96下社會工作研究法

96下社會工作研究法

目 錄

第一章 社會工作與研究
第二章 理論、概念與變項
第三章 問題敘述、假設與文獻探討
第四章 抽樣方法
第五章 實驗設計
第六章 調查研究
第七章 問卷設計與信效度分析
第八章 社會工作與質性研究
第九章 其它常見的研究方法
第十章 社會統計


○整理自下列參考書目：

簡春安、鄒平儀 (1998)。社會工作研究法。台北：巨流圖書公司。
李美華等譯 (1998)。社會科學研究方法。台北：時英出版社(原著：Earl Babbie)。
楊國樞、文崇一、吳聰賢、李亦園編 (1994)。社會及行為科學研究法。台北：東華書局。




第一章 社會工作與研究法

一、研究過程為何會犯錯？

 觀察的錯誤(inaccurate observation)
 過度概化(over-generalization)：或稱太大而化之，此可進行複證(replication)《由研者本身或請其他研究者進行》的工作加以預防。
 選擇性的觀察(selective observation) – 研究者可相互提醒加以預防。
 捏造訊息(made-up information)
 不合邏輯的推理(illogical reasoning)
 個人過度涉入(ego involvement in understanding)
 不成熟的結論(the premature closure of inquiry)
 用神秘(mystification)的方式來解釋種種我們所不知道的事情。

二、科學的特質

 科學的內容是「可驗證的」：亦即，科學的東西是可以讓別人按照原來的方法、步驟，「依樣畫葫蘆」的實驗，而且應該可以到同結果。所以當資料本身是確實的、客觀的、看得見的、有根據的，而且可實證時，這種資料也才算是「可驗證的」。
 科學的知識是「暫時的」：科學知識的事實只是「在某種情況下才成立的暫時、片斷的部份真理」。所以，科學並不是「信仰」，科學不能唯我獨尊，科學隨時接受考驗，科學隨時預備被更換，因此科學的內容才能愈來愈純淨、愈精練。
 科學的過程是「公開的」：科學是獲得知識的公開方法，它的研究過程公開、研究成果公開，連被評估或評估他人的方法與步驟也是公開的。

三、社會工作研究的目的/目標

 探索(exploration)：研究新的主題，並對該主題初步認識。其主要缺點在於它很少能圓滿地回答研究問題，特別是因為樣本的代表性(representativeness)問題。但是它可滿足三個目的：
 滿足研究者的好奇以及對某事物更加瞭解的慾望；
 測試對某主題做更仔細研究的可行性；
 發展可以更仔細研究的方法。
 敘述(description)：主要目的在描述情況及事件。如，人口普查。
 解釋(explanation)：主要目的在瞭解某些事件或情況產生的原因為何？
 預測(prediction)：指藉著數據、經驗、理論等預測未來所可能產生的結果。當科學的程度愈嚴謹時，預測的能力愈高。
 干預、處置(intervention)：社會工作與其它社會科學和行為科學較大的差異是，除了分析問題如何產生以外，還必須對問題提供解決的方案。
 比較與評估(comparison & evaluation)：社會工作者在分析問題，甚至提供解決問題的方法，並付諸實踐之後，再來即需比較與評估方案處置前後是否有顯著差異？是否有效？

四、社會工作研究法與社會科學研究法的差異？/社會工作研究法的特質為何？

 研究與社會工作相關的主題
 從社會工作的角度探討別的領域之問題
 以「Do」的角度來評價社工的創新、修正與實驗
 強調與社工實務的關聯，取自實務、用之於實務

五、社會工作研究與社會工作實務之關係

 運用研究方法，重新審視實務的決定
 在干預過程中，需蒐集資料，以審視干預之效果
 運用研究方法、技術與工具，以審核干預的效果
 以具體、可觀察、可測量的項目去描述案主系統性的問題，干預的過程、目標及結果
 當提出社工的實務項目時，需合乎邏輯規則
 需瞭解研究和實務都是應用邏輯的一種方式
 在定義案主的問題、蒐集資料、評估各種訊息時，須以研究的方法、技術和工具，且透過此法去導引出干預的策略
 需瞭解研究與實務是問題解決的一連串過程

六、社會工作研究、實務與問題解決(problem solving)的關係/相似性

 步驟一：問題的界定、定義與特殊化(problem identification, definition & specialization)
 問題解決：瞭解問題的存在
 社工研究：確定研究的問題
 社工實務：診斷與評定
 步驟二：選擇可干預的策略(generation of alternatives and selection of strategies for problem solution)
 問題解決：建議解決問題的可能方法
 社工研究：成立假設並設定研究設計
 社工實務：選擇並計劃干預
 步驟三：施行(implementation)
 問題解決：執行所選擇的解決方法
 社工研究：執行研究設計
 社工實務：執行所選擇的干預策略
 步驟四：評估與普及研究發現(evaluation and dissemination of finding)
 問題解決：對所選用方法的結果評估
 社工研究：分析、解釋與報告發現
 社工實務：評估案主的進展與結案

所以，社會工作是助人的專業，也是問題解決的過程。社會工作研究不僅與社會工作實務唇齒相依，二者也是解決問題的必要步驟。

七、社會工作者的研究角色

 研究的使用者
 社會工作者有能力作研究
 社會工作者知道如何應用研究
 知識的創造者與傳播者
指社會工作者不僅對各種已獲證實，並且符合社會工作精神與原則的知識的應用、介紹，更應是在研究領域上的交流，以較嚴肅的態度，以不同的角度與立論，相互之間的分享與批判。
 對各學科的知識分享者
廿世紀的科學發展特徵是科際整合，各行各業都能單獨發展，必須與相關學科相互配合、相互應用，該專業的立論根基才會更紮實，專業知識的使用性才會更高，社會工作專業亦是如此。

八、影響社會工作研究的一些因素

 社會工作機構
 責信問題(accountability concerns)：不管是公民營的機構，為了表示負責任，就必須有責信考量，以便使別人「信得過去」。為了達到此目標，社工單位就必須針對所做服務的效果、工作的效率，以及經費上的花費提出報告，以便讓外界可以信得過去。
 評估的問題：機構對評估的態度也會影響研究是否要進行。特別是擔心研究的結果會不會影響業務推展的焦慮。
 研究的市場：研究的市場愈來愈寬廣，除了可使社會大眾對社工專業更加的信服，藉著研究也可以使社會工作業專業愈來愈重視系統的組織工作，比較能夠從整體的角度的看問題。
 敵對的環境：社會工作常被認為是只要憑愛心就可以去完成，或以為是花錢的、毫無生產能力的，只會對經濟造成負擔的專業。而忽略它在問題預防與解決上、在資源的整合與運用上，對社會所帶來的貢獻。所以，克服這種困難最有效的方法就是藉著客觀的研究、合理的數據與成果來說明、來說服社會大眾。
 缺乏財力資源：社會福利專業普遍缺乏經費，研究上的花費在次序上當然不是優先項目。
 個案資料被研究時所面臨的倫理問題。
 社會工作專業
 專業價值與倫理的問題(例如，實驗組與控制組的安排之問題)
 社會工作的成效是否可用量測得出來？
 社會工作實務者
 社會工作者的人格特質也會影響研究。

九、社會工作的研究倫理(NASW的研究倫理準則)

