“调研方法选得好,EPQ能省一半力。”

很多同学刚开始做EPQ的时候,都被一个问题卡住了:我到底该用什么调研方法?是写写文献综述就好?还是要发问卷、做访谈?网上一查,全是术语,越看越懵。

今天这篇文章,就来帮你系统梳理:EPQ调研方法有哪些?各自的优缺点是什么?不同选题适合哪些方法?怎么避免低效踩坑?

一、为什么调研方法是EPQ的关键?

如果说选题是EPQ的“灵魂”,那么调研方法就是“骨架”和“工具”。它不仅决定了你用什么方式去验证自己的研究问题,也直接影响你能否拿到高分,甚至影响整篇报告的学术深度。

而你选的调研方法,决定了两件事:

  • 你能不能找到有效的证据来回答研究问题;

  • 你的研究有没有说服力,能不能打动评审老师。

简单来说就是:你怎么收集信息 + 你怎么分析信息。

选得好,你能顺利完成项目、写出有逻辑的报告;
选不好,可能数据不够、分析乏力、逻辑说不通,最后只能“凭感觉凑字数”——得分自然就低了。

二、EPQ调研方法:二手调研

在EPQ项目中,二手调研是绝大多数同学都会用到的一种方式。

简单来说,就是通过阅读、整理和分析他人已经完成的研究成果来支持你自己的研究问题。你不需要自己发问卷、做访谈或实地观察,而是依赖已有的公开信息资源来构建你的分析逻辑。

有些同学会觉得:“这不就是‘百度一下’吗?”

其实不是!真正的Secondary Research讲究来源的权威性、信息的相关性、引用的规范性,它是建立学术严谨性的关键环节。

常见的信息来源有哪些?

在EPQ中,你可以参考的“可靠资料”大致包括以下几类:

✅ 学术性文献

  • 学术期刊文章(可通过 JSTOR、Google Scholar 等数据库查阅)

  • 大学出版社出版的专业书籍

  • 学术会议论文

✅ 政府或国际组织发布的官方数据

  • 英国国家统计局(ONS)

  • 世界银行、OECD、联合国开发计划署等国际组织

  • 各国教育部或卫生机构的政策文件与调查报告

✅ 专业数据库和权威媒体

  • Statista(统计数据平台)

  • BBC、The Guardian、Financial Times 等主流新闻媒体

  • 牛津、剑桥、哈佛等大学官网发布的研究摘要或教学资源

⭕优势:

  • 成本低,时间短,获取方便

  • 适合建立理论背景、做文献综述

  • 可用于跨国或历史类议题,避免样本难找的问题

❌局限:

  • 你无法控制资料质量,只能“被动接受

  • 不一定能精确回答你的研究问题

  • 不适合需要实时或主观反馈的问题

三、一手调研方法详解 + 使用建议

说完“看别人研究了什么”,我们再来说说EPQ中更“主动”的一种调研方式——一手调研(Primary Research)。发问卷、做访谈、观察行为、研究个案……只要是你亲自设计、亲自执行、亲自收集的数据,都属于一手调研。

👉方法一:问卷调查(Questionnaire)

这可能是EPQ中最“入门”也最常见的一手调研方式。你设计一份问卷,发给目标人群,比如同学、老师、青少年群体等,然后用统计工具来分析大家的回答。

⭕优势:

🔹快速收集大量数据,特别适合统计分析
相比访谈一次只能聊一个人,问卷可以一次收集几十甚至上百人的反馈。只要题目设计合理,收集来的数据非常适合制作图表、计算百分比、观察趋势,轻松提升报告“专业感”。

🔹发放方式灵活,适合学生资源条件
你不需要走访街头、安排会议,只需要一张链接或者二维码,发到微信群、朋友圈、学校群里就行。使用Google Form、问卷星、小红书问卷等工具都非常方便,而且可以自动汇总数据。

❌ 劣势:

🔹样本偏差影响结果可信度
不是所有人都会认真填写问卷,尤其是通过网络发放时,有人会“随便点点”或重复提交,这可能导致数据失真。你需要控制受众群体、设置防刷机制(如验证码/限填一次),确保数据有效性。

🔹题目设计稍有问题就会“踩雷”
比如:
问题表述太长或有双重否定,填答者容易误解;
选项设置不合理,无法准确表达受访者态度;
缺乏逻辑跳转或题目顺序混乱,降低填答体验。

🔹难以深入理解背后的“为什么”
问卷主要是量化调研,虽然可以告诉你“发生了什么”,但无法解释“为什么会这样”。如果你需要更深层的原因分析,可以考虑搭配访谈进行“混合方法”研究。

✨ 小建议:

问卷题目要尽量简洁清晰,避免双重否定
使用封闭式问题更方便统计分析
发布前先找朋友试填,测试是否容易理解

👉方法二:深度访谈(Interviews)

在EPQ调研中,如果你更想了解“人为什么这么想”“他们是怎么经历、怎么感受的”,那么深度访谈会是一个非常有价值的调研方式。

与问卷调查相比,访谈的优势不在于“量”,而在于深”。它能帮助你跳出数字和表格,进入到具体的个体经验中,让研究变得更加生动、真实、有温度。

⭕优势:

🔹真实、生动、有故事感
比起问卷上那种“1-5分”的选项,访谈中的回答往往更具体、带情绪、有背景,能体现“一个人背后的思考”。尤其在教育、心理、文化类选题中,这种素材非常宝贵。

