方法1 方法1之3：在整个研究过程中防止偏见

1. 1审查你的机构或赞助者的研究准则。如果你的研究是由大学、企业或其他赞助者资助的，一定要熟悉研究协议的条款和条件。有些机构可能要求与该机构分享成果。许多协议描述了对保密的承诺，并要求研究人员披露任何利益冲突。审查你与赞助者的协议，以确保你符合所有的准则。

2. 在研究过程的早期起草你的研究报告。在你开始收集数据之前，写一份研究报告的草稿。这将使你准备好在进入研究阶段时只专注于收集数据。此外，它还将为你的期望创建一个早期记录，这可以帮助你在以后的过程中识别偏见。

3. 3保持详细记录。在进行定性研究时，每个研究者都应该保持详细的笔记和电子记录。要确保你在实验或观察过程中记录数据。等到以后再记录数据，会给你的数据带来错误或错误信息。

4. 4在报告中纳入所有数据。在报告中包括你的所有发现和你收集的任何初步数据，即使这些数据看起来没有用。承认你是否有任何期望，以及这些期望是如何被证实或被反驳的。读者应该能够看到所有的数据，以便他们能够得出自己的结论或提供建设性的反馈。向读者提供所有的数据将有助于防止你歪曲信息和将偏见引入研究中。

5. 5、承认局限性。一定要在你的报告或论文中包括一个描述你的研究局限性的部分。在这一节中，要坦诚地说明影响研究的任何问题，或者是否有任何问题需要进一步研究。这将向你的读者表明，你对你的研究进行了批判性的和诚实的思考。例如，如果你进行了一次民意调查，而你意识到你的一些问题可能促使受访者以某种方式回答，那么就在这一部分承认这一点。"调查问题包括一个声明，可能向参与者表明我们的研究是由学校赞助的。这句话被列在最后，很可能只影响到剩下的两个问题。"

方法2 方法2的3：限制参与者的偏见

1. 1 提出间接问题以限制偏见。如果你的研究方法包括采访参与者，那么必须承认参与者自己的答案可能是不准确的。人们通常会安排好回答，使他们看起来更讨人喜欢，他们可能不太愿意在有争议的话题上给出一个真实的答案。通过问一些间接的问题，让他们想一想第三方在特定情况下会怎么做，来解决这个问题。如果你面试的是一个同事，避免直接问他们是否对目前的工作不满意。重新设计问题，使其不那么直接。"你的大多数同事对你办公室的管理有什么看法？"这种关于第三方的间接问题可以促进受访者做出诚实的回答。

2. 2起草开放式的问题。向参与者提出开放式问题，可以让你更好地了解你的研究课题的范围。这些类型的问题允许额外的信息自由流动，这可能会揭示出你之前可能没有考虑过的情感反应和对该主题的态度。在你的调查、问卷或访谈中包括这些类型的问题，以收集更有意义的数据。不要问参与者一个他们可以简单回答的封闭式问题。不要问某人在上次选举中投了谁的票，而是让他们描述他们对每个候选人的感受。如果你想衡量你办公室的一个新的工作流程是否有帮助，问员工这个流程对他们的工作有什么影响。"这个流程对你的工作流程有什么帮助或阻碍？"这个问题会比简单地问他们是否喜欢这个新流程更能揭示问题。

3. 3 保持中立的立场。在从主题到研究的赞助者的一切问题上保持中立和公正的立场。如果受试者能感觉到您或其他研究人员有某种感觉，他们可能会调整自己的答案以符合您的期望。或者，如果一个特定的公司或机构赞助了这项研究，参与者可能会受到赞助商的声誉、使命宣言或在一个行业中的整体影响的影响。不要在提供给参与者的材料上加上你公司的标志或学校的印章。例如，如果一个人被调查对某所学校的效率有何感受，如果他们怀疑或知道该机构在进行研究，他们可能会提供一个有偏见的答案。如果你在向在校学生收集关于招生过程的意见，不要让参与者知道你是否在招生办公室工作或在招生委员会任职。

4. 4避免暗示有一个正确的答案。默许偏见描述了一个人倾向于积极和同意以避免冲突。这也是一种比较容易的反应，因为同意并继续下去比提供彻底的、真实的反馈所需的努力要少。为了促使有意义的回答，避免制定要求某人同意或不同意的问题，并从访谈或调查中删除任何是或不是以及真或假的问题。在客户满意度调查中，不要要求受访者同意或不同意，而是提出针对项目的问题。形成一个更直接的问题，而不是要求被调查者回答 "我在商店的经历是令人满意的。同意或不同意"。问参与者："你在这家商店的总体购物体验如何？很好，不错，一般，还是不好。"此外，让被调查者在提交答复前回顾他们的答案是个好主意，因为这可以让他们确认他们的答案准确地反映他们的观点。

方法3 方法3：减少研究人员的偏见

1. 1要注意确认性偏见。当研究者以支持其假设或期望的方式解释证据或数据时，就会出现确认性偏见。意识到这种形式的偏见很重要，以确保它不会影响你的研究、方法或结论。证实性偏见可以影响广泛的学术研究和日常情况，从医学研究到选举到司法程序。在选举期间，某位候选人的支持者可能只寻找那些正面展示他们所选候选人的新闻来源。这就是确认性偏见。这可能会影响你对候选人的看法，并会影响你的决定。

2. 2考虑每一个回应。在你进行研究的时候，你会收集很多数据，有些数据在当时看来可能没有帮助。无论如何，在整个收集过程中，所有的数据都应该被整理出来，并进行平等的评估。只收集那些被认为是有意义的数据会使你的解释和结论出现偏差。此外，你可能会错过有意义的模式或主题，而这些都可以为你的结论提供参考。

3. 3对数据进行整理和分类。一旦你收集了你的数据，就应该对其进行整理和记录。将采访内容转录到文字处理系统中，将数字数据或调查问题记录到电子表格中，或将数据输入在线数据库或程序中。将信息组织成各种类别，使其更容易分类和公平研究。将数据分类，使其对你的项目有意义。按观察类型、按日期、按地点、或按参与者的背景信息列出。在你对数据进行分类或编码时，请人帮助你或审查你的工作。你很可能需要解释模棱两可的答案，这就为偏见提供了空间。由多个研究人员来解释数据将限制偏见影响你的结果的风险。

4. 4在研究的各个阶段，请一位局外人来审查你的工作。不熟悉该研究的研究人员、导师或同事可以客观地阅读你的报告，发现你可能没有注意到的偏见的迹象。某种程度的偏见可能会出现在所有级别的研究中，而研究作者可能无法识别它。在收集数据之前，请一位同事审查你的方法部分，寻找可能导致数据偏颇的问题或方法。当你写完最终报告后，请另一位导师或研究人员审查结果和结论，寻找偏颇的迹象。

• 在进行定性研究时，你也应该采取措施减少选择偏差，当被纳入研究的人群之间可能存在不可预测的差异，并不准确地影响结果时，就会出现选择偏差。