方法論（ほうほうろん、）とは、最も一般的な意味では研究方法の研究である。しかし、この用語は方法そのものや、関連する背景的前提の哲学的議論を指す場合もある。方法とは、知識の獲得や知識主張の検証など、ある目標をもたらすための構造化された手順である。これは通常、標本調査の選択、その標本からの、データの解釈などの様々な段階を含む。方法の研究は、これらのプロセスの詳細な記述と分析に関わる。これには異なる方法を比較する評価的側面も含まれる。このようにして、それらがどのような利点と欠点を持ち、どのような研究目標のために使用できるかが評価される。これらの記述と評価は哲学的背景の前提に依存している。例として、研究される現象をどのように概念化するか、それらに対するや反証となるものは何かということが挙げられる。最も広い意味で理解される場合、方法論はこれらのより抽象的な問題の議論も含む。

方法論は伝統的に定量的研究と定性的研究に分けられる。定量的研究は自然科学の主要な方法論である。これは正確な数値的測定を使用する。その目的は通常、将来の出来事を予想するために使用される普遍的法則を見つけることである。自然科学における支配的な方法論は科学的方法と呼ばれる。これには観測や仮説の形成などの段階が含まれる。さらなる段階としては、実験を使用して仮説をテストし、測定値を予想される結果と比較し、発見を公表することがある。

定性的研究は社会科学にとってより特徴的であり、正確な数値的測定にはあまり重点を置かない。それは普遍的で予測可能な法則よりも、研究される現象の意味の深い理解を目指している。社会科学でよく見られる一般的な方法には、調査、、フォーカスグループ、およびがある。これらは、サンプルサイズ、問われる質問のタイプ、および一般的な設定について互いに異なる。近年、多くの社会科学者は、定量的および定性的方法論を組み合わせたを使用し始めている。

多くの方法論に関する議論は、定量的アプローチが優れているかどうか、特に社会領域に適用された場合に適切かどうかという問題に関わる。一部の理論家は、方法論を一般的な学問として拒否する。例えば、方法は研究するよりも使用すべきであるため無用であると主張する者もいる。また、研究者のと創造性を制限するため有害であると主張する者もいる。方法論者はしばしば、良い方法論は研究者が効率的な方法で信頼できる理論に到達するのを助けると主張して、これらの反論に応える。方法の選択はしばしば重要である。なぜなら、同じ事実資料でも、用いられる方法によって異なる結論に至る可能性があるからである。方法論に対する関心は、20世紀に、学際的な作業の重要性の増大と効率的な協力を妨げる障害のために高まった。

 定義 
「方法論」という用語は様々な意味と関連している。最も一般的な用法では、方法、方法を研究する分野、またはこれらのプロセスに関わる背景的前提の哲学的議論のいずれかを指す。一部の研究者は、方法はのモードであるのに対し、方法論はより一般的な研究戦略であり、研究プロジェクトをどのように実施するかを決定すると主張して、方法と方法論を区別している。この意味で、方法論には調査の意図された結果に関する様々な理論的コミットメントが含まれる。

 方法として 
「方法論」という用語は時として「方法」という用語の同義語として使用される。方法とは、何らかの予め定義された目標に到達する方法である。それは理論的または実践的問題解決のための計画的で構造化された手順である。この点で、方法は自由で非構造化された問題解決アプローチとは対照的である。例えば、要約統計量はデータ解析の方法であり、放射性炭素年代測定は有機物の年齢を決定する方法であり、ソテーは料理の方法であり、は教育的方法である。「技術」という用語は、学術的な日常的な談話の両方で同義語としてしばしば使用される。方法は通常、各アプリケーションに対して明確に定義された一連の決定と行為を含み、繰り返し可能な指示のシーケンスとして表現可能である。方法の段階に従う目的は、それによって約束された結果をもたらすことである。調査の文脈では、方法は自然、社会、および思考の規則性を発見するためのルールと手順の体系として定義される場合がある。この意味で、方法論は新しい知識に到達するために使用される手順、または既存の知識主張を検証および反証するための技術を指すことがある。これにはデータの収集とその分析の両方に関連する様々な問題が含まれる。収集に関しては、標本調査の問題と、調査、インタビュー、または観察のようなデータ収集自体をどのように行うかという問題が関わる。また、収集されたデータを統計やその他の方法で分析して興味深い結論を抽出するための多くの方法がある。

