研究问题
研究问题（Research Question）究竟是指什么？
1. 首先必须是你有兴趣去研究的一个问题；
2. 是具有挑战性的吸引人的问题；
3. 是与已有知识密切有关的问题，通过研究这个问题，其答案可以加深或扩大我们原有的认识；
4. 是一个简单而直接的问题，应该避免抽象而不具体的问题以及有太多变量的问题；
5. 研究问题必须有可行性，也就是通过实验、观察、调查等可以找到答案的问题。
对于刚刚起步的研究工作者，开始时要把研究问题定得简单一点。但是简单并不等于没有深度和难度，不等于不能有重大发现。切记：“Garbage in, garbage out”，好的研究结果来自于提出好的研究问题。
科学工作和成果是要逐步积累的，这就像打仗一样，总的目标是消灭一个集团军或攻下一座城市，但真正打起来，还是要以每次消灭一个连、一个营，攻占一个据点为一次行动的目标。
一个成功的科学家就应该像一个将军，他会在一个领域发表一系列的文章。起初时候旁人不知他的最终目的，但在一个阶段之后，你会发现原来他是有步骤有计划地解决了一个大问题。
在确立自己的研究问题时，关键是学会将一般问题转化成一个可以研究的问题。记住不是所有的问题都可以转化为研究问题。
此外，形成一个研究问题，需要你在相应领域有丰富的知识，熟悉有关的研究方法，还需要你长期的用心思考，特别是在阅读与掌握已有文献之后，要能找到在现在的研究结果的基础上再深入下去的突破口，对于初学者来讲，这方面是会有困难的。所以在开始时应多求得导师的指导和帮助，多与同学讨论，并且每次做研究时要有目的地学习如何才能形成一个好的研究问题。
在形成研究问题时，关键在于概念的应用及假设的提出。
此时，必须将概念转化为可以量度的变量。当一个概念（concept）可以用数值来量度时，这个数值就称之为变量（variable）。
△ 例子
下面用具体的例子说明无法量化的和可以量化的概念，例如：
这个菜很好吃、睡得不香、不喜欢这个电影、他是一个好人，这些都是属于无法量化的概念；
这个程序很有效、这个医院对病人有高质量的服务、这项工作很浪费时间、在这个单位有歧视妇女的情况，则属于可以量化的概念。
有时候，需要先从概念到指标（index）再到变量。例如：
富有，学术成就 是两个概念。
与它们相对应的指标有：
（富有）收入、固定资产，
（学术成就）学位、业绩、职位等级、研究成果、学界地位等。
与这些指标相对应的变量则是，
（富有）年收入、房产、汽车、存款、投资、其他财产，
（学术成就）学士／硕士／博士、所教课程、讲师／副教授／教授、发表文章数量／杂志影响因子／文献引用次数、学会／专业杂志中职务等等。
变量
关于变量的种类大抵有：
1. 从因果关系的角度：分自变量、因变量、外部变量（或称中介变量）。
2. 从研究设计的角度，自变量有主动型和属性型两种；主动型是可以被操作、变化或控制。如在一种刺激／反应关系的测量中刺激值就是主动型自变量的例子（而反应值则是因变量）。属性型是不能变化或控制，例如受试者（物）的特征，如年令、性别、教育程度等。
3. 从测量角度，也会有两种途径划分变量种类：即测量单位是离散型的（命名的或序数的）或连续型的，以及测量单位是定性的或定量的。
△ 例子
以下举一个例子来说明上述的步骤：
某社会学工作者对酒精中毒这个危害社会与个人的问题很感兴趣。他把这个问题细分为如下方面：酒精中毒的特征、形成过程、对家庭的影响、社会对酒精中毒的态度、对酒精中毒者的处理模式及有效性等等。然后他选择其中之一，以 “酒精中毒对家庭影响” 作为研究工作的首要方面。
以 “酒精中毒对家庭影响” 作为研究工作的首要方面
据此提出如下研究问题：
1. 酒精中毒对婚姻关系的影响；
2. 酒精中毒如何影响儿童的生活；
3. 酒精中毒如何影响家庭的经济。
进一步需检查，为实现这些研究目的:
1. 所需的工作量，
2. 他的时间，
3. 他的财力，
4. 他或他的导师在这方面的技术专长。
最后再重复思考一下：
1. 是否对此问题的研究真正有兴趣，
2. 是否同意这个研究目的，
3. 他可利用的资源（如受试者、时间、财力），
4. 自己的专长能否胜任这项研究。
在这几点上都得到肯定之后，他便可以确立这项研究工作的研究问题。
研究假设
在形成研究问题的基础上，可以进一步提出研究假设（hypothesis）。
“假设”是研究者对于实验结果的一种尝试性的猜测，它的正确与否还是末知的，大部分情形是在讨论两个或多个变量之间的一种特殊关系。通常，一个假设可用实验或观察加以支持或否定。一个假设证错容易，但要证对不易。
一般来讲，研究假设有如下的特征：
a. 假设必须是简单和单一的，
b. 假设必须是可以被验证的，
c. 假设必须是与已知的知识有联系的，
d. 假设必须是可操作的。
研究假设的型式，从推演角度来看，分归纳式或演绎式，从表达角度来分，有叙述变量之关系式及叙述变量之差别（Null hypothesis, 零假设）式。
△ 例子
下面再用一个实验设计来说明怎样形成的不同研究假设。
有一个研究的目的是：
母子保健服务（MCH），营养品免费供应（NS）和婴儿死亡率的关系。
在研究中，研究者将所有被考察与跟踪的婴儿分为四种情况：
1.同时享有免费营养品及母子保健服务（MCH＋NS），
2.仅享有母子保健服务（MCH），
3.仅享有免费营养品（NS），
4.均不享有母子保健服务及免费营养品（对照组）。
于是，可以有好几种方式来形成研究的假设：
1. 不同的处理方式不会影响死亡率（零假设），
2. MCH＋NS组相对于其他三组有较低死亡率 （差别假设），
3. 婴儿死亡率在MCH 组在五年内将被控制在3%的水平（患病率假设），
4. 婴儿死亡率在五年内在MCH 组比NS 组低3 倍 (关联假设)。
本文大致上介绍了在科学研究开始阶段，研究者必须思考并明确提出他的研究问题，并进一步对研究结果提出假设。只有好的可行的问题，才会有好的研究结果。研究者经过自己不断地探索、艰苦的工作，通过验证一个个的假设，才可能上升到建立理论，甚至确立为定律。
转自：“陨石论文指导”微信公众号
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