论文研究方法部分是研究的核心框架，需清晰呈现研究设计、数据收集与分析的逻辑，确保研究的科学性与可重复性,以下为详细内容参考：
在研究方法部分，首先应明确研究范式与设计，若研究采用定量范式，需说明实验设计、准实验设计或非实验设计（如调查研究），并阐述自变量、因变量及控制变量；若为定性范式，则需解释案例研究、民族志、扎根理论或现象学等选择的依据，强调对研究对象深层意义的探索，混合方法研究则需说明定量与定性数据的整合方式（如解释性序列、探索性序列设计），一项关于“社交媒体使用对青少年心理健康影响”的研究，若采用定量范式，可设计问卷调查法，通过随机抽样选取样本，控制年龄、性别等变量；若采用定性范式，可选取典型案例进行深度访谈,探索其主观体验。
数据收集工具与程序需详细说明，定量研究应明确问卷量表的选择（如成熟量表或自编量表，需报告信效度检验结果）、实验仪器（如眼动仪、生理记录仪）的型号与参数；定性研究则需说明访谈提纲、观察记录表或文本分析框架的设计过程，数据收集程序应包括抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、目的性抽样等）、样本量确定依据（如G*Power power分析、饱和原则）、实施步骤（如预调研、正式调研的时间与地点）、伦理考量（如知情同意书、匿名化处理），问卷调查需说明发放渠道（线上问卷平台、线下纸质问卷）、回收率及有效问卷筛选标准（如作答时间、逻辑一致性检验）。
数据分析方法需与研究问题匹配，定量数据分析常用统计方法，包括描述性统计（均值、标准差）、推断性统计（t检验、方差分析、回归分析、结构方程模型）及非参数检验（如Mann-Whitney U检验），需说明使用的软件（如SPSS 26.0、AMOS 24.0）及版本；定性数据分析则包括内容分析（编码、归类）、主题分析（提取主题网络）、话语分析或扎根理论（三级编码：开放式、主轴、选择性编码），需辅以分析工具（如NVivo 12）示例，采用回归分析时，需说明变量进入方式（强制进入法、逐步回归法）及检验模型拟合度的指标（如R²、 Adjusted R²、RMSEA）。
研究效度与信度保障措施必不可少，定量研究可通过预调研检验量表信度（Cronbach's α系数）、效度（结构效度、效标效度），并通过控制无关变量、增加样本量提高内部效度；定性研究则通过三角验证（数据来源三角验证、方法三角验证）、成员校验（将结果返回受访者确认）、研究者反思日志（减少主观偏见）确保可信度，为避免共同方法偏差，可采用Harman单因子检验或程序控制法（如题项计分方式差异化）。
可使用表格清晰呈现研究框架，
| 研究环节 | 定量研究示例 | 定性研究示例 |
|---|---|---|
| 研究设计 | 问卷调查法（横断面研究） | 案例研究（多案例嵌入式设计） |
| 抽样方法 | 分层随机抽样（按学校类型分层） | 目的性抽样（选取3所典型中学） |
| 样本量 | 500人（G*Power分析，α=0.05，power=0.8） | 饱和抽样（访谈至第20人无新主题出现） |
| 数据分析工具 | SPSS 26.0（描述性统计+多元回归） | NVivo 12（三级编码+主题提炼） |
相关问答FAQs：
Q1: 研究方法部分是否需要说明选择该方法的原因？
A1: 是的，需结合研究问题、研究目标及方法论特点，说明该方法如何有效回答研究问题，若研究探索“未知现象”，定性研究更适合；若验证“变量间因果关系”，定量实验设计更合适。
Q2: 如何确定样本量？
A2: 样本量确定需综合考虑研究类型、统计方法及资源限制，定量研究可通过G*Power软件进行power分析，或参考Krejcie & Morgan样本量表；定性研究则采用“信息饱和原则”,直至新增数据不再提供新信息。