 研究員在參與研究中，必須小心顧及所可能產生的後果
 研究過程中應徵求案主的同意，對拒絕參加的案主不能有任何的剝削或懲罰，並要注意案主的自尊和隱私
 應當保護案主，避免案主受到心理或生理的傷害
 社會工作員參與評估時，應站在專業目的上，讓受評估者有表達的餘地
 研究中所得的有關案主的消息，應視為機密
 研究者應將功勞歸於對研究不斷努力的態度、求真的動機，與所有有貢獻的人，不管是直接的還是間接的

十、社會工作研究中常見的難題

 有些研究的主題會妨害到案主的權益(例如，個案記錄的運用)
 案主是否同意的問題(voluntary and informed consent)
 對案主生理與心理的安全保護(protection from physical and mental harm)
 隱密性(confidentiality)
 注意研究場域保密性
 個案記錄的保存
 避免第三集團知情
 成果的貢獻者(credit in scholarly and research endeavors)：研究的完成絕對不是一己之功，因此研究的榮譽應與多人分享。

十一、研究進行前的預備工作

(一)研究目標或宗旨的設定

 評估目標(evaluative goal)
此目標重視的是研究的實用性(applied research)，其與實務面的方法或處遇的效果有關，重點是評估方案如何或是否直接有助於案主。
 真實目標(true goal)
此目標較不重視應用性，就是單純的做研究(pure research)，其可增進概念的演進與釐清，藉由概念化的檢驗與發展來增加專業的知識。

(二)確定研究的分析單位(units of analysis)

分析單位指的是那些我們想要檢視的單位或事物，以建立起對這些分析單位的概括描述，並解釋分析單位之間的差異。它可分為以下幾種：

 個人：如偏差行為的青少年、老人院內的退休老人等。
 團體：如幫派、社團或破碎家庭等。
 方案(programs)：調查評估某方案的成敗得失。
 組織或機構：如社會福利機構的經營管理方式。
 社區、州、國家：如各縣市政府的選舉行為、各國民族意識的比較。
 其它事務/人為事實(artifacts)：如分析雜誌、報紙、文章的特色，或是社會互動等。

在考慮研究的分析單位時，需注意分析單位有時並不一定等同於觀察單位(units of observation)，例如有時分析單位為家庭，但觀察單位卻是每一個丈夫及妻子。且應注意不要落入兩個陷阱或錯誤：

 區位謬誤(ecological fallacy)的問題
指研究的分析單位與研究結果的判斷單位產生不對稱、不一致的現象。如，研究發現青少年退學者(分析單位)較少出自結構完整的一般家庭，而因此解釋為：單親家庭(研究結果判斷單位：家庭型態)的青少年較容易成為退學者…。應該將單親家庭與一般家庭的兩種樣本一起進行檢視，才下結論。
 化約主義(reductionism)
研究者或因過於執著本身的觀點與看法，不知不覺中，會過份武斷的強化他的研究發現，而且也過份簡化了產生一件問題的複雜性，或將複雜的社會現象歸因於單一因素；亦或是傾向於將某一分析單位或變項認定比其他的分析單位或是變項來得重要。如，心理學者常只注意到心理面的變項，而經濟學者常只注意到經濟面的變項等。

(三)研究時間架構的選擇(time dimension of the study)

研究的時間架構可分為以下幾種：

 橫斷性研究(cross-sectional studies)
研究某一特殊定點時間內的社會事實與現象。這種研究所牽連的時間較為單純，時間的消耗也較短，當然在經費上自然也較為經濟。
 縱貫性研究(longitudinal studies)
Leon指出縱貫性的研究，其資料的蒐集跨越單一定點時間，而以一段期間來推行者稱之。此類研究可分為下列幾種：
 趨勢研究(trend study)
研究社會現象變遷與發展的趨勢，通常為五年、十年或者更久，所以它是相關的主題、不同時間、不同樣本的研究，如近十年中移民與死亡率的發展研究。
 族群研究(cohort study)
研究相同主題、特定族群(specific sub-population)在經過一段相當時間後(五年或更久)，其行為或現象的改變，故研究對象來自同一母群體，相同性質，卻非原本的樣本。如：五年前15-19歲青少年吸食古柯鹼的比例，五年後調查20-24歲青年吸食古柯鹼的比例，以比較其行為的變化，但五年後的調查並非同一群人。
 同組研究(panel study)
研究相同主題、相同樣本在不同時期內的變化情形，如在上例中20-24歲青年組的研究，仍為五年前同一族群的人。此類研究樣本容易流失，較不可行。
 近似縱貫性研究(approximating longitudinal studies)
有些資料雖然屬於橫斷性的研究，但亦可能對長時間發生的過程做出概論。例如，就橫斷性的研究中發現，就讀公立高中的學生，比就讀私立公中的學生，在就讀大學後得到更好的學業成績，我們就能做出：就讀高中的類型會影響大學學業成績的結論；此外，亦可請人們採用回憶的方式，來獲取研究的資料。不過，對於此種方式的運用需小心。

十二、研究的步驟(Beach & Alvager, 1992)

 研讀(study)與討論(discuss)
 認知可能的問題是什麼(recognize possible problem)
 蒐集更多資料，對問題範圍做大略的觀察，並且設法做些口頭或字面的敘述(collect information, observe, and describe)
 澄清問題，並且把問題分割成一些小問題(clarify problem, divide into sub-problems)
 設定假設(hypothesize)
 概念演繹(deduce consequence)、研究變項之間關係的預測(make prediction)、做好實驗設計(design experiments)
 實驗的進行(experiment)、資料的分析(analyze results)、進行每一個假設的測試(test hypothesis)
 將研究結果加以整理，看看是否能發展出一套理論，然後將它出版，公諸於世(develop theory, publish result)

十三、研究計畫書的內容(Babbie, 1992)

 問題敘述與研究目的/宗旨(problem or objective)
 文獻探討(literature review)
 研究對象(subjects for study)：研究對象為何？此需瞭解並確定分析單位。
 測量(measurement)：指研究中主要變項為何？如何定義與測量？
 資料蒐集方法(data-collection methods)：資料如何蒐集？研究的類型是哪一種？調查、實驗研究、或次級資料分析等。
 分析方法(analysis)：指出是用了哪些方法來分析所獲得的資料？例如是逐步迴歸抑或是單因子變異數分析？並把採用這些方法的邏輯與理由也說明清楚。
 時間表(schedule)：將研究進度列成一表格。如，常用的甘特圖(Gante Chart)。
 預算表(budget)：研究所需的人事費、雜支費或各種可能費用之編列。

第二章 理論、概念與變項

一、理論

理論就是對某些現象作有系統的解釋，理論愈「強」(powerful)時，它所能解釋的範圍就愈廣。而理論是由一些通律(generalization)組合而成，這個通律物理科學裡稱為「律」(law)，在社會科學或可稱為命題(proposition)，通律則是對兩個或兩個以上的現象或事件(events)之間的關係的敘述，也因此，通律有預測(predict)的功能。一般而言，理論的形成有以下幾個條件：

 理論就是一組命題(proposition)所組成
 這些命題相互關聯
 某些命題是可以證實的

而理論主要有以下幾點功能：

 預防我們的僥倖心理
 可以合理解釋觀察到的模式，並且指出了更多的可能性
 建立研究的形式和方向，指出由實證觀察可能找到解答的方向

二、概念與構念

(一)概念(concept)

指根據自己的觀察，任何一個人都會從一組類似的事物中，歸納出一些獨立的共同屬性，這種從類似的個例中抽離出共同屬性的活動，稱為抽象化歷程，而經由這種歷程所獲得的共同屬性，即為概念。其種類主要有三種：