🔹能够深入探索“为什么
有时候我们想知道的不只是“发生了什么”,而是“为什么会这样”。访谈可以让你了解行为背后的动机,补充问卷中无法获取的主观感受

🔹过程灵活,互动性
你可以根据受访者的回应,调整提问顺序,深入某个特别有趣的点,而不是拘泥于一套固定问卷。这个过程本身就是“发现新思路”的好机会。

❌ 劣势:

🔹前期准备和后期整理工作量
不只是“聊一聊”这么简单。你要提前联系受访者、设计提纲、安排时间、录音、转写、分析……整个流程平均每场访谈可能要花3-4小时甚至更多。

🔹数据偏主观,难量化处理
访谈数据主要是“质性数据”,也就是说你拿到的是一段段文字、语音,而不是可以直接做统计的数字。这要求你具备归纳总结和逻辑分析的能力

🔹样本小,不具代表性
EPQ时间和资源有限,大多数同学只能采访3~5人左右,所以很难得出“普遍结论”。但你可以通过“明确边界”和“结合其他方法”(比如文献综述或问卷),弥补这个缺陷

✨ 小建议:
提前准备核心问题,确保每场访谈都有重点
尊重隐私,提前征得受访者同意
访谈后立刻整理,避免记忆偏差

👉方法三:观察法(Observation)

观察法(Observation)是一种非干扰式的调研方式,强调研究者亲自进入现场,在不直接打扰被观察者的前提下,记录他们的真实行为和自然反应

⭕优势:

🔹数据自然、不受受访者的主观影响
相较于问卷和访谈,观察法所记录的是行为而不是语言,所以更真实、更贴近实际。它能让你看到人们在无意识状态下的反应。

🔹无需与被观察对象直接接触,降低成本与干扰
只要你进入场所并具备基本记录能力,你就可以开始调研,不需要提前联系受访者,也不必处理复杂的沟通流程。

🔹特别适合研究“行为趋势”与“互动模式”
比如,你可以观察一个课堂45分钟内学生举手次数、教师提问方式、同学互动密度等,再做行为编码与频次统计,这些都很适合呈现为图表和行为流程图,非常利于分析。

❌ 劣势:

🔹很难控制变量,容易“看错重点”
在真实情境下,有很多你无法控制的因素会影响结果:时间段不同、人群变化、环境噪音等。这些都可能对观察结果造成干扰,使得你很难得出明确因果关系。

🔹存在伦理问题,尤其涉及“隐私与知情同意
如果你观察的是具体的人,尤其是未成年人、学校课堂、私人空间等,必须确保:获得授权;不泄露个人隐私

🔹数据记录标准化难度大,主观性强
观察记录不是拍照或录像,而是靠你“用眼看 + 用笔写”,这就会带来主观性。不同人对同一场景的记录可能完全不同。

👉方法四:个案研究(Case Study)

在EPQ中,如果你希望深入研究一个对象,从多个角度对它进行剖析,并结合已有理论框架提出分析结论,那么“个案研究”会是非常适合你的方法。

⭕优势:

🔹内容深入,展示思维深度
个案研究不是“泛泛而谈”,而是要求你对一个具体对象进行全景式剖析。你可以从历史背景、运作逻辑、所处环境、所受挑战等多个维度展开分析,层次非常丰富,能充分展现你的研究能力和批判性思维。

🔹可做多变量互动分析,建立复杂模型
相比问卷调查主要分析“变量A和B的关系”,个案研究允许你探索“多个因素如何共同影响一个结果“。

❌ 劣势:

🔹结论不具普遍性,慎用“推广性语言”
你只研究一个对象,因此不能轻易下“普遍性结论”。比如:“Netflix的成功说明所有平台都该走个性推荐路线”——这是逻辑跳跃。

🔹容易写成“讲故事”而不是“做研究”
有些同学会把案例写成新闻报道或产品介绍,比如把企业发展史、人物背景写成一长段流水账。这不叫研究,这是“故事汇”。真正的个案研究应有清晰的问题意识、理论支撑、分析逻辑,而不仅仅是“资料堆砌”。

🔹分析结构必须严密,避免碎片化描述
个案分析最容易出问题的地方就是:你说了很多点,但每个点之间没有逻辑联系。建议你使用“主题分类分析”或“理论框架对照分析”的结构,把你的内容组织成清晰的层级,让读者一目了然。

写在最后:方法只是工具,思考才是核心

调研方法不是目的,而是你通往深入思考的一把钥匙。无论是问卷、访谈,还是观察、个案研究,它们都只是“载体”——真正决定你项目质量的,还是你对问题的理解有多深、分析有多清晰。

很多同学一开始会问:“我应该选哪种方法?”

其实比“选哪个”,更重要的是:你能不能把选的那个方法用扎实、讲明白

如果你正在准备自己的EPQ项目,不妨从以下几点开始:

  • 头看看你的选题:你研究的问题更适合收集什么类型的数据?需要人的观点,还是行为观察?是定量趋势,还是质性深度?

  • 提前规划时间线:不要等到最后几周才想“我要发问卷了”。调研方法需要准备、测试、收集、分析,每一步都比你想得更耗时。

  • 多和导师沟通:哪怕你还没完全想清楚,也可以带着想法去和老师讨论,他们能帮你判断方法是否可行,也会提醒你注意细节(比如样本代表性、伦理问题、数据处理等)。

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