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研究資料蒐集與準備

研究資料蒐集與準備. 國立中正大學勞工研究所 黃良志 副教授 中 華 民 國 九 十 四 年 九 月. 研 究 步 驟. 選 定 研 究 問 題 閱 覽 有 關 研 究 文 獻 界 定 研 究 問 題 建 立 研 究 假 設 擬 定 研 究 設 計 從 事 資 料 收 集 從 事 資 料 分 析 撰 寫 研 究 報 告. 資料蒐集的方法. 文獻探討 調查方法 ( 問卷調查、面對面調查、電話訪談 ) 觀察法 個案法 實驗法 其他相關之研究方法. 文獻資料的來源. 相關學科的研究報告、定期刊物、學位論文等。

Olivia
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研究資料蒐集與準備

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  1. 研究資料蒐集與準備 國立中正大學勞工研究所 黃良志 副教授 中 華 民 國 九 十 四 年 九 月

  2. 研 究 步 驟 • 選 定 研 究 問 題 • 閱 覽 有 關 研 究 文 獻 • 界 定 研 究 問 題 • 建 立 研 究 假 設 • 擬 定 研 究 設 計 • 從 事 資 料 收 集 • 從 事 資 料 分 析 • 撰 寫 研 究 報 告

  3. 資料蒐集的方法 • 文獻探討 • 調查方法 ( 問卷調查、面對面調查、電話訪談 ) • 觀察法 • 個案法 • 實驗法 • 其他相關之研究方法

  4. 文獻資料的來源 • 相關學科的研究報告、定期刊物、學位論文等。 • 相關學科的書本所論著之學說與理論等。 • 一般論著、 民間通俗典故、具創造性或思考性文章。 • 單位內部之關文件。 • 政府相關文件資料或出版刊物。 • 廣告媒體或商業資源。

  5. 測量量尺的種類 • 測量量尺( measurement scale ) 是一種分派數字於人、事件或物體之上的法則。 1.名義 ( 類別 )量尺( Nominal scale ): 依據其特質的同等性而將其分類,分派數字給每一類別,使其較易於指認,如性別、球衣號碼、公路編號,並可計算與比較每類間的次數分配。

  6. 測量量尺的種類 2. 次序量尺 ( Ordinal scale ): 可指出類別的不同,亦可說明高低或大小 的順序。如學生的成就程度,第一、二、三名 ,但無法比較第一比第二好多少! 3. 等距量尺 ( Interval scale ): 具有說明差異數量大小的重要特性,無真正零點 ( True zero ),但因為單位相同,所以可比較差異,如80-70=70-60。

  7. 測量量尺的種類 4. 比率量尺  Ratio scale : 不但具有上述三項之特性,且具有真正的零點 絕對零點 ,如身高、體重或學生人數。

  8. 測量量尺的統計應用 1. 名義量尺: 做次數統計 ( frequency statistics ),如χ2 、百分比( Percentage )、列聯相關係數 ( Contingency Coefficient )。 2. 次序量尺: 表現出大小順序,適合以中位數、百分位 數、第等順序相關係數 ( ρ ) 、肯式 ω ( Kendall’s ω ) 來分析。

  9. 測量量尺的統計應用 3.等距量尺: 須將資料轉換成常態分配與標準差相等之假設;適用之統計方法有平均數、標準差、積差相關、 t 和 F 檢驗等。 4. 等比量尺: 具有絕對零點,除前述各種統計方法可適用外,尚可採用幾何平均數 ( Geometric mean ) 和變化係數 ( Coefficient of variation ) 。

  10. 測量量尺的比較一覽表

  11. 態度量表項目的選擇標準 1. 辨別功能 ( discriminating function ) : 2. 辨別尖銳性 ( Sharpness of discrimination ) : 3. 整體量表上的辨別 : 4. 項目的數目 :

  12. 態度量表的主要類型 1. 總加法( method of summated ratings ) : 亦稱 Likert 量表 2. 累積法 ( method of cummulative scale ) : 亦稱為 Guttman 量表 3. 等距法(method of equal-appearing intervals) : 又稱Thurstone量表 4. 語意分析技術 ( Semantic differential techniques ) : 由Osgood等人創用

