個人、一個團體、一個組織、一個事件）進行全面且深入的剖析。它通常運用多元資料來源（如訪談、觀察、文件）來建構對個案的完整理解。
目的：提供對特定現象的深度洞見，而非追求普遍性的結論。
實例：深入研究一家成功轉型的新創公司，探討其在特定市場環境下的策略、組織文化與領導力。
2. 民族誌 (Ethnography)
定義：源於人類學，研究者透過長時間「浸泡」在一個特定文化社群中，進行參與式觀察與深度訪談，以「局內人」的視角來理解該文化的價值觀、行為模式與社會結構，並記錄現場的真實互動。
實例：一位研究者進入一個偏鄉部落居住一年，學習他們的語言，參與他們的日常活動與祭典，以記錄並詮釋該部落的醫療信仰體系。
3. 紮根理論 (Grounded Theory)
定義：這是一種「由下而上」的研究方法。研究者不從現有理論出發，而是直接進入田野現場蒐集大量資料，並在資料分析的過程中，透過不斷的編碼、比較與歸納，讓理論從資料中自然「生長」出來。
適用情境：適用於探索新興領域或缺乏既有理論的現象。
實例：研究者訪談多位經歷過職場霸凌的受害者，從他們的敘述中，逐步歸納出霸凌的發生過程、受害者的應對策略以及心理創傷的復原階段，最終建構一個「職場霸凌生存理論」。
4. 現象學 (Phenomenology)
定義：關注人們對某個特定現象的「主觀體驗」或「生活經驗」的本質。研究者會邀請參與者深入描述其內在的感受、想法與知覺，並試圖擱置自身預設，捕捉經驗最真實的核心結構。
實例：探討初為人母的女性，在孩子出生後第一年中的「母職」體驗，理解她們如何感知自己的角色轉變、情緒起伏與身份認同。
5. 行動研究 (Action Research)
定義：研究者與實務工作者（如教師、社工）共同合作，針對一個真實場域中的具體問題，進行「計畫—行動—觀察—反思」的循環步驟，旨在解決現場問題、改進實務，並同時產生知識。
實例：一位教師與研究者合作，為瞭解決班級中的學習動機低落問題，共同設計並實施一套新的教學活動，並在過程中持續評估、反思與修正。
C. 整合性及其他研究方法
1. 混合方法研究 (Mixed Methods Research)
定義：在單一研究中有目的地整合量化與質性兩種方法，以期獲得比單一方法更全面、更深入的理解。例如，先用大規模問卷調查（量化）瞭解整體趨勢，再針對特定群體進行深度訪談（質性），以解釋問卷結果背後的原因。
2. 文獻分析法 (Literature Review)
定義：以既有的學術文獻、報告、書籍等為主要資料來源，進行系統性的搜尋、整理、評估與整合。它不僅是所有研究的基礎，本身也可構成一種獨立的研究方法，為當前的研究議題建立穩固的理論基礎。
類型：
敘述性文獻回顧 (Narrative Review)：對某一主題的文獻進行概括性的描述與評論。
系統性文獻回顧 (Systematic Review)：採用嚴謹、透明、可複製的流程步驟，全面盤點所有符合特定條件的研究，以回答一個明確的研究問題。
後設分析 (Meta-Analysis)：在系統性文獻回顧的基礎上，運用統計方法整合多個量化研究的數據，以計算出一個更穩定、更精確的總體效果量。
第三部分：資料的蒐集與分析
選擇了研究方法後，下一步便是如何蒐集與處理資料。資料的性質與蒐集方式，以及後續的數據分析，直接影響研究的品質。
一、資料的來源類型
初級資料 (Primary Data) vs. 次級資料 (Secondary Data)
初級資料：由研究者為了當前研究目的而親自蒐集的第一手資料。例如，自己執行的問卷、訪談錄音、實驗數據。
次級資料：由他人為其他目的所蒐集，而被研究者引用或再分析的現成資料。例如，政府統計報告、公開數據庫、他人已發表的研究數據。
資料類型
優點
缺點
初級資料
• 完全符合研究目的• 研究者能完全掌控蒐集過程與品質
• 耗費大量時間、金錢與人力• 需要具備資料蒐集的專業知識
次級資料
• 節省時間與成本• 可進行跨時間或跨地域的比較
• 資料可能不完全符合研究需求• 無法控制原始資料的品質與蒐集方式
實驗性資料 (Experimental Data) vs. 描述性資料 (Descriptive Data)
實驗性資料：透過對照實驗蒐集而來，旨在確定因果關係。
描述性資料：透過觀察或調查蒐集而來，旨在描述某個人群或現象的特徵，不探討因果。
二、研究中需注意的常見偏誤 (Bias)
無論採用何種方法，研究者都需警惕可能影響研究信效度的偏誤，並遵守研究倫理的規範。