 物體概念：指兩種對象(1)東西(包括有機體)，如小孩、男人、桌子、金屬。(2)東西的屬性：如大的、小的、硬的、圓的。
 事件概念：指兩種對象(1)事件，如戰鬥、做事、玩耍。(2)事件的屬性：如激烈的、忙碌的、優美的。
 關係概念：指東西、事件及屬性之間的關係，如忠貞、友誼、義氣、人格、文化。

而概念的形成主要有以下幾個來源：

 由想像而來的概念：如，職業階層、聲望是經由想像而來。
 由經驗而來的概念：如，成就感、工作滿足感是經由工作的經驗而來。
 由專業的憲章、規則而來：指在專業中較具權威的組織、期刊、協會，或較為世人所尊重的字典、專業手冊等，廣為會員或該專業有關的人員所使用。如，代溝(generation gap)已成為近年來公認的概念。
 由其它的概念轉化而來：如，由社經地位(SES)這個概念，所衍生出的「地位不一致」(status inconsistency)的概念，其指出經濟地位與社會地位不相稱的現象。

(二)構念(construct)

構念是特殊的一類概念，大都是科學研究者依據研究的需要，所仔細建構或「發明」的一個概念，但一個概念卻未必是一個構念，與概念相比，構念常常具有更多的意義。例如，「智力」可以當作一個概念，也可當作一個構念。作為一個概念，它僅只代表觀察了很多聰明或不聰明的行為後所抽象化出來的特徵。但是作為構念，它在科學研究中卻具有更大的用途與意義：

 要能用作科學研究上的概念，構念的界定必須以能加以測量為原則，例如研究者可以用智力測驗來測量智力。
 為了有效加以研究，可將構念放入某種理論架構，以探討其與架構中其它構念的關係；例如，研究者可以探討智力與學業成績間的關係，而得知前者是否為後者的決定因素。

三、屬性與變項

(一)屬性(attribute)

或稱為價值(values)，描述某些事物的特色或本性。如，描述人的特色或本性時，會出現女性、保守的、聰明的、農夫等等。任何用來形容自己或是別人的辭彙，都牽涉到屬性。

(二)變項(variable)

指很多屬性依邏輯的組合。如，男性和女性是屬性，而性別是由男性與女性兩個屬性組合的一個變項。變項與屬性的關係舉例如下表：


變項與屬性的關係

變 項 屬 性
性別 男性、女性
年齡 青年、中年、老年
種族 白人、非裔美人、亞裔、西班牙裔…
社會階層 下層社會、中產階級、上層社會…
職業 水電工人、木匠、律師

而變項一般可區分為以下幾個類別：

 依其因果關係分：
 自變項(independent variable)：指用來預測的變項，即實驗者主動操縱變動的變項。
 依變項(dependent variable)：指被預測的變項，即操縱自變項後，可能會受到影響的變項。
例如：y=f(x)方程式中，x是自變項，y是依變項。

 依其變動程度分：
 二分變項(dichotomy or dichotomized variable)：在科學研究所用的變項中，有些(如性別、成敗、貧富)只能在二種狀態中變動，稱之。
 多元變項(polytomy or polytomized variable)：有些變項(如國籍、職業、宗教信仰)則可在二種以上的狀態中變動，稱之。

 依其質與量的特性分：
 類別變項(nominal variable)：根據某些標準將人、事或物分成二類或多類，而變項中的各個類別並不代表量的差異或順序，而是代表質的不同，屬質的變項。如，上述之二分變項及多元變項均屬之。
 連續變項(continuous variable)：並非由2個或多個類別所組成，而是直接表示一種量的不同，即係由一組不同的分數所組成，如身高、體重、IQ、收入。

 依是否可主動操縱分：
 主動變項(active variable)：研究者可以主動操縱的變項，如教學方法、懲罰方式。
 本性變項(attribute variable)：不能主動操縱而只可加以測量的變項，如性別、年齡、智商，此類變項均為「既成事實」，研究者只能加以測量，而無由予以操縱。

 依是否可由人類感官觀察分：
 觀察變項(observed variable)：凡是經由人類的感官，而能覺知其質或量的變項，稱之，如年齡、身高、體重。
 中介變項(intervening variable)：凡是不能經由人類的感官覺如其質或量的變項，稱之，如動機、智力、價值觀。

 依Rosenberg在其《調查分析的邏輯》一書中所做的分類
 外加變項(extraneous variable)：指表面上看似自變項X，造成了依變項Y，事實上當Z變項加入後，原本X、Y的關係即不存在。所以，真正造成Y變項的是Z變項，此Z變項為外加變項。其關係例如下圖：





 內含變項(component variable)：指在一個複雜且具涵蓋性的自變項中，對於影響Y變項最具決定性要素的稱為內含變項。如，下圖中X變項因其概念涵蓋其它因素，我們X變項為內含變項。





 中介變項(intervening variable)：指Z變項是X變項的結果，是Y變項的因。此X、Y、Z三者確有非對稱關係。控制Z後，X、Y關係消失，則Z為中介變項，其關係如下圖：



 前導變項(antecedent variable)：前導變項的主要作用是要找出因果關係的次序。前導變項(Z)乃是一個真正有效的影響力，它並非使自變項(X)與依變項(Y)的關係消失，而是澄清先於這個關係的一些影響力。




 抑制變項(suppressor variable)：抑制變項是那些能減弱一種關係，隱藏其真正力量的變項。在一項分析調查時，由於存在著某種變項的效應，而使得原來存在的關係無法明顯，甚至消失，是因為這變項考慮進去，將使得真正的關係無法出現，此某種變項便是抑制變項(Z)。



 曲解變項(distorter variable)：一個曲解變項可以使我們知道正確的解釋恰恰是原始資料所提供的反面，亦即由於在原來的分析下，加入曲解變項的考慮，使得原來的正向(負向)關係變成負向(正向)關係。



 虛擬變項(或稱擬似變項dummy variable)：在以統計方法分析資料時，研究者常以不同的數字代替同一類別變項的各個類別，而視為一種量的變項。如「性別」，研究者可以1代替「男性」，而以0代替「女性」，此種以數字代替類別所形成的變項稱之，可視為一種量的變項，而直接加以統計分析。

四、詳析模型(Elaboration Model, Earl Babbie)

詳析模型是以同時加入一些額外的變項，來了解兩個變項間的關係。

測試變項
淨關係比較原有關係 前 導 中 介
相同關係 複證(replication) 複證(replication)
較小或消失 辨明(explanation) 闡明(interpretation)
分裂* 標明(specification) 標明(specification)
*一部份相同或較大，另一部份較小或消失

五、操作性定義(operational definition)

指在界定一個概念或變項時，並不直接描述被界定項所指變項或事象的性質或特徵，而是舉出測量該變項或產生該事象所作的操作活動。即使用者必須在界定項中說明觀察或測量被界定項所指的變項或事象時所作的實際活動。如，智力的操作性定義是：某智力測驗上所得的分數。焦慮的操作性定義是：某焦慮測驗量表上所得的分數。

六、因果關係的三個條件(Lazarsfeld, 1959)

 從時間序列來說，「因」一定要在「果」之前。
 「因」、「果」兩者必定彼此相關，且此相關是可證實的。
 二者之間的相關，必須被證明非由其它因素(或第三變項)的影響所造成。

而在上述因果關係之中，需瞭解何為必要條件、何為充分條件。

 必要條件(necessary cause)：指某種情況有了「因」以後，必然的會產生影響(effect)。例如，一個人若要懷孕的話，必要條件是必須是女人，因此女人是懷孕的必要條件。
 充分條件(sufficient cause)：指某種情況當中，有了充分的「因」素時，就有很大的可能性會使「影響」也產生。例如，若兩個人結婚，他們發生性關係的可能性很高，所以結婚是發生性關係的充分條件，但並非唯一條件。