  13. 抽樣的基本概念 壹、基本名詞解釋 一、母群體 ( Parent population ) 二、抽樣單位 ( Sampling unit )/樣本點 三、樣本 ( Sample) 四、抽樣/取樣 ( Sampling )

  14. 貳、抽樣的理由 一、受經費、時間、或人力之限制 二、母群體中之樣本點具有被破壞性,不容許每 人普遍加以觀察 三、抽樣可配合定性與機動性之行政措施 四、抽樣可對研究對象或樣本點進行更深入之瞭 解與分析 五、抽樣可使研究計畫更週詳,資料之蒐集與處 理較不產生誤差 六、從事協同研究工作之助理人員,加以嚴格訓 練,可提高統計的正確性

  15. 參、抽樣的步驟 一、清的界定研究的母群體 二、設法取得一份包括較完整正確之抽樣單 位的母群體名單,即抽樣底冊 三、根據較完備的底冊,選用適當的抽樣技 術,抽出具有代表性的樣本 四、抽取夠大的樣本,以便樣本的統計量足 以代表母群體的特徵值

  16. 肆、抽樣與統計誤差 一、研究計畫的誤差: 1. 研究母群的不確定,或統計表徵定義的不清晰 2. 局部統計量的代表母群體 3. 抽樣設計不符合原所導致的誤差 二、樣本誤差: 1. 樣本誤差與樣本大小的平方根成反比 2. 樣本大小達一定數量後,並不隨母群體之加大 而須比例的加大 三、非樣本誤差: 1. 調查誤差包含答覆性誤差與非答覆性誤差 2. 調查以外的工作誤差

  17. 伍、抽樣的種類 一、機率抽樣(Probability sampling)或隨機 抽樣(Random sampling) 1. 簡單隨機抽樣(Simple random sampling) 2. 分層隨機抽樣(Stratified random sampling) 3. 系統抽樣(Systematic sampling) 4. 叢集抽樣(Cluster sampling)

  18. 伍、抽樣的種類 二、非機率抽樣(Non-probability sampling) 或非隨機抽樣(Non-random sampling) 1. 立意抽樣(Purposive sampling) 2. 雙重抽樣(Double sampling) 3. 配額抽樣(Quota sampling) 4. 滾雪球抽樣(Snowball sampling)

  19. 陸、樣本的大小 一、若不考慮系統誤差,在機率的理論 上,樣本的大小決定在統計分析 時,即預定的檢定力及抽樣誤差大 小的兩個既定準則上 二、若無系統誤差,樣本愈大,抽樣誤 差愈小,亦即代表性愈高

  20. (7)抽樣樣本數之決定: • 成本與精確之考量 • 統計推論是允許有誤差的, • 但重要的是要能控制誤差

  21. 陸、樣本的大小 三、但由於經費、人力、及時間的限制,只 能抽取有限的樣本從事研究;一般而言 ,相關研究的滿意樣本至少要有30名; 因果比較研究與實驗設計,至少每一組 要有15名;調查研究則至少每一組要有 100名 ( Sadman, 1976 ),而次要的組別 至少要有20至30名( Borg & Gall, 1979)

  22. 設計問卷內容應注意之原則 一、問卷的題目應合乎研究架構。 二、問卷題目的內容應清晰易懂。 三、問卷題目應避免涉及個人隱私權或社 禁忌問題。 四、問卷題目之難易度應與填答者的知能 接近。 五、問卷題目可分為事實問題與態度問題。 六、問卷題目的排例方式:

  23. 六、問卷題目的排例方式 1. 問卷題目涉及敏感或隱私問題時,應儘量放在後面 2. 同一類型的題目宜安排在一起。 3. 將一般性或容易回答的問題放在前面,而將特殊性或不易回答的問題放在後面。 4. 將會影響填答者看法的題目放在問卷後面,以免影響往後填答。 5. 問卷內容若涉及某些事件的時間,宜依序排列。 6. 有時為避免影響填答者的情緒,可將其個人基本資料放在問卷題目之後。