觀察者偏誤 (Observer Bias)：研究者的個人信念、期望或背景，無意中影響了他們對資料的解釋或記錄方式。
選擇偏誤 (Selection Bias)：抽樣過程不當，導致選出的樣本無法代表目標母體，使研究結果產生偏差。
回憶偏誤 (Recall Bias)：受訪者因記憶不清或遺忘，導致對過去事件或經驗的陳述不準確。
社會期許偏誤 (Social Desirability Bias)：受訪者為了符合社會期望或給研究者留下好印象，而提供不真實的答案，尤其在涉及敏感議題時。
霍桑效應 (Hawthorne Effect)：研究對象因為知道自己正在被觀察，而改變其平時的自然行為。
減輕偏誤的策略：採用三角交叉檢證 (Triangulation)，即使用多種資料來源、多位研究者或多種研究方法來驗證同一發現；在研究設計中保持匿名性；建立良好的訪談關係以獲取信任。
第四部分：如何為您的論文選擇適合的研究方法？
選擇研究方法並非隨意挑選，而是一個深思熟慮的決策過程。您可以透過以下五個問題來引導您的思考，確保所選方法能達成您的研究目標。
我想回答什麼樣的研究問題？
您的研究主題是探索性的（「是什麼經驗？」）還是驗證性的（「有沒有影響？」）？前者適合質性研究，後者適合量化研究。
我的研究對象或資料來源是什麼？
您需要與人進行深入互動嗎？（質性）還是可以透過大規模問卷或現有數據庫取得資料？（量化）
我想產生什麼樣的知識或影響？
是想建立一個新理論（紮根理論）？還是想解決一個實際問題（行動研究）？是想為某個研究議題提供普遍性的政策建議（量化調查）？還是想深入理解一群人的生命故事（現象學）？
我的研究資源與時間允許做什麼？
民族誌需要長期投入，大規模調查需要經費支援。誠實評估您的時間、預算、以及您本身具備的分析能力（如統計軟體操作能力、質性資料編碼能力）。
這個領域的學術社群認可什麼樣的研究方式？
參考您目標投稿期刊或學術領域的主流研究範式。瞭解您的讀者（如審稿委員）習慣接受何種形式的證據，能有效提高您論文被接受的機會。
常見問題 (FAQ)
Q1: 質性研究和量化研究可以一起使用嗎？
A: 當然可以。這種結合稱為「混合方法研究 (Mixed Methods Research)」。它的主要優點是能互補兩種方法的不足，例如，用量化數據提供廣度與普遍性，再用質性資料提供深度與脈絡解釋，從而獲得對研究問題更完整、更立體的理解。
Q2: 我的研究樣本數要多大才夠？
A: 這完全取決於您的研究方法。對於量化研究，特別是希望將結果推論至母體的調查或實驗，樣本數需要透過統計考量（如信心水準、抽樣誤差）來決定，通常越大越好。對於質性研究，重點不在於「數量」而在於「品質」，研究者會持續抽樣直到達到「資料飽和 (Data Saturation)」，即新的訪談不再產生新的觀點或主題為止，樣本數可能從幾位到數十位不等。
Q3: 什麼是「初級資料」和「次級資料」？
A: 「初級資料」是您為了自己的研究目的，親手蒐集的第一手資料，例如您自己設計並發放的問卷、您親自執行的訪談錄音。而「次級資料」則是其他人已經蒐集好的現成資料，您只是加以利用，例如政府的人口普查數據、公司的財務報表、或其他學者研究中的數據。
Q4: 如何確保我的研究是可靠且有效的？
A: 確保研究品質的關鍵在於嚴謹性。在量化研究中，我們關注「信度 (Reliability)」（測量結果的一致性）與「效度 (Validity)」（測量工具是否真的測到它想測的東西）。在質性研究中，我們則常用「可信度 (Credibility)」、「可轉換性 (Transferability)」等概念來評估研究的「嚴謹性 (Rigor)」。無論何種類型，減少前文提到的各種偏誤、遵守研究倫理、清晰透明地報告您的研究流程、並採用三角交叉檢證等策略，都是提升研究品質的重要方法。
總結
研究方法是學術研究的基石。從量化研究的嚴謹求證到質性研究的深度探索，再到混合方法的全面整合，每種方法都有其獨特的價值與適用範疇。最終的選擇並不存在絕對的「最好」，只有「最適合」。一個成功的研究，始於一個清晰的研究問題，並匹配一個能夠有效回答該問題、且在現實條件下可行的研究方法。
理解不同方法的哲學基礎、操作流程及其優缺點，是每位研究者的必修課。希望本篇指南能為您的研究旅程提供清晰的方向，幫助您更有信心地設計與執行您的研究計畫，最終在您的研究領域產出具有深度與影響力的研究成果。
資料來源
研究方法的類型有哪些？(實例與技巧) – Wordvice
研究方法有哪些：教你從5種找出適合你論文的研究方法種類
研究方法