七、如何使科學知識更為有用？

 類別化(概念在操作化時需考量的要素/問卷題目設計需考量的要素)
把東西(things)組織或歸類就是類別化。一個好的類別化有三個條件：
 周延性(exhaustive)
指所有的東西都被涵蓋在類別之中。如，把台灣的區域(北、中、南、東、其它)進行類別化時，各區域都應被涵蓋在內。
 互斥性(mutually exclusive)
指各類別與類別之間彼此不重疊，項目與項目之間彼此互相排斥。如，上述各區域中所涵蓋的縣市不可有重疊的現象。
 一致性(consistent)
指各類別在概念上應屬同一層次，一致性應高。如，上述各四個區域之中，若再加入蘭嶼這個類別時，與其它四區的概念層次產生不一致，不如用「其它」這個類別來做第五個項目來得自然。
 預測未來與解釋過去
 可被瞭解
 對事件有控制能力

八、科學方法的主要步驟與種類

(一)步驟

 建立假設：所謂「假設」即是對待解決問題所提出之暫時的或嘗試的答案。科學研究的假設可能是來自於研究者的猜想，可能是以往研究所暗示，也可能是從某一理論推論而得。尤其是理論性的推論是為假設的最主要來源。
 蒐集資料：研究所蒐集的資料必須盡量直接與假設有關，也就是說，資料的蒐集必須盡量針對所要驗證的假設，而不可散漫無章、或文不對題。
 分析資料：即使原始的資料成為分類化、系統化及簡要化的結果。統計分析的主要功能有二：
 簡化所得的資料，以便掌握其分佈情形；
 檢定事項與事項間關係的有無程度。
 獲得結論：科學研究的結論必須根據證據(資料)，不可訴諸情緒。事項本身特徵的判定或事項間關係的判定，也就是所建立之研究假設的檢證。通常，根據驗證假設所得的結果，若推廣其適用範圍，而得到一個概括性的陳述，這種陳述可簡稱作概判。如果根據概判再作進一步的構想，便可形成理論或定律。

(二)種類：演繹法與歸納法的比較

 演繹法(deduction)：指自一項通常性陳述開始，根據邏輯推論的法則，獲得一項個別性的陳述，其主要功能是把抽象的概念現實化，也把形而上的概念操作化。如，「凡人皆會死；蘇格拉底是人；所以蘇格拉底也會死」。而傳統科學理論，亦較偏向演繹的模式，其主要有以下幾個步驟，：

 理論建構(theory construction)。如，以社會控制理論，來建構青少年犯罪的理論。
 導出理論的假設(derivation of theoretical hypotheses)。如，依前述理論概念，假設為：管教增加，青少年犯罪減少。
 概念的操作化(operationalization of concepts)。如，何謂青少年？可以法律將之操作性定義為18歲以下；另外，何謂犯罪行為？何謂管教亦需將以操作化定義。
 實證資料蒐集(collection of empirical data)。如，可用調查法的方式進行資料搜集。
 假設的實證檢測(empirical testing of hypotheses)。最後的統計分析結果是否驗證上述的研究假設。

而在上述的演繹過程之中，有兩個問題需加以注意：

 理論概念很少有清晰的操作性定義。
因為概念是抽象而概括性的，每個實證指標的詳細敘述都必定只是近似值，例如，若以被捕當作犯罪行為的操作性定義的話，有些青少年可能犯罪卻沒有被抓到，而有些無辜的青少年則是被誤抓。
 變項間的實證關聯幾乎從來沒有完美無缺。
即使統計驗證假設得到證實，但這亦非絕對，且幾乎所有的變項都和其他的變項間都會有某種程度的關聯。

 歸納法(induction)：指先觀察、蒐集及記錄若干個別事例，探求其共同特徵或特徵間的關係，從而將所得結果推廣到其他未經觀察的類似事例，而獲得一項通則性的陳述。如，「蘇格拉底會死；其它所觀察的對象也會死；所以凡是人皆會死」。

第三章 問題敘述、假設與文獻探討

一、研究主題如何形成？

 個人的興趣使然
 對生活中經常事務的研究
 對生活中困擾事務的研究
 主要的生活經驗
 研究資料的啟發
 他的人研究資料

二、如何確定研究的主題

 參考一些研究的相關指標
 注意研究的可行性
 研究主題是否反映了自己的興趣
 研究主題應能增進對社會更進一步的瞭解
 從研究的現實面去考量：如研究自主性、經費來源等
 要有科學的態度
 科學是客觀的態度，科學從觀察開始
 要有討論的訓練
 認定可能的問題
 蒐集資料、觀察和描述
 澄清問題、細分次問題，每個問題要求一個答案去解決其問題
 充實研究的主題
 利用圖書館找尋相關資料：館內、館際及光碟資料
 運用整合性研究回顧之類的資料
 利用現成的記錄與文件資料
 接觸相關人士
 由想法變成研究主題的幾個分段
 界定主題的領域
 界定個人興趣的領域
 回顧文獻，設法使概念操作化
 澄清問題的領域
 考驗概念間的關係
 研究問題和理論的連結
 轉換主題為可研究的問題

三、研究假設的功能

 假設可提供顯著的訊息：例如，很多時候，研究者對某一變項與其它現象(變項)之間，有其特殊、不比尋常的觀察與看法，因此便在假設中展現其企圖心。
 假設提供考驗研究所根據的理論的機會，也因此使理論愈來愈精確
 假設的檢驗可以寬廣知識的範圍
 假設的檢定可以測定理論的限度
 增進理論的準確性
 假設的檢驗可使核心假定更加明確

四、文獻探討的目的

 使研究的計劃合乎科學的要求，融入於科學的應點中
 避免重複的工夫以節省人力
 使研究更務實，避免使研究的問題重蹈覆轍，或又落入別人研究的窠臼裡面
 整理、吸收先前的研究經驗與結果，作為未來更新、更好、更周詳的研究之準備
 文獻是研究者呈現研究邏輯的重要過程



第四章 抽樣方法

一、群體與樣本

(一)群體(population)

或稱「母群體」，指所欲探究之某種特性事務的全部範圍(或全部的個體)；亦即，它是指一組具有某種共同特性的事物或個體，而此種共同特性是研究者所欲探討的對象

(二)樣本(sample)

一般在從事研究分析時，由於時間、人力、財力的限制，不能對群體深入研究，僅能從群體中抽出部分加以觀察或深入研究。亦即，樣本是指從群體中抽選出來的一組事物或個體作為研究的對象。

二、抽樣(sampling)與普查

從群體中抽出一小部份樣本加以研究的方法，稱為抽樣或取樣。而比較嚴謹的來說，其應是指從群體中抽出部份，而可代表群體者，經過深入研究之後，再用此部份結果來說明群體的方法。而與抽樣研究相對的即為普查，亦即將所欲探討的群體全部不遺漏的加以研究的方法。一般來說，相對於普查，抽樣有以下幾個優點：

 省人力省物力
 縮短整理資料時間
 對抽樣樣本做深入研究
 避免損壞此研究之個體

三、其它名詞定義

(一)抽樣單位(sampling unit)

指不同抽樣階段中的抽樣元素(指蒐集與分析的基本單位)。如，在台中市作選舉行為調查時，開始研究者在八個區中隨機取四區，此時區即為抽樣單位。

(二)抽樣架構(sampling frame)

