在英国硕士dissertation写作中，methodology是其中一个重要部分。而在写作这个部分的时候，有些学生往往会遇到一些生疏的名词，不知道应该如何在method中运用这些名称。那么在本篇笔记中，英国翰思教育将对这些名词做一个解释。
1.Primary data VS. secondary data
Primary data和secondary data有各自不同的优势。在研究设计时，研究者可以根据自己的研究目的和各种data的优势和属性选择不同类型的data或者两种类型的数据都包含进研究中。一般来说，primary data的优势在于，研究者可以根据自己的研究目的设计data collection method以获得所需的变量，或者深入挖掘所需的in-depth qualitative data。但是primary data的收集时间较长，收集成本也较大。所以在一些研究中使用secondary data可能会更加便利。
如有些研究可以通过systematic review等方式，对比其他研究的结果和数据，从而得出研究问题的答案。在methodology中，大家可以根据自己的研究方向和所需的信息选择不同类型数据。
2.Qualitative research VS. quantitative research
Qualitative research更偏向于收集文字信息和文本含义之类的数据。而quantitative research则偏向于收集统计学的数值数据。因此，quantitative research一般会用统计学工具对收集到的数据进行系统分析。而qualitative research则侧重于更加详细地分析探索一些概念或者经验。例如，quantitative research可以通过统计学的数值数据概括出某一种现象。而qualitative research则是从某一个案例入手，通过textual information之类的文本信息深入分析某些经历或者概念，从而找出该案例中出现某些现象的原因。
在qualitative research中，一般会用到interpretivism这一研究理念。Interpretivism理念提出，不同人或者环境对事物的影响或者解读都是不同的。因此在qualitative research中，通过收集文本信息和背景信息等分析案例中的独特影响，并结合背景信息解读案例。
3.Reliability and validity
在一些国外dissertation写作要求中，methodology部分需要包含reliability和validity。其中，reliability指的是测量的一致性，既在同样条件下是否可以重复该实验，以及是否可以重现结果。Validity指的是测量的准确性，既该测量结果是否能确实代表了应该测量的内容。在data collection 的设计中，学生可以参照一些以往的研究，通过参考其研究设计或者问卷问题等来做出贴合自己研究目的的设计。在这种情况下，data collection method的reliability可以结合其他研究的可重复性之类的内容进行讨论。
而在validity部分，统计类的数值数据可以通过做一些变量的测试以确保internal validity和external validity。同时在一些说明中，可以将相关的理论和之前有涉及到的一些研究的结果包含在validity的解释中。通过这些描述和解释，研究者可以在method中说明数据收集的一致性和准确性.
明确了这些名词的意思，便可以选择合适的方式。不管是哪种类型的数据收集方式，留学生最重要的是考虑自己研究的目的和所需的数据类型等。通过这些因素确定自己需要哪种类型的data，以及哪种类型的research。
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