Tradizionalmente , gli scienziati vedono un fenomeno che si verifica , creare una ipotesi – basata sulla conoscenza – e predice il fenomeno colpisce o è affetto da una cosa in particolare , quindi crea una semplice causa ( variabile indipendente ) e l’effetto ( variabile dipendente ) test. Ma cosa succede quando uno scienziato non dispone di sufficienti conoscenze per elaborare un’ipotesi convincente ? La scelta di una singola variabile per testare in questa situazione avrebbe preso un colpo nel buio . Ha più senso per trovare un modo per testare più variabili contemporaneamente. Studi incorporato o nidificato e minuscole sono studi in cui un ricercatore utilizza un gruppo di soggetti ( o gruppo ) per studiare più variabili che possono essere associati con un fenomeno . Ci sono diversi vantaggi per il disegno di ricerca incorporato, ma ha svantaggi . Crea una Fuller quadro della situazione

Embedded o progetto di ricerca nested caso è particolarmente adatto per gli studi descrittivi , che si concentrano sulla comprensione della situazione generale che circonda un fenomeno , e scoprire le possibili correlazioni tra quel fenomeno e altri. Per esempio; l’obiettivo di uno studio descrittivo di fumare potrebbe essere quello di scoprire se ci sono eventuali abitudini, fattori ambientali , o caratteristiche personali che sono correlate al fumo . Si potrebbe rispondere contemporaneamente più domande come : ? Sei fumatori guardare più film rispetto ai non fumatori; Sono i fumatori più probabilità di possedere pesci rossi rispetto ai non fumatori ? . L’obiettivo degli studi descrittivi è quello di scoprire quanto più possibile sulle circostanze di una situazione , e gli studi integrati aiuti che, sostanzialmente consentendo ai ricercatori di guardare più di una variabile indipendente alla volta . Correlazioni raccolte da studi descrittivi sono tipicamente studiati ulteriormente in più mirati , controllati , studi clinici nella speranza di determinare il nesso di causalità .

Riduce gli sforzi di raccolta dati

Perché i ricercatori possono utilizzare una gruppo di soggetti (o gruppo ) per studiare più variabili e le possibili correlazioni , il tempo e il denaro speso per tema di reclutamento può essere notevolmente ridotto . Anche il tempo speso per lo stesso processo di raccolta dei dati può essere ridotto , in quanto tutti i test necessari per un determinato periodo di tempo può essere somministrato al soggetto all’interno di una sola visita.

Crea un Well- studio Sample definito

Se si , come ricercatore , concentrarsi vostro studio su una sola coorte , non devi preoccuparti per le molte variabili confondenti che potrebbero influenzare i risultati della popolazione generale . La dimensione del campione più piccolo può funzionare per voi , soprattutto se il gruppo si studia è ben definito . Per esempio; si potrebbe effettuare uno studio descrittivo fumatori su pazienti correnti Hospital di St. Ann in Springville , Idaho . Il gruppo di controllo per il vostro studio può essere pazienti attuali non fumatrici in quello stesso ospedale . In questo modo , le differenze di confusione tra il gruppo di studio e gruppo di controllo possono essere significativamente ridotti , rispetto ad uno studio in cui; per esempio , il gruppo di studio è ricoverato in ospedale e il gruppo di controllo non è .

Risultati non può applicarsi a qualsiasi popolazione più grande

Purtroppo, con un campione di tale ben definita , in particolare se la dimensione del campione è piccola , i risultati dello studio non possono applicare a qualsiasi gruppo esterno quello studiato . Per esempio; correlazioni al comportamento di fumare per i pazienti attuali di Sant’Anna di nell’Idaho possono essere molto diverse rispetto alle correlazioni al comportamento di fumare per tutta la popolazione degli Stati Uniti I risultati possono anche essere diversi rispetto ai risultati che si trovano dai pazienti correnti al St. Ann di Miami . Le differenze tra le popolazioni possono essere dovute a influenze culturali , le risorse disponibili , i fattori ambientali locali , o un qualsiasi numero di altri motivi . Qualunque sia la ragione, è importante ricordare che qualsiasi variabile non specificamente rappresentato non può essere incluso nel campione .