在选定研究问题，做好研究设计之后，面临的就是如何收集数据的问题，搜集数据是从理论到实践的过程。根据数据的来源，可以将调查数据划分为问卷数据、访谈数据、观察数据、文献数据和痕迹数据，本期小编将介绍几种常见的调查方法。
一、 问卷调查
1.问卷的基本要素与主体
问卷的要素，即构成一份完整的问卷所必须的组成部分，包括了标题组、申明组、指导语组、访题组、说明组等内容。
访题是问卷的主体，包含题号、题干、指导语、编码、选项/输入空间、继续方式、特殊编码等要素。根据要测量的内容，可以把访题分存在、事实类的访题，行为类访题，观点、态度类访题，能力类访题等。
2.问卷类型
依据访问方式，问卷可分为面访问卷和非面访问卷；面访问卷又可以区分面访问答问卷和面访自填问卷；非面访问卷有纸版邮寄问卷、语音自填问卷、网络自填问卷、电话问答问卷等形式。除了面访问卷与非面访问卷以外，还有混合访问形式。
依据访问目的，问卷调查可分为学术性调查、市场调查、政策评估调查等。问卷类型还可以依据问卷的形态结构进行划分。
3.问卷的结构与设计步骤
问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。
设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单；其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组；再次，整体谋划访题之间的关系和结构；最后，设计问卷的辅助内容。
4.问卷调查的实施与管理
实施问卷调查包括一系列的环节：试调查、执行的计划与谋划、访员培训、调查执行以及指导与督导等工作。调查管理，是保证问卷调查执行活动按照设计意图执行，进而保证问卷调查质量的重要措施。对调查执行活动的管理，包括对于调查的组织与管理以及对调查实施的管理。
二、访谈调查
1.访谈调查
访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。
2.结构式访谈和无结构式访谈
结构式访谈是把研究问题操作化为具体访题，且访题之间有严谨逻辑结构的访谈，如问卷调查。
无结构式访谈是有主题，却没有操作化为具体访题的访谈。这两种访谈各有不同的适用情境和方式。
3.深度访谈和专题小组访谈
深度访谈，指访员与受访者之间，通过长时间、反复地问答互动，以求在研究问题的关键信息上获得实质性的了解。“深度”是指与研究问题关联的深浅程度及访员对受访者的理解程度。
专题小组访谈，通常是指由12-15个与问题相关、但类型不同的人组成的专题研讨会，在主持人的主持下，参与成员围绕一个明确的问题展开讨论的访谈过程。专题小组访谈对于访谈目的、参与人员、访谈提纲和会议现场等都有明确的要求。
三、观察调查
1.观察调查
观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。
2.观察调查的类型
根据观察的场景，可以将观察区分为实验室观察和实地观察；根据观察者的参与程序，可分为参与观察和非参与观察；根据观察的准备程度，可分为结构性观察和非结构性观察。
不同类型的观察，适用于不同情境，观察者也扮演着不同角色。
四、文献调查
1.文献及文献调查
文献根据存储形态，可分为数字化文献与非数字化文献；根据展示形态，可分为文字、图画、音像、网页等；根据信息加工的程度，可分为一次文献、二次文献，以及多次文献。文献调查，是有目的地对文献进行查询，并从中获得研究数据和参考数据的调查。根据用途，它可分为用于理论建构和论证的参考文献调查与用于分析论证的数据文献调查。
2.文献调查的方法
文献的存储形态不同，调查方法也不同。对于非数字化的文献，首先应从二手文献入手；然后，采用滚雪球的方法，逐步积累、深化和细化。对可检索的数字化文献，一般会从搜索主题词、关键词入手。与之相比，数字化的文献检索具有不同的类型和调查方法。
3.文献调查的步骤
第一，通过查找获得文献；第二，阅读所获得文献；第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录；最后，建立文献调查的数据库。
五、痕迹调查
1.痕迹证据与痕迹数据
痕迹证据，是指人类的社会活动所留下的痕迹以及这些痕迹形成的社会人为事实。将众多的痕迹证据数字化，并汇集在一起，用以证明或证伪事物之间的关系模式，这时痕迹证据就成为了痕迹数据。
2.大数据及其研究方法
大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。
大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。获得大数据可以采取与数据拥有机构合作的方式，也可以利用网络爬虫等工具；研究者可以使用一个时间节点的全数据，也可以使用一个时间节点的“抽样”数据。