根據研究主題與對象的範圍，列出一份包含所有合乎抽樣條件者的名單，再從這全部的名單中，研究者也決定了抽取百分之多少的計劃，此為抽樣架構。

(三)抽樣誤差(sampling error)

母數真值與樣本統計數估計值之間的誤差值即為抽樣誤差。最好的抽樣當然是百分之一百代表母群體，但是現實狀況中抽樣的結果常會與母群體略有出入，此為抽樣誤差。

四、抽樣方法

概略而言，抽樣可分為以下兩大類：(一)隨機抽樣；(二)非隨機抽樣。

(一)隨機抽樣

在群體中隨機抽取若干個體為樣本，在抽取過程中，不受研究者或抽樣者任何人為因素的影響，使每一個樣本皆有被抽出之均勻機會。其又可細分為以下幾種：

 簡單隨機抽樣法(simple random sampling)：或稱「雛形抽樣法」、「代號抽樣法」或「號碼球抽樣法」，其主要方法是先將群體中之所有個體作統一編號，每一個體均編一號碼，每一個號碼書寫於大小、顏色、形狀、厚薄均完全相同的卡片或球上，然而將這些卡片或小球置於箱(袋)內，澈底洗亂後，隨手抽取若干卡片或小球。
 等距抽樣法(interval sampling)：或稱系統取樣法(systematic sampling)，其抽樣的方式是依構成群體中個體之編排順序，每隔幾個就抽取一個為樣本，以很有系統的順序進行抽樣。
 亂數表(random number table)抽樣法：指依亂數表所列數值代號，依次抽取樣本的方法。
 分層抽樣法(stratified sampling)：或稱比率抽樣法(proportional sampling)、「分類取樣」或「分組取樣」。其指的是在抽樣前，研究者或抽樣者已根據已有的某些標準，將群體中之個體分為若干類(組)，每類稱之為一個層(stratum)，然後在各層中隨機抽出若干個體作為樣本，而各層所抽出的樣本數所佔全部樣本數的比率，應與每一層個體數所佔全體中個體數的比率相同。
 集體抽樣法(group sampling)：或稱集叢抽樣(cluster sampling)，即為使樣本能集中而不過於分散，以節省研究的時間與財力，在選取樣本時以團(集)體為單位，而不以個人為單位。其第一步驟與分層抽樣法相同，均須先將群體按一標準分成若干類別(層、團)，但分層抽樣在所分的各類層中，均抽取一部分樣本，加以研究；而集體抽樣則於各類中利用隨機方式抽取其中數類，在所抽取之類中，則全部加以研究。
 分段抽樣法：分段抽樣就是將前述的集體抽樣再隨機化，因為有時集體抽樣的樣本多，對於資料之搜集與整理，並不能達到最經濟的地步。而分段抽樣即先將群體，根據某些特性之分類標準，分為若干層(組)。在這些層中，用隨機方式抽取出幾個層，再從所抽取之層中，以隨機抽樣抽出樣本加以分析。其可分為許多段來進行，若超過三次時，則稱之為多(階)段抽樣(multiple-stage sampling)。

(二)非隨機抽樣

此種抽樣方法是研究者根據個人的方便，或缺乏足夠資料，無法隨機抽樣，而有意抽取合乎某種標準之若干個體為樣本，所以，每個個體並無均等的抽取機會。此種抽樣方法主要有五種類別：

 具備/可得樣本抽樣(availability sampling)：又稱偶然抽樣或臨時抽樣(accidental sampling)，指研究所需的樣本早就在研究者的手邊，研究者不必再勞師動眾的進行隨機抽樣的手續，其所研究的樣本可稱為具備樣本抽樣。例如，在醫院服務的社會工作者，以所服務科別的個案為樣本做研究。
 配額抽樣(quota sampling)：指根據某些標準將母群體分組，然後用非隨機的方法來抽取樣本，直到額滿為止。例如，欲研究農民生活水準，唯有從農民這個群體中去抽樣。而這種配額抽樣法很類似隨機抽樣的分層抽樣法，唯在這裡，由研究者主觀意願決定的成分比隨機成分來得大。其一般是應用在群體資料並不充分時。
 立意抽樣(purposive sampling)：或稱為判斷抽樣(judged sampling)，指研究者依據自己的研究目的及對母群體的了解來選取樣本。例如「披頭四」歌迷的特徵研究，研究者主觀的確定誰是披頭四歌迷。
 滾雪球抽樣(snowball sampling)：此方法是運用在對某一特殊人口中，只熟知某一少部份人時，從已知的人數中去蒐集資料，並請他們介紹其週遭朋友或其它可能適合接受訪問的案主。因此，樣本是從少數中累積循環，一直到受試者全部調查完畢，或樣本數已達到研究的要求為止。
 便利抽樣(convenience sampling)：資料的取得是即時可取得的，看到什麼就用什麼，手邊有什麼就使用什麼。這種抽樣的方式固然方便，但是客觀性就值得懷疑。在社會工作研究的過程中，非不得已還是儘少採用為宜。

五、影響決定樣本的大小之因素：

 估數數值預期的準確度。
 研究者的時間、人力及財力。
 預定分析的程度。
 群體內個體之相似度。



第五章 實驗設計

一、實驗設計的意義、目的

所設「實驗設計」乃是研究者為了解答其研究方面的疑問，說明如何控制各種變異來源的一種扼要的計劃、架構和策略。其主要的目的在有計劃的說明他用操縱各種變異來源的「基本模式」(paradigm)為何，以便將來可以細心操縱或改變自變項，並觀察此變項對依變項所發生的影響，使能在有效、客觀、正確和經濟的原則下，解答研究者所要探討的問題。簡言之，其目的包括解決待決問題、控制有關變項和提高實驗效度。

二、實驗設計的主要功能

實驗計設的主要功能(即變項控制的基本原則)：變異量的控制 – 研究者實驗後可以得到許多有關依變項的觀察分數。代表這些分數的變異情形的數量稱為「總變異量」。總變異量係由「實驗變異量」、「無關變異量」和「誤差變異量」三部份所構成。因而，實驗設計有下列三個主要功能：

 使實驗變異量變為最大：進行實驗設計時，須注意到設法使實驗處理的幾個條件之間盡可能的彼此有所不同，其目的是要使能看出不同的變項之效果的差異。一個良好的實驗設計，當然要把外來無關變項和誤差變數控制好，但有時候這些變數仍然無法完全加以控制時，最好的辦法便是把實驗處理的條件之變異加大。
 控制無關變項：除了研究者所操縱或改變的實驗處理變項之外，如果還有其它自變項也有機會影響依變項，則研究者便無法對所得的結果作正確的解釋。這些干擾實驗結果的自變項，稱之為「無關變項」。實驗時，唯有將無關變項予以控制，才有信心說所得到的結果，是純粹實驗處理所造成的結果。實驗設計中，控制無關變項干擾的方法有四種：
 把該一無關變項去除或保持恆定(排除法)：例如智力或性別會影響實驗的結果，則在實驗設計時，則須只選同一智力水準或性別者，使各組受試者盡量接近同質，或保持恆定，而不再干擾實驗結果。但其缺點即為「可概化性」受到限制。
 隨機化(randomization)：隨機化是唯一可以控制「所有」外來無關變項的方法，它是最理想、最有力的方法。
 使無關變項為實驗設計中的一個自變項(納入法)：此便成為「多因子實驗設計」。或是將某一自變項納入實驗設計之中，而將變項納入「控制」之下，再由依變項的總變異量之中，把由該一變項所造成的變異量部份予以扣除。
 將各組受試者加以配對，或受試者自身作為控制(配對法)：例如，如果「智力」是可能影響實驗結果的干擾因素，則可採用配對法的實驗設計來加以控制。此時，要選擇好幾對智力測驗分數相同的受試者，然後用隨機分派的方法，分別派至接受不同的實驗處理(如啟發式教學法和編序教學法)。因各組智力相同，若測驗分數或成績不同，就可以說並非是智力所造成。然而，配對法有其限制：第一，配對變項與依變項須有關，否則配對只是白費工夫；第二，不容易找到在兩個變項甚或兩個以上變項方面完全相同的受試者，故等於丟棄許多受試者；第三，即使把某變項配對相等，仍不能保證其它變數方面完全相同。
 使誤差變異量變為最小：不管實驗變異量或無關變異量均為依變項的「總變異量」之中可以預測的部份。因為它們的出現是有系統的，可預測的，故稱為「系統性變異量」(systematic variance)。在依變項總變異量之中，還有一部份變異量叫「誤差變異量」。它們是由一些變動不定、無法預測、和隨機出現的不明來所造成。其中主要來源有二：(1)與個別差異有關的變項；(2)測量誤差。至於要將誤差變異量變為最小，應自兩方面著手：(1)儘量將實驗情境控制妥善，使測量誤差減到最低限度；(2)要增加測量工具的信度。