 方法の研究として 
しかし、多くの理論家は「方法」と「方法論」という用語の違いを強調している。この点で、方法論は「方法の研究または記述」、または「ある分野で採用される方法、規則、および仮定の原理の分析」と定義される場合がある。この研究または分析には、様々な方法に関連する前提と実践の発見、およびと仮説検定の詳細な説明が含まれる。また、評価的側面も含まれる：データ収集の形式、測定戦略、およびデータを分析する方法が比較され、それらの異なる研究目標および状況に関連する利点と欠点が評価される。この点で、方法論は科学的研究を効率的に行うために必要なスキル、知識、および実践的指導を提供する。それは、研究者が科学的プロセスで行う必要がある様々な決定のための指針として機能する。

方法論は、具体的な特定の方法と科学哲学によって議論される抽象的で一般的な問題との中間点として理解することができる。この点で、方法論は研究問題の策定後に来て、研究者がプロセスで使用する方法を決定するのを助ける。例えば、方法論は研究者が特定のケースでなぜ一つのサンプリング方法が別のものよりも望ましいのか、あるいはどの形式のデータ分析が最良の結果をもたらす可能性が高いのかを決定するのを助けるべきである。方法論は方法を説明し、評価し、正当化することによってこれを達成する。異なる方法があるように、異なる方法論もある。異なる方法論は、方法が評価され説明される方法に異なるアプローチを提供し、したがって特定のケースでどの方法を使用するかについて異なる提案をする場合がある。

アレクサンドル・ゲオルギエヴィチ・スピルキンによれば、「方法論は、理論的および実践的活動を組織化し構造化するための原則と一般的な方法のシステム、またはこのシステムの理論である」。ヘレン・カラは方法論を「研究のための文脈的枠組み、研究者が行う選択を導く見解、信念、価値観に基づく首尾一貫した論理的スキーム」と定義している。ジニー・E・ガルシアとダドリー・L・ポストンは、方法論を研究を導く規則と前提の複雑な体系として、あるいはそのような規則と手順の分析として理解している。規則と前提の体系として、方法論は分析の対象だけでなく、分析によって使用される概念的道具および分析の限界を定義する。研究プロジェクトは通常、研究プロセスとして知られる構造化された手順によって統治される。このプロセスの目標はによって与えられ、どのような種類の情報を取得しようとしているかを決定する。

 背景的前提の議論として 
一部の理論家は方法の記述、比較、評価だけでなく、より一般的な哲学的問題も含むより広い方法論の理解を好む。この広いアプローチの一つの理由は、どの方法をいつ使用するかの議論が、しばしば研究の目標と性質に関するものなど、様々な背景的前提を当然のことと見なしているためである。これらの前提は、どの方法を選択し、それにどのように従うかについて、時に重要な役割を果たすことがある。例えば、トーマス・クーンは『科学革命の構造』の中で、科学はパラダイムまたは枠組みの中で操作され、それがどのような質問が問われ、何が良い科学と見なされるかを決定すると論じている。これは、研究される現象をどのように概念化するか、それらに対するや反証は何か、そしてそれらを研究する一般的な目標は何かについての哲学的な不一致に関わる。したがって、この広い意味では、方法論は哲学と重なり、これらの前提を明示し、それらに賛成および反対する議論を提示する。C・S・ヘルマンによれば、良い方法論は分析されるデータの構造を明確にし、研究者が現象を新しい光の下で見るのを助ける。この点で、方法論はパラダイムに似ている。スピルキンによって擁護される同様の見解は、すべての方法論の中心的側面はそれに伴う世界観であると主張している。

背景的前提の議論には、適切な研究方法論に重要な意味を持つ場合には、形而上学的および存在論的問題が含まれることがある。例えば、観察された現象を外部の独立した現実と見なす実在論的視点は、しばしば経験的データ収集と、より距離を置いた客観的な態度の強調と関連している。一方、観念論者は、外部的現実は心から完全に独立しているわけではないと主張し、したがって研究プロセスにもより主観的な傾向を含める傾向がある。