  24. 優良問卷的特徵 1. 問卷中的題目都是測量研究所要測量的 變項。 2. 問卷能顯現出和一個重要的主題有關,使填答者認為重要而願意花時間填答。 3. 問卷要儘可能簡短,其長度主要足以獲得重要的資料即可。 4. 問卷的指導語要清楚詳盡,重要詞句要加以界定,每個問題僅處理一個概念,而所有問題的用語,力求簡明清楚而易回答。

  25. 優良問卷的特徵 5. 問卷的題目要客觀,避免有導引所期望 反應的暗示。 6. 問卷的題目要依心理的順序安排,由一般性而至特殊性之題目。如果可能的話,應避免引起令人困擾的私人或敏感性的問題。 7. 問卷所蒐集的資料要易於列表說明和解釋。 8. 問卷的外觀要能具有吸引力,不但要安排適宜,且要印刷精美。

  26. 優良問卷的特徵 9. 問卷中應包括下列重要資料: 研究目的、指導語、聯級人或單位、個 人基本資料、問卷題目。 10. 問卷可單獨或配合其他研究方法蒐集 資料。

  27. 撰寫問卷題目的原則 一、題意要清楚明確,避免過於空乏。 你以為大眾傳播工具會對兒童產生影響嗎? □ 是 □ 否 二、容易誤解的字詞避免使用,否則就必 須要清楚界定。 你那裡教書? 三、盡量使用肯定的敘述,避免採用雙重 否定。 你以為多數國中學生沒有不想升學的嗎?  □ 是 □ 否

  28. 撰寫問卷題目的原則 四、避免題目中包含兩個問題的概念。 你是否喜歡網球和排球? □ 是□ 否 五、避免用學術上的專有名詞。 你贊成大學聯考採用標準分數計算分數嗎? □ 贊成 □反對 六、避免使用不適當的選目(反應項目)。 你的婚姻狀況? □ 結婚 □ 未婚

  29. 撰寫問卷題目的原則 七、題目必須在填答者能回憶的範圍之內。 在幼兒時父母是否處罰過你? □ 是 □ 否 八、題目必須避免引起填答者情緒困擾 的內容。 你家中是否有人酗酒? □ 是 □ 否   你曾經在考試作弊嗎? □ 是 □ 否 九、避免需要花太多時間填寫的問題 你以為青少年犯罪的原因是什麼?

  30. 撰寫問卷題目的原則 十、避免有不適當假定的題目。 你是否滿意去年的加薪? □ 是 □ 否 十一、避免具有導引反應的暗示性線索。 醫生認為吸煙對身體有害,你的意見如何? □ 贊成 □ 不贊成 教育部體育司長主張聯考加考體育一科,您 的意見如何? □ 同意 □ 不同意

  31. 撰寫問卷題目的原則 十二、題目中如有特別重要或需要強調的觀 念, 應在這些字詞之下加線表示。 教師不應該告知學生的IQ嗎? □ 是 □ 否 你贊成師範大學或師範學院單獨招生嗎? □ 是 □否 十三、當反應項目是屬於類別項目時,必須 列舉完整。 當有問題時,你通常先找誰談? □1. 父母  □ 2. 老師 □ 3. 同學 □ 4. 牧師 □ 5. 朋友 □ 6. 其他

  32. 撰寫問卷題目的原則 十四、題目避免過度冗長和複雜。複雜的題 目應分成幾個連貫性的問題。 十五、當反應項目是屬於類別項目時,反應 項目彼此之間必須相互排斥,沒有重 疊現象。 你比較贊成下列哪種類型的學校? □ 1. 男女合校 □ 2. 男女分校 □ 3. 男女合班 □ 4. 男女分班

  33. 撰寫問卷題目的原則 十六、如果題目是屬於評定或筆記的,必 須提供參考照點。 這位實習教師的教學成績應評定為: □ 優等 □中等 □劣等 十七、題目應以能提供完整資料的問題為 宜。 你是否看電視? □ 是 □ 否