三、實驗設計的評鑑準則

 所選用的實驗設計能否適切的回答研究者的問題
 所選用的實驗設計能否適當的控制自變項。
此亦亦即所謂的「內在效度」(internal validity)的問題。因為，如果除了實驗者所操縱或改變的自變項之外，如果還有其他的自變項也能夠影響依變項，則所得實驗結果就因被混淆而難於解釋。而會影響「內在效度」的因素有：
 歷史(history)
 個人身心成熟(maturation)
 熟悉測驗內容(testing)
 測量工具有了問題(instrumentation)
 統計迴歸(statistical regression)：亦即初步所得到的資料屬於較極端，但經由多次的訪問與調查之後，總會有趨中的現象。
 差異選擇(differential selection)：原先樣本的選擇或分派即不均等的現象。
 受試者的亡失(experimental mortality)
 選擇與成熟之交互作用(selection maturation interaction)
 因果的時間次序問題(causal time-order)：因、果的斷定不清楚。
 實驗、控制兩組之間的相互學習與混淆(diffusion or imitation of treatment)
 對控制組的補償(compensation)
 補償性的競爭現象(compensatory rivalry)：控制組與實驗組間產生「競爭」的行為
 士氣低落(demoralization)
 採用該一實驗設計所得的實驗結果能否推論到其他受試者。
此亦亦即所謂的「外在效度」(external validity)的問題。一個實驗設計之外在效度是指其所得實驗結果的「可推論性」，換句話說是指其「代表性」(representativeness)。而影響「外在效度」的因素有：
 測驗的反作用效果(reactive effect of testing)：指舉行前測之後，所增加(或減少)受訪者對實驗變項的敏感性，而影響實驗的結果。
 選擇之偏差和實驗變項的交互作用(interaction effect of selection biases and the experimental variables)：指由於實驗處理的特性，使研究者傾向於選擇具有某一特質之受試者，而被選擇來參加實驗之受試者的特有性質又能決定實驗結果的適用範圍或可推論性。
 實驗安排的反作用效果(reactive effects of experimental arrangement)：例如產生所謂的「霍桑效應」(Hawthorne effect)。
 重複實驗處理的干擾(multiple-treatment interference)：例如，產生所謂的「練習效應」或「疲勞效應」。

四、實驗設計的類型

依Campel & Stanley指出，實驗類型依其準確的程度可分為：(一)前實驗設計(pre-experimental design)，指實驗「計設」無科學的嚴謹性，談不上是個「實驗」，只求方便或限於經費、人力，簡單的研究而已；(二)真實驗設計(true experimental design)，意即研究設計符合科學實驗要求，是真正的實驗設計；(三)準實驗設計(quasi-experimental design)，指當某些情境不能用真實的實驗方法來控制變異量時，我們就利用準實驗設計的方法，這種方法雖然不能完全符合實驗設計中的嚴格要求，但是大體已抓住了科學的精神與實驗應有的態度，只是礙於現實，無法把整個實驗的精神完全落實，在準實驗法中，研究者必須了解有哪些特殊的變項是無法控制的。

(一)前實驗設計

 單組末測設計(one-shot case study)
在較不嚴謹的研究工作裡，有時研究者只利用一組人為受試者，並只給一次實驗處理(X)，然後如果得到某一觀察分數(Y)或結果，就說這一結果是實驗處理所造成的。這種設計容易受到「歷史」、「成熟」、「選擇」、「受試者的亡失」等因素干擾內在效度。

X Y

 單組前測末測設計(one-group pretest-posttest design)
這也是一種利用一組受試者的實驗設計。在還沒呈現實驗處理給這一組受試者之前，要先進行一次觀察，亦即前測(Y1)，呈現實驗處理之後，再做一次觀察或末測(Y2)。這種設計容易受到「歷史」、「成熟」、「測驗」、「工具」和「統計迴歸」等因素干擾研究的內在效度。

Y1 X Y2

 雙組、無控制設計(two-group, no control)或靜態組比較(static group comparison)
在此種設計中，設有兩組受試者，但是因為未隨機分派之故，兩組本來就不相等(下圖中用虛線表示兩組並不相等)，所以即使末測成績Y1與Y2之差異達顯著水準，也不說純粹是由於實驗處理X所造成。這種設計容易受到「選擇」、「受試者亡失」和「選擇與成熟之交互作用」等因素干擾研究的內在效度。

X Y1
Y2

(二)真實驗設計

 前後控制組的設計(pretest-posttest control group design)
在這種實驗設計之中，研究者首先採隨機分派的方式(下圖中以R表示)，將受設者分為能力相同的兩組(理論上兩組完全相等，所以下圖中用實線表示)，在未進行實驗之前，兩組均先接受前測，看看兩組在依變項Y1與Y3方面是否本來就完全相同。實驗開始時，研究者僅讓實驗組接受實驗處理(X)，最後兩組再接受末測，得到依變項的觀察分數Y2與Y4。

R Y1 X Y2
Y3 Y4


 雙組比較僅後測設計(posttest only control group design)
此設計與前一個設計大體相同，只是少了前測的部份，因為研究者既然使用隨機分派的方法分出兩個組，應假定兩組應該相等，已無進行前測之必要性，這可避免「測驗的反作用效果」而降低了外在效度。

R X Y1
Y2

 所羅門四組設計(Solomon four-group design)
所羅門四組設計事實上是將上述兩種實驗設計合併的方式，其特色在於將「有無前測」這一變項納入實驗設計之中，將該變項所造成的變異量部份自總變異量之中排除，藉以看出實驗處理所產生的影響是否明顯。其除了兼具上述兩種實驗設計的優點之外，其還有幾點自己特有的優點：

 採用此一設計時，研究者等於重複做了四個實驗(replicated experiments)，亦即經由比較是不是Y2>Y1，Y2>Y4，Y5>Y6，Y5>Y3，而把實驗處理(X)的效果一再加以考驗，如果比較的結果答案都是「是」，則研究者更有信心說實驗處理真的發生了效果。
 它除了可以考驗「前測組與無前測組差異是否顯著」，和「實驗處理組與無實驗處理組差異是否顯著」之外，還可以考驗「測驗與實驗處理之交互作用效果是否顯著」。
 雖然所羅門實驗設計不管在內在效度或外在效度方面均無缺點可言，但其一下子就要用四組同質的受試者，一般研究者在尋找受訪者和提供研究經費方面，容易遭遇困難。因此，除非已做完了許多有關的初步研究，須就實驗設計作決定性的考驗，一般研究者可能捨不得使用這樣大的實驗設計。

