論文や学位論文を書く過程で、自分の研究には固有の欠点があると突然気付くことがあるかもしれません。 心配しないでください。 事実上、すべてのプロジェクトには、研究に対する制約があります。 しかし、これらの問題を認識し、正確に説明できるかどうかが、真の研究者と科学博覧会プロジェクトを行う小学生との違いです。 真実の回答、被験者へのアクセス、調査機器に関する懸念は、研究上の制約のほんの一例です。 以下のセクションでは、論文の区切り、制限、前提の違いを明確にします。

Delimitations

区切りは、あなた自身の論文や学位の境界として設定する定義ですので、区切りはあなたのコントロール下にあります。 目標が完成不可能なほど大きくならないように、デリミテーションを設定するのです。 区切りの例としては、目的、リサーチクエスチョン、変数、採用した理論的目標、研究対象として選んだ母集団などがあります。 区切り目を示す際には、なぜこの研究方針を選んだのかを明確に読者に伝えましょう。 その答えは、単にそのテーマに興味があった、あるいはある知見を明らかにすることで専門分野の水準を向上させたいと思ったからかもしれません。 いずれにせよ、区切りの後に、他の選択肢と、その選択肢を選ばなかった理由を明確に記す必要があります。 実用性、興味、あるいは手元の研究との関連性などの理由で、これらの選択肢を避けたかもしれません。 例えば、ヒスパニック系の母親は肥満児の割合が最も高いので、ヒスパニック系の母親だけを調査することもできたかもしれません。 区切りは、理論や研究課題と強く関連していることが多いのです。 例えば、未婚のアジア人女性、白人女性、アフリカ系アメリカ人女性、ヒスパニック系女性の間で子育てスタイルに違いがあるかどうかを研究する場合、これらの属性を持つ参加者のみを含み、男性、既婚女性、その他すべての民族の独身女性を除外することが研究の区切りとなります（包含基準、除外基準）。 さらに、自由形式の回答を追加するのではなく、自由形式のリッカート尺度の回答のみをアンケートに含めることで、アンケートに参加し、回答することに積極的になる人がいるかもしれません。 区切りが良いとか悪いとかではないことを覚えておいてください。 区切りは、研究デザインに関連する研究の対象範囲を詳細に記述したものに過ぎません。 9864>

制限

論文の制限は、限られた資金、研究デザインの選択、統計モデルの制約、または他の要因から、ほとんど制御できない研究の潜在的な弱点です。 また、制限とは、合理的に除外することができない、あなたの研究の制約であり、あなたの設計と結果に影響を与える可能性があります。 限界は、事実上すべての研究プロジェクトに影響するだけでなく、人生 のほとんどの物事にも影響するので、限界について心配する必要はありません。 お気に入りのレストランに行くときでさえ、メニューの選択肢には制限があります。 もし、あなたが切望していたメニューのあるレストランに行ったとしても、お気に入りのレストランを楽しむためのサービス、価格、ロケーションを受けられないかもしれません。 また、アンケートの回答を調査する場合、自分の求める参加者のタイプや地理的範囲を正確に把握することには限界があるかもしれません。 また、アンケートに答えてもらった人が、本当にランダムなサンプルであるとは限らないという制限もあります。 データ収集のために一般的なテストを使用した場合、そのテストの信頼性によって結果が制限されます。 調査をある期間に限定した場合、その期間の社会の動き（例えば、経済や社会の動向）に結果が左右されます。 論文の限界は、多くの場合、研究者によって解決できるものではないことを、皆さんは覚えておく必要があります。 また、自分に限界があるものは、他の研究者にも限界があることを忘れてはいけません。相手が最大手の医療研究企業であれ、消費者習慣の企業であれ、同じことなのです。 ある種の限界は、研究で取る分析手法にも関連していることが多いのです。 例えば、ヒューリスティックや現象学のような定性的な手法は、再現性に欠けることがあります。 また、よく使われる定量的な統計モデルのほとんどは、相関関係のみを判断でき、因果関係は判断できません。

前提

前提とは、あなたの学位論文や卒業論文を読む研究者や同僚が真実として受け入れるもの、あるいは少なくとももっともらしいと受け入れるものを指します。 言い換えれば、あなたの論文を読む学者は、あなたの研究のある側面が、あなたの母集団、統計的検定、研究デザイン、または他の制限を考えると、真実であると仮定するのです。 例えば、あなたが友人に「お気に入りのレストランはイタリアンレストランだ」と言えば、その友人は「あなたは寿司を食べるためにそのレストランに行くのではない」と考えるでしょう。 イタリア料理を食べるために行っているのだと思われるのです。 ほとんどの仮定は本文中で議論されないので、本文中で議論される仮定は、研究の限界の文脈で議論されます。 これは重要なことです。なぜなら、仮定と限界の両方が、研究から得られる推論に影響を与えるからです。 調査研究において、より一般的な仮定の1つは、正直で真実味のある回答という仮定です。 しかし、特定のデリケートな質問では、この仮定を受け入れることが難しい場合があり、その場合、調査の制限事項として記述されることになります。 例えば、アンケートで犯罪行為を報告するよう求めることは、食習慣を報告するよう求めることほど信頼できないかもしれません。 重要なのは、限界と仮定が互いに矛盾してはいけないということです。 例えば、サンプルが米国の1都市に限定されていることから、一般化可能性が研究の限界であると述べた場合、米国の人口に対する一般化可能性を研究の仮定として主張すべきではありません。 定量的な研究デザインにおける統計モデルにも仮定があり、より厳密なものもあります。 これらの仮定は一般的に、分布、相関傾向、変数の種類など、データの特徴に言及しています。 これらの仮定に違反すると、サンプルサイズやその他の考慮事項に依存することが多いのですが、大幅に無効な結果につながることがあります。