。
描述研究、相关研究、实验研究都涉及变量，但对变量的处理方式、研究核心目的和逻辑存在本质差异，这也是三者最核心的区别。以下是具体拆解：
一、三者对 “变量” 的处理差异
1. 描述性研究
◦ 涉及变量，但仅对变量进行观察、测量和记录，不做任何操纵或关联分析。
◦ 例：统计某学校学生的焦虑水平分布（仅描述 “焦虑程度” 这一变量的特征），不分析焦虑和其他因素的关系，也不改变任何条件。
2. 相关研究
◦ 关注两个或多个变量之间的关联程度，会测量变量、计算关联（如相关系数），但不操纵变量，也不确定因果。
◦ 例：测量 “睡眠时间” 和 “注意力水平” 两个变量，分析二者是否相关，但不会人为改变被试的睡眠时间。
3. 实验研究
◦ 会主动操纵自变量（如施加 / 撤去积极心理暗示），控制无关变量，观察因变量的变化，核心是验证变量间的因果关系。
◦ 例：操纵 “是否进行心理暗示” 这一自变量，观察 “单词记忆数量” 这一因变量的变化，确定二者的因果联系。
二、三者的本质区别（核心逻辑 + 数据用途）
- 二、三者的本质区别（核心逻辑 + 数据用途）
|
研究类型 |
核心目的 |
数据的核心用途 |
关键特征 |
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描述性研究 |
说明 “现象是什么样的” |
呈现变量的基本特征、分布规律 |
仅观察描述，无变量操纵 / 关联 |
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相关研究 |
探究 “变量间有什么关联” |
量化变量间的关联程度（相关系数） |
分析关联，不验证因果 |
|
实验研究 |
验证 “变量间有什么因果” |
证明自变量对因变量的影响 |
操纵变量，控制无关因素 |
三者都需要数据支撑，但数据的使用目的完全不同：描述研究用数据 “画像”，相关研究用数据 “找关联”，实验研究用数据 “证因果”。
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