R Y1 X Y2
Y3 Y4
X Y5
Y6

(三)準實驗設計

 非相等控制組設計(nonequivalent control group design)
此實驗設計與真實驗設計中「前後控制組的設計」很類似，不過，有很大的不同之處在於，在此並沒進行隨機分派法來分派受試者，所以實驗組和控制組的受試者並不相等。所以，它雖然可以控制「歷史」、「成熟」、「測驗」、「工具」等因素的干擾，但還是有機會讓「選擇與成熟之交互作用」來干擾實驗結果。雖然它在內、外效度上仍有缺點，但類似在教育情境之中，尤其是不能打破班級界限，無法隨機抽樣、隨機分派、甚或無法配對時，卻不能不用它。

Y1 X Y2
Y3 Y4



 相等時間樣本設計(equivalent time sampling design)
由下表的符號可知，這是對一組受試者抽取兩個相等的時間樣本(time samples)，在其中一個時間樣本裡出現實驗變項(X1)，另一個時間樣本裡不出現實驗變項(X0)之實驗設計。例如，在工廠裡，放音樂和不放音樂兩段時間相間出現，看兩段時間的產量有無不同。這種設計在內在效度方面並沒有缺點，但是在外在效度方面，有以下幾個缺點：

X1Y X0Y X1Y X0Y

 「實驗安排的反作用效果」：受試者很可能知道自己正在接受實驗，因而實驗結果不能推論到沒有這種反作用效果的群體。
 「選擇之偏差與實驗變項的交互作用」：只用一組受試者時，很容易因為實驗的性質，而只選到某一種受試者，因而所得到的實驗結果，只能適用於與參加實驗這一組受試者同性質的群體。
 「重複實驗處理的干擾」：所以，所得到的X1的實驗效果並不能次推論到X1連續出現或只出現一次的情境。

 平衡對抗設計(counterbalancing design)或輪換實驗設計(rotation experiment)
本實驗設計的特色是採用拉丁方格的安排，使可能發生的誤差大約平衡而終能互相抵消，而研究者是利用四組未經隨機分派，維持原來團體形式(例如原來班級)的受試者，每組在前後四個時機裡，重複接受四種不同的實驗處理(例如，比較對紅、黃、綠、藍四種色光的反應時間有無差異)。

X1Y X2Y X3Y X4Y
X2Y X4Y X1Y X3Y
X3Y X1Y X4Y X2Y
X4Y X3Y X2Y X1Y

 時間系列設計(time series design)
這種實驗設計特別適用於縱貫性研究(longitudinal study)，研究者對該組做週期性一系列的測量，並在測量的這一時間系列中間呈現實驗變項(X)，然後注意觀察呈現實驗變項以後的一系列測量記錄是否發生非連續的現象，藉以判斷實驗處理是否產生效果。但這設計在內在效度方面有一個缺點，就是「歷史」因素可能造成干擾；而外在效度方面的缺點是：其實驗結果只能推論到重複測驗的群體。

Y1 Y2 Y3 Y4 X Y5 Y6 Y7 Y8



第六章 調查研究

一、調查研究的內容與用途

 調查研究的內容：事實、意見、行為
 調查研究的用途：探索、描述、解釋

二、調查研究的類型

(一)訪問調查

訪問員依據訪談大綱，對受訪者面對面的、以口語的方式，去蒐集問卷上所欲蒐集的資料，此即為訪問調查。訪問調查的優點是回答率高、訪問的品質也較好；但其缺點是成本太高。

 訪問調查前的準備
 事前的說明與訓練
 訪員的表達態度與文詞內容必須講究
 封閉式的問題在調查時比較容易，開放式問題太多，會造成資料整理的困難
 要注意社會禁忌
 文字表達的合適性要講究，尤其是要考慮受訪者的程度
 題目的安排不妨加以設計，設法使受訪者覺得有趣
 如何使訪問調查成功
 讓受訪者知道自己的親友也有參與
 不斷鼓勵受訪者
 使受訪者知道研究本身的重要性與意義
 訪問者多做傾聽的工作
 有關個人經驗、行為、態度或事業家庭的問題較容易問
 訪問者的外表與穿著需注意

(二)郵寄問卷(mailing questionnaire)

郵寄問卷有省時、省錢、保有受訪者的隱私等優點，但缺點也不少，如：回收率低、受訪者是否瞭解題意？是否由本人填寫？而郵寄訪問最好提供附有回郵的信封，或告知受訪者，當研究完成後，受訪者將可獲得調查研究的結果，當作回饋。

(三)集體填表

將樣本全部集中在一起，集體予以施測的方法為集體填表法。因為是集體樣本，可以當場分發問卷，不僅省時、省錢、回收率又高、受訪者又確實為本人是優點，是最理想的調查方法；不過，集體填表法在訪問的深度上、答案填寫細緻的程度上，無法與訪問調查法相比，且其樣本的集合亦不甚容易。

(四)電話調查

電話調查法省時、省錢、回答率高、效率也不錯，是工商社會中最常被使用的調查方法。但是電話調查法有也不少缺點，如電話調查所問的問題不能太多、所問的問題也不能太深入、無法確定接聽電話的人是否為研究所需樣本、研究者對受訪者的反應也很難控制…，所以在利用電話調查時，要注意以下事項：

 首先要考慮受訪者家中有電話的比率，否則抽樣會造成系統偏差
 訪談的時間不要超過十五分鐘，以防受訪者疲憊，或耽誤其正事

而科技的進步日新月異，未來的大部份會談將由電腦CATI所掌握(Computer Assisted Telephone Interview)，由電腦將問題提出，且將受訪者的答案直接記錄在電腦檔案內。

三、調查研究的步驟

 設計與澄清研究的目的與主題
 劃定母群體範圍
 抽樣
 問卷設計
 試測(pilot study)：它是一種設法改進問卷表的一種方法，試測之後，可以計算每個題目的效度，而把不良題目在正式調查之前予以淘汰
 決定用何種方法蒐集資料
 訪員的挑選與訓練
 實地調查並蒐集資料
 整理分析

四、如何提高問卷的回收率

 問卷的外觀(appearance of the questionnaire)
 對填表者提供說明
 激起受訪者個人的共鳴
 最好是得到贊助
 給予參與者誘因
 強調匿名和保密的維護
 回寄的型式必須講究，好好設計
 郵寄程序也要注意(避免假日或假期)
 追蹤
 要設法成為好的訪問員

五、問卷調查的效度問題

(一)問卷的外在效度

為了使調查的樣本能有效推論母群，我們必須注意到調查問卷的外在效度問題，方法如下：

 研究目的的澄清
 敏感問題減少
 避免社會情期待答案產生
 相關問題的處理(例如，需強調每題均需作答)

(二)問卷調查的內在效度

內在效度主要意義在於使研究能反映所欲探討的概念程度，所以要避免產生測量誤差，其方法如下：

 問題要明確：須與研究主題有關，字眼不能曖昧
 字語要簡單：不能難以理解
 避免雙載的問法：兩個問題不要問在一起
 問題要精簡：讓填寫者很快讀通，馬上可以作答
 避免負向的陳述
 受訪者的知識水準要加以考慮，依據受訪者的程度與背景設計問卷。
 利用試測(pilot study)檢定問卷的好壞。