  34. 撰寫問卷題目的原則 十八、如果問卷所有題目的反應項目均屬於相 同的類型,則不必逐題列出,僅寫出一 次即可。 滿意 不滿意 無意見 1. 你對學校的圖書設備感到如何? □ □ □ 2. 你對校長的領導方式感到如何? □ □ □ 3. 你對學校行政的配合感到如何? □ □ □ 4. 你對學校教學工作的負擔感到如何? □ □ □

  35. 資料準備與初步分析 • 根據研究目的或研究架構或研究假設,慎選資料分析方法。 • 篩選與過濾符合研究之資料,如是問卷調查,則需剔除填答不完整之無效問卷,再進行編碼 ( coding ) 。 • 一般統計分析方法大致如下: --差異:t-test,ANOVA,... --影響:Regression --相關:Pearson’s correlation, Canonical correlation, ...

  36. 統計是一種科學方法 • 統計是解釋現象、尋找要因、預測分析。 • 提供決策的科學方法。 • 將資料簡化成有用的訊息。 • 以一張圖或幾個統計量來表達。

  37. 統計讓數字說話

  38. 統計三大基本精神 • “以小搏大”(抽樣、推論) • “簡化訊息”( 估計) • “亂中取勝”(模式預測)

  39. 統計課程幾個重要的觀念 • 平均數、標準差、相關係數 -- 三種最重要統計量。 -- 在統計推論中扮演極重要角色。 • 平均數:看集中程度,樣本是一種隨機變數,可以算出 ;母體是固定但未知,是一種參數,無法計算其μ。

  40. 標準差之應用例 • (a)品管(b)打靶(c)評分--大或小比較好?(d)風險。 • 作業或考試上應儘量提供此種統計量。 • 避免學生計算的困擾。

  41. 中央極限定理 • 是統計的基本定理, • 說明常態分配之重要性, • 並說明隨機抽機樣本平均數有 • 這是抽樣分佈最基本的概念。

  42. p值的介紹 • 決策的錯誤機率 • 強調查表與電腦報表之差別。

  43. 座標與面積之關係

  44. 顯著水準與p值的關係 • (a)顯著水準表示我們能忍受的型I誤差(type I error)之最大值。 • 此最大值通常訂為0.05。 • 表示20次中決策中可能有1次錯誤。

  45. 顯著水準與p值的關係 • (b)也許初學者會認為20次抽樣犯一次決策錯誤太高,心中有疑惑。 • 為何不訂為100次中只犯一次錯誤(即顯著水準改為0.01)甚至更低呢?原因是當顯著水準訂的愈小,則在同樣的實驗(即抽樣樣本數相同)下,犯型II錯誤的機率(即型II誤差)就會愈高。

  46. 統計報表會提供p值 • 一般決策者的決策是: --當p值小於顯著水準,就說虛無假設H0是顯著的,否則H0不顯著。 --如顯著水準訂為0.05,p值= 0.042,表示H0是顯著,同樣,若p值= 0.003,也是表示H0是顯著。 --雖然p值= 0.042與p值= 0.003,都表示H0是顯著,但其意義則不同。

  47. 統計報表會提供p值 • 當p值= 0.003時,犯型I錯誤的機率很小,大約3/1000;所以,您拒絕H0是理直氣壯的; • 但如p值= 0.042,犯型I錯誤的機率是42/1000(約為上面的14倍),您拒絕H0卻是心虛虛的。

  48. 樣本數對p值或決策的影響 • 兩變數抽樣的樣本相關係數都是0.3, 第一組的樣本數為100,可得到H0是顯著的結論(此兩變數有相關)。 • 但第二組樣本數只有10時,則H0是不顯著的(= 0.05下)。

  49. 抽樣樣本數之決定 • 成本與精確之考量。 • 統計推論是允許有誤差的。 • 但重要的是要能控制誤差。 • 似乎樣本數愈大,對H0愈不利,但樣本數到底要多大才算好? --因果關係:樣本數愈大, H0 被 reject 之機率愈大。 --適合度檢定:與上述結果相反。

  50. 抽樣誤差 • 估計值= 參數+ 方法偏差+ 抽樣誤差 • ↓ ↓ ↓ ↓ • 樣本資料 母 體 不當抽樣方法 抽 樣 對 象 • 所 推 估 真正值 所造成 不同所造成

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