定量的研究アプローチにとって、方法論における哲学的論争には、科学的方法の帰納的解釈と仮説演繹法的解釈の区別が含まれる。定性的研究については、多くの基本的前提は解釈学、プラグマティズム、マルクス主義、批判理論、およびポストモダンなどの哲学的立場と結びついている。クーンによれば、このような議論における重要な要素は、異なるパラダイムが通約不可能性を持つということである。これは、対立する理論的および方法論的前提を評価するための包括的な枠組みがないことを意味する。この批判は、データの着実な蓄積に基づく科学的進歩に関連する定量的アプローチの様々な前提に疑問を投げかける。

科学哲学における抽象的な理論的問題のその他の議論も時に含まれる。これには、科学的研究がフィクションの執筆とどのように、そしてそれとは異なるのか、また研究が研究すると主張する現象を構築するのではなく、客観的事実を研究するかどうかなどの問題が含まれることがある。後者の意味では、一部の方法論者は科学の目標が既存の現実を表現することよりも、社会における抑圧されたグループに有利な何らかの社会的変化をもたらすことであると主張している。

 関連する用語と問題 
ヴィクネッシュ・アンディアッパンとヨーク・キン・ワンは、プロセスシステム工学の分野を使用して、「方法論」という用語を密接に関連する「アプローチ」、「方法」、「手順」、「技術」という用語と区別している。彼らの見解では、「アプローチ」が最も一般的な用語である。それは「一連の前提に基づいて問題に対処するために使用される方法または方向」と定義できる。例として、階層的な方法で一度に1つのタスクを考慮する階層的アプローチと、それらをすべて同時に考慮する同時アプローチの違いがある。方法論はもう少し具体的である。それらはアプローチを実現するために必要な一般的な戦略であり、選択をする方法のガイドラインとして理解される場合がある。しばしば「フレームワーク」という用語が同義語として使用される。方法はアプローチを実践的に実装するためのさらに具体的な方法である。方法論は研究者がどの方法に従うかを決定するのを助けるガイドラインを提供する。方法自体は技術のシーケンスとして理解される場合がある。技術は観察および測定できる取られるステップである。各技術にはいくつかの即時の結果がある。ステップの全シーケンスは「手順」と呼ばれる。同様だがより複雑でない特徴付けは時に外国語教育の分野で見られ、教育プロセスは「アプローチ」、「方法」、「技術」に基づく3つのレベルの概念化で記述される場合がある。

方法論の定義に関する一つの問題は、それが記述的な学問として理解されるべきか、それとも規範性のある学問として理解されるべきかということである。この点での主な違いは、方法論が方法または科学者が実際に行うことの価値中立的な記述を提供するかどうかである。多くの方法論者は規範的な意味で彼らの技芸を実践し、つまり異なる方法の利点と欠点について明確な意見を表明する。この点で、方法論は研究者が「実際に行うこと」だけでなく、彼らが「すべきこと」または「良い」研究を行う方法についてのものでもある。

 タイプ 
理論家はしばしば方法論の様々な一般的なタイプまたはアプローチを区別する。最も影響力のある分類は、定量的研究と定性的研究の方法論を対比している。

 定量的および定性的 
定量的研究は自然科学と密接に関連している。それは正確な数値的測定に基づいており、これらは次に正確な一般法則に到達するために使用される。この精度は、後に他の研究者によって検証できる予測を行うという目標にも反映されている。定量的研究の例としては、大型ハドロン衝突型加速器の物理学者が新しく作成された粒子の質量を測定すること、そしてポジティブ心理学者が収入と主観的幸福感の自己評価との相関を判断するためにオンライン調査を実施することが挙げられる。

