예를 들어, 미국의 다국적 기업가들은 미국 시민일 가능성이 더 높으며, 이는 새로운 땅에서 정회원이 되는 것이 출신 국가에서 더 성공적인 사업을 운영하는 데 도움이 된다는 것을 시사합니다. 마찬가지로, 일부 라틴계 활동가들은 같은 단체를 사용하여 미국 정치에 참여를 장려하는 데 사용하며, 이는 국토 문제를 둘러싼 사람들을 동원하는 데 사용됩니다. 영어 연구 분야의 일반화 연구의 예를 생각해 보십시오. 조성 강사의 학부 강사 평가에 대한 연구는 학생이 코스에서 얻을 것으로 예상되는 학년과 강사에게 높은 점수를 주는지 여부 사이에 강한 상관 관계가 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 연구는 수업에서 “C” 이하를 받을 것으로 예상되는 학생의 95%가 강사에게 “평균” 이하의 등급을 부여한다는 것을 발견할 수 있습니다. 따라서 “C” 이하를 기대하는 미래의 학생들은 강사에게 높은 점수를 주지 않을 가능성이 높습니다. 그러나 결과가 반드시 결정적인 것은 아닙니다. 일부 학생들은 추세를 무시할 수 있습니다. 또한 강사 경험, 수업 규모 및 특정 과목에 대한 상대적 관심을 포함하여 여러 가지 변수가 강사의 평가에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 변수와 다른 변수는 연구가 잠재적으로 유효한 결과를 산출하기 위해 해결되어야 합니다. 그러나, 거의 모든 변수가 고립되더라도, 연구 결과는 100% 결정적이지 않을 것입니다.
기껏해야, 연구원은 미래의 사건이나 행동에 대한 교육적인 예측을 할 수 있으며 모든 경우에 예측을 보장하지는 않습니다. 따라서 일반화하기 전에 연구자가 데이터 집합을 관리하는 구내를 확인하거나 거부할 수 있는 엄격한 실험을 통해 결과를 테스트해야 합니다. 연구 결과 이전 예제의 결과를 제시할 때 연구원은 “쓰기 기술”의 의미를 결정하기 위해 확립 된 기준을 정의해야하며 학생 인터뷰에서 주목할만한 따옴표를 제공해야합니다. 사용되는 연구 방법의 종류 (예 : 설문 조사, 교실 관찰, 수집 된 샘플)에 따라 다른 정보와 이러한 유형의 연구를 발전시킬 수있는 가능성을 포함합니다. 독자는 연구원의 관찰이 다른 쓰기 교실로 전송 될 수있는 방법을 스스로 평가 할 수 있습니다. 모든 변화가 긍정적인 결과를 제공하는 것은 아닙니다. 부정적인 상관 관계의 이러한 다른 예는 실제 세계에서 얼마나 많은 것들이 반비례반응하는지보여줍니다. 일반화성은 학문적 환경에서 연구자에 의해 적용됩니다. 그것은 연구 결과 및 큰 인구에 샘플 인구에 실시 하는 연구에서 결론의 확장으로 정의될 수 있다.
이 확장의 신뢰성은 절대적이지 않지만 통계적으로 가능합니다. 건전한 일반화는 대규모 인구에 대한 데이터를 필요로 하기 때문에, 예를 들어 실험적인 정량적 연구는 광범위한 일반화성을 생성하기 위한 최고의 토대를 제공합니다. 샘플 모집단이 클수록 결과를 일반화할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터가 쓰기 과정에서 수행하는 역할에 대한 포괄적인 연구를 통해 컴퓨터에서 작곡하는 대부분의 학생이 작성하지 않은 학생보다 텍스트 덩어리를 이동할 가능성이 통계적으로 더 많을 수 있습니다. 컴퓨터. 연구 디자인 민족학은 시간의 기간 동안 그룹 및 / 또는 문화를 연구한다. 이러한 유형의 연구의 목표는 관찰자가 문화 또는 그룹에 몰입하여 특정 그룹 / 문화를 이해하는 것입니다. 연구는 사례 연구와 유사한 다양한 방법을 통해 완료되지만, 연구원은 오랜 기간 동안 그룹 내에 잠겨 있기 때문에, 더 자세한 정보는 일반적으로 연구 중에 수집됩니다.