数据收集是英国本科dissertation的一个重要部分。要完成高质量的dissertation，留学生需要考虑如何收集有效数据，如何贴合题目选择最合适的data collection method。Data collection是一个收集数据，观察结果或测量结果的系统过程。只有对整个研究有一个全面的理解和分析，才能设计出合适的数据收集方法。因此，在设计各种数据收集方法之前，大家需要考虑一些dissertation中的因素，如研究目的、需要的数据类型、可能的数据收集和处理方法。一般来说，要设计出合理高效的data collection method，留学生需要遵循以下四个步骤。
首先，需要精准确定研究目的。Dissertation的aim和research question是整个研究和数据收集过程的重点。在确定数据收集的方法之前，需要先确定研究的目标是什么，以及如何将这一目标分解为可以解决的实际问题。例如，研究方向如果是大型跨国企业中，员工对其直接领导的看法，那么在设计data collection method时便需要考虑这个研究方向可以如何分解。例如，基于此研究方向，可以有两个目标，包括不同部门的员工对其直接领导的评价是否有差异以及深入研究这一差异的来源。通过这样的目标分解，可以确定研究需要哪些数据以及如何有效收集数据。不同的研究需要怎样的数据，我们将在接下来的几篇笔记中详细讲解。
第二步，选择合适的data collection method。针对不同的数据，其收集方法也会有各种不同。一般来说，实验研究（Experimental research）用于收集定量数据，Interviews, focus groups和ethnographies主要用于收集定性数据。Survey或者questionnaire一般也用于收集定量数据。Observation和secondary data collection则可以收集定性或者定量数据。不同method可以帮助留学生收集到不同的数据内容以便回答研究问题。
第三步，确定数据收集的过程。在选定了method之后，便需要考虑应当如何实现数据收集的过程。因此，在确定了data collection method之后，大家需要考虑的是怎样的人可以提供有效数据，以及如何才能接触到这些人。这也就是dissertation中的sampling部分。选择怎样的样本，如何收集到足够的样本，便是sampling strategy中需要说明的部分了。以员工对其直接领导的看法这一题目为例，跨国企业中的员工是可以直接提供数据的人。那么在这一过程中，研究者应当考虑如何邀请这些人参加survey或者interview，以及设计怎样的问题可以得到有效的数据。而在一些experimental research中，研究者则需要考虑如何通过实验设计得到有效数据。
最后一步便是实践设计的data collection method。在一些研究中，为了让数据收集方式更加有效，研究者会做pilot survey。例如，先邀请较少数量的respondents回答问卷。在他们回答之后，在他们对问卷问题反馈的基础上，对问卷做一些相应的调整。这样的pilot survey有助于研究者更好地收集有效数据。
以上四步希望可以帮助大家做好data collection。
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