留学生在和导师的meeting中，是否问过你research bias的问题？在英语dissertation写作过程中，和导师会面也是完成高质量dissertation中关键的一环。有些导师在methodology部分，甚至在proposal部分时便会提问一些关于研究设计的细节，其中便可能会有关于research bias的提问。那么我们应该如何回答这方面的问题呢？下面英国翰思教育来聊聊这个话题。
首先，需要弄清楚什么是research bias。在methodology的部分，大部分留学生会阐述关于研究如何设计，样本的选择和数据的分析。然而在research design或者在数据分析时，research bias便可能出现。Research bias可能源于任何偏离事实的情况，例如研究者的固有印象或者样本的选择偏差。不管是在qualitative research中还是在quantitative research中，research bias都有可能存在。同学们应该如何避免research bias呢？在dissertation中，research bias可以分为几类。包括information bias，sample bias，information bias以及selection bias。在接下来的几篇blog中，老师会针对不同的research bias进行分析，并且给出相应的回答导师的方法。
简单来说，research bias是源于对事实情况的理解偏差或者选择的样本的偏差。而这种偏差可能大多由个人的一些固有偏见或者所处位置的信息茧房导致的。例如，在leadership style的研究中，由于stereotype 之类的因素，在做transformational leadership style的研究时，可能会偏向于选择female leader做样本；或者在做关于temporary employee的研究时，可能会选择更多女性参与者来了解她们选择part-time job 的原因。但这也可能导致研究结果只能反应出部分女性选择part-time job的原因，而非temporary employee选择part-time job的原因。这类的research bias会导致收集数据不全面，结果和事实有较大的偏差。
再者，当研究者在做research design时，更偏向于某一方的观点，则研究者在收集数据时，可能自然而然地就会将研究设计得偏向于某一方。最简单直接的例子可以从AI的运用中得到。当研究者对AI的运用领域认识不足时，可能只会将目光瞄准于AI在日常工作中的运用，如AI帮助做一些文本整理等等。
但对于AI在残障人士中的运用以及其他方面的运用可能会有一些信息偏差。因此在做这方面的研究时，留学生对于该领域的选题可能会有一些认知偏差，也因此会导致在选择样本时会有一些样本偏差。这些偏差会导致的研究设计局限性和数据收集的局限性。要避免这部分的research bias，留学生可以在literature review中多收集不同的文献，通过文献的样本以及他们针对的领域来让自己对研究领域的有更深刻的理解。
在meeting中，如果导师问到了这方面的research bias，那么留学生可以从literature review和research design方面做一个解释。例如，在literature review中是否包含了该research topic相关的不同研究和不同论点，以及在设计研究时，是否通过不同的提问方式将该领域正反两方面的观点都包含其中并且互相验证。通过这些讨论可以想导师展示自己如何避免research bias。
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