定性的研究は学術文献ではさまざまな方法で特徴づけられるが、この用語の正確な定義はほとんどない。それはしばしば定量的研究と対比して、研究対象を数値的に定量化しない研究形態のために使用される。しかし、これら2つのタイプの区別は必ずしも明白ではなく、様々な理論家はそれが二分法ではなく連続体として理解されるべきだと主張している。多くの定性的研究はある形の人間の経験またはに関するものであり、その場合、研究対象の意味の深い理解について少数の個人に焦点を当てる傾向がある。定性的方法の例としては、市場調査者が人々が新製品にどのように反応するかを学ぶためにフォーカスグループを実施すること、または医学研究者が新しい実験的治療の参加者にを実施して、その潜在的な利点と欠点を評価することが挙げられる。また、データ収集材料および質問票設計を通知するなど、定量的研究を改善するためにも使用される。定性的研究は、既存の知識が不十分な分野でしばしば採用される。このようにして、分野と潜在的な理論の第一印象を得ることが可能になり、それによって後続の研究でその問題を調査する道が開かれる。

定量的方法は自然科学で支配的であるが、両方の方法論が社会科学で使用されている。一部の社会科学者は主に一つの方法に焦点を当てる一方、他の者は様々な異なる方法を使用して同じ現象を調査しようとする。両方のアプローチにとって中心的なのは、データ収集に使用される個人のグループがどのように選択されるかである。このプロセスは標本調査として知られている。これには測定される個人または現象のサブセットの選択が含まれる。この点で重要なのは、選択されたサンプルが全体の母集団を代表するということ、つまり選択時に重大な偏りが含まれていなかったということである。そうでない場合、収集されたデータは母集団全体がどのようなものであるかを反映していない。これは、偏ったデータから導き出された一般化と予測に影響を与える。選択された個人の数は「」と呼ばれる。定性的研究の場合、標本サイズは通常かなり小さいが、定量的研究は大きなグループに焦点を当て、多くのデータを収集する傾向がある。収集後、データは分析され解釈されて、研究問題に直接関係する興味深い結論に到達する必要がある。このようにして、得られた豊富な情報が要約され、それによって他者にとってより利用しやすくなる。特に定量的研究の場合、これはしばしば多くの個々の測定値を理解するために何らかの形の統計の適用を含む。

方法論の歴史における多くの議論は、自然科学によって使用される定量的方法を中心に展開している。この点での中心的な問題は、それらが社会科学や歴史などの他の分野にどの程度適用できるかということである。自然科学の成功はしばしば定量的方法論の優位性の指標と見なされ、このアプローチを他の分野にも適用する議論として使用された。しかし、この見方はより最近の方法論的議論において疑問視されてきた。この点で、自然科学のパラダイムは理性の一面的な発展であり、すべての調査領域に同様に適しているわけではないとしばしば主張される。社会科学における定量的および定性的方法の分裂は、この批判の一つの結果である。

どの方法がより適切かは、しばしば研究の目標によって異なる。例えば、定量的方法は通常、明確に定式化および測定できる予想される仮説を評価するために優れている。一方、定性的方法は複雑な個々の問題を研究するために使用でき、しばしば新しい仮説を定式化する目標を持っている。これは特に既存の対象知識が不十分な場合に関連性がある。定量的方法の重要な利点には、精度と信頼性が含まれる。しかし、それらは社会科学にとって関心のある非常に複雑な現象を研究することがしばしば困難である。データが誤って解釈されて、測定自体によって直接サポートされていない結論を擁護する場合、追加の問題が発生する可能性がある。近年、社会科学の多くの研究者が両方の方法論を組み合わせ始めている。これはとして知られている。このための中心的な動機は、2つのアプローチが様々な方法で互いを補完できるということである：いくつかの問題は一方の方法論では無視されるか研究するのが困難であり、もう一方のアプローチでよりよく取り組まれる。他のケースでは、両方のアプローチが同じ問題に適用されて、より包括的で十分に考慮された結果を生成する。

定性的および定量的研究はしばしば異なる研究パラダイムおよび背景的前提と関連している。定性的研究者はしばしば解釈的または批判的アプローチを使用するが、定量的研究者は実証主義的アプローチを好む傾向がある。これらのアプローチ間の重要な意見の相違は、客観性および堅実な経験的データの役割、ならびに深い理解または社会的変化ではなく予測的成功という研究目標に関するものである。