了解用於測試假設的框架
有各種研究方法，每種方法都有其特定的優點和缺點。 科學家選擇的主要取決於研究的目的和正在研究的現象的性質。
研究設計提供了一個標準化框架，通過該框架來檢驗假設並評估假設是否正確，不正確或不確定。
即使假設不真實，研究往往可以提供可能證明有價值的見解或將研究推向一個全新的方向。
有許多不同的方法來進行研究。 這是最常見的。
橫斷面研究
橫斷面研究涉及尋找具有特定特徵的不同人群。 例如，研究人員可能會評估一群年輕人，並比較一組老年人的相應數據。
這種類型的研究的好處是它可以相對較快地完成; 研究數據是在相同的時間點收集的。 缺點是，研究旨在使原因和效果直接相關。 這並不總是那麼容易。 在某些情況下，可能會有影響因素造成混淆。
為此，一項橫斷面研究可以表明，絕對風險（一段時間內發生的事件的可能性）和相對風險（發生在一組中的事件發生的可能性）到另一個）。
縱向研究
縱向研究涉及在相當長的一段時間內研究同一群體的個體。 數據在研究開始時收集，並通過研究過程反複收集。 在某些情況下，縱向研究可能會持續數十年或者是開放式的。
一個例子是天才研究的天才 ，開始於20世紀20年代，並持續至今。
這項縱向研究的好處是它可以讓研究人員隨著時間的推移來觀察變化。 相比之下，其中一個明顯的缺點是成本。 由於長期研究的費用，它們傾向於局限於較小的一組科目或較窄的觀察領域。
在揭示的同時，縱向研究很難適用於更大的人群。 另一個問題是參與者可能經常退出中期研究，縮小樣本量和相關結論。 此外，如果某些外部力量在研究過程中（包括經濟學，政治學和科學）發生變化，他們會以一種明顯扭曲結果的方式影響結果。
我們在Terman的研究中看到了這一點，其中智商和成就之間的相關性被諸如20世紀40年代和50年代的大蕭條和第二次世界大戰（限制教育成就）和性別政治（這限制了女性的職業前景） 。
相關研究
相關性研究旨在確定一個變量是否與另一個變量有可測量的關聯。
在這種非實驗研究中，研究人員研究了兩個變量之間的關係，但並未自行引入變量。 相反，他們收集並評估可用數據並提供統計結論。
例如，研究人員可能會考慮小學的學術成就是否會導致未來薪酬更高的工作。 雖然研究人員可以收集和評估數據，但他們不會操縱任何有問題的變量。
如果由於不可能，不切實際或不道德而無法操縱變量，則相關性研究很有用。
例如，您可能會提出，生活在嘈雜的環境中會使您在工作場所中效率低下，但人為地註入該變量將是不切實際和不合理的。
相關研究顯然有其局限性。 雖然它可以用來識別關聯，但並不一定會提示效果的原因。 僅僅因為兩個變量有關係並不意味著一個變化會影響另一個變化。
實驗
與相關研究不同，實驗涉及變量的操縱和測量。 這種研究模式在醫學，化學，心理學，生物學和社會學中是最具科學性的，最常用的。
實驗研究使用操縱來了解受試者樣本中的因果關係。 樣本由兩組組成：實驗組中引入變量（如藥物或治療）和不引入變量的對照組。 確定樣本組可以通過多種方式完成：
- 受試者代表特定人群的人口抽樣
- 隨機選擇受試者以查看變量的影響是否始終如一
雖然實驗性研究的統計值是穩健的，但其中一個主要缺點可能是確認偏差 。 這是調查員希望發表或獲得明確結果的願望可能會歪曲解釋，從而導致假陽性結論。
避免這種情況的一種方法是進行雙盲研究 ，其中參與者和研究人員都不知道哪個組是控制組。 一項雙盲隨機對照試驗（RCT）被認為是研究的黃金標準。