六、遺失資料(missing data)的處理

 若遺失的資料很少，研究者可以考慮將它排除在指標建立，以及分析的過程之外，但需注意這些資料被去除之後，可能造成偏誤的樣本(biased sample)。
 研究者可掌握一些根據，將缺失資料藉由已知的回答來處理。例如，處理類似「有」、「沒有」二分答案的題目時，若受訪者只勾選了一部份「有」的問題，其餘為空白，我們可以加以推理，若未勾選者的答案屬於「沒有」。
 部份資料經小心分析，還是能詮釋這些資料的意義。例如面對信仰問題，有些受訪者回答「我不知道」的意義，其實可能與無信仰者的回答是一樣的，但在運用上需相當小心。
 以平均值(例如共有6題，而受訪者回答了4題，則以4題的平均分數來估算另外2題遺漏值的分數)、中間值或設定分數來代替遺失值。


第七章 問卷設計與信效度分析

一、問卷設計應注意的事項

 問題與命題(question and statements)：問卷的問題應緊繫研究的命題
 開放式(open-ended form)與封閉式(closed-ended form)的問題之抉擇
 務必清楚了解問卷的題目與項目
 避免一個題目中載有雙重題意
 有關題目的背景訊息應該完全提供，使受訪者方便作答
 問卷題目之間，彼此應相互聯貫；每個題目都應與主題有關
 題目應簡潔扼要
 避免負向的題目
 避免帶有偏見或情緒化的題目

二、量表(scale)的性質

量表是藉著一些題目(items)來測量，題目則是由變項轉換而來。由變項轉換為題目的過程中，會因變項的性質而造成不同量表性質的題目。不同性質在量表中有不同的功能，也因此在資料分析時必須採用不同的統計方法，所達到分析的功能亦會有程度上的差異。有關量表的性質可參考下表：

尺度類別 功 能 說明及例子
類別尺度(nominal) 分類 如種族、宗教、性別、婚姻狀況、職業別
順序尺度(ordinal) 分類、排序 如教育程度、社會階層
等距尺度(interval) 分類、排序、設定標準距離 如年代、溫度
等比尺度(ratio) 分類排序、設定標準距離，並含絕對零 如收入、年齡、重量、距離

三、量表設計的方式

 總加量表(Likert scale)

它的製作過程有下列幾個步驟：

 總加量表主要是測量受訪者的「態度」時最容易使用的方法
 在這組量表中，每一個題目的份量都是等質
 若干題目的總和，可以視為總量表的部份量表
 總加量表有關態度的測量，經常都是分五種等級(例如，非常同意、同意、無意見、不同意、非常不同意)來表達。
 各個問卷題目(items)所得的權數(分數)不是由受訪者來決定，而是由研究者主觀判斷來決定
 分數的計算依研究者主觀判斷其正負性質後，方式雖有不同，但等距的觀念是一致的

 等距量表(Thurstone scale)

等距量表是在一組經過「考核」的過程所規劃而成的一組題目，其設計方法如下：

 研究者依主題設計相關之題目：最好是經由理論所衍生出的概念及變項而來
 原則上，每一題目中的敘述最好以第一人稱、現在式及假設的語氣較佳。例如，「我認為若政府掃黑的工作早五年進行，老百姓對政府的信心勢必提高」
 當這樣的一組題目設計完成時，研究者必須把這組題目送請對該主題有研究的專家來評鑑
 計算每一題目的次數，並用累積次數分配的辦法作百分比圖，並依其圖計算其分數及q值。例如：下圖，題目為「我認為夫妻愈坦誠，婚姻會愈美滿」，其分數之計算為累積百分比0.5之處，約為1.8

q值乃q1值與q2值之間的相差值
q1值為25%處的值，按下表約為1.3
q2值為75%處的值，按下表約為2.6
所以，q值為2.6-1.3=1.3


1.00


.09

.08
.07
.06

.05
.04
.03
.02

.01
.00
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11

 選擇q值最小(代表題目區辨力高)的題目12-18題構成量表
 施測時，受訪者以上述的題目作答，針對每一題表達贊成與否的程度。計分時，將每一名受測者贊同的量表項目，依分數高低排列，然後選擇居中的項目分數為該受測者的態度分數。

 累積量表(Guttman scale)

累積量表主要是由受訪者的回答型態，來評定受訪者的等級，而不是藉著受訪者對問卷題目的回答總分。累積量表的問卷題是是由具有同一性質的項目所組成，但有及程度上的差別，其設計步驟如後：

 選出可用於測量某種事體的具體句子或項目。
 將選出的句子構成一個測驗量表，用來施測樣本。
 將那些被80%的受試者均回答同意或均回答不同意的項目或句子去掉。
 將回答者依其總分數高低，從最贊同至最少贊同者順序由上往下排列。
 將句子依最受贊同反應至最不受贊同反應順序，由左往右排列。
 去掉那些無法判別受贊同與不受贊同反應的句子。
 計算複製係數(coefficient of reproducibility)。
 每一個人的態度分數，乃將其所有回答贊同者項目數合計而得。

 語意差異量表(semantic differentials)

類似Likert量表，但問卷的題目常會要求受訪者在兩個極端之間做一個選擇。例如愉悅的/不稅的、簡單的/複雜的。

 鮑氏(Bogardus)量表

鮑氏社會距離量表的項目結構，是建立在強度上的明顯差別。例如，在與黑人交往的意願調查之中，項問可能從最簡單的「讓黑人住進你的國家」，至困難的「讓你的孩子與黑人結婚」。

四、問卷的結構

 問卷封面：封面應記載著研究的名稱，或加上研究者的機構、指導教授與研究者(學生)的姓名或通訊地址等。
 問候與說明：為了取得受訪者的合作與信賴，問卷開始前應該以信件問候的方式，把該研究的主旨以及請求向受訪者表白。
 單元指導語：問卷會依主要自變項與依變項的次序，分為不同的單位，而且各單元的作答方式也不盡相同，所以研究者有必要在每個單元之前舉例說明，以便受訪者可以按提示作答。
 問卷內容：這是問卷的主體，呈現的方式依問卷的性質不同而有其差異，但是必須有一個通則以供遵守，大體都是以問卷的主要變項為依據，內容的建構要看是採用何種尺度(scale)為主，但最大的要求是問卷的呈現要合乎邏輯。
 基本資料：基本資料的位置可放在問卷的前頭或是結尾。當問卷的敏感度不高，受訪者不必擔心所答的內容是否會洩露時，基本資料置於前頭並無不妥。若事涉敏感問題，生怕受訪者一旦填寫了基本資料後，反而會影響他受訪的真實性時，那就要注意了。
 回覆方式、回郵之規劃。

五、問卷結構的型態

問卷依其結構形式可區分為開放(無結構)式問卷、封閉(結構)式問卷、以及半封閉(結構)式問卷：

 開放(無結構)式問卷：研究者設計問題時並沒有提供一定的選項，受訪者可以自由表達意見。然而，所謂無結構或開放，應該是結構較鬆散或較少，並非真正完全沒有結構。這種形式多半用在深度訪問的場合，被訪人數比較少，不必將資料量化，卻又必須向有關人士問差不多同樣的問題。
 封閉(結構)式問卷：是一種限制式的，即受測者不能隨意回答，必須按照研究者提供一定的選項，在預先編制的幾個選項作選擇。
 半開放(半結構)式問卷：雖然研究者提供一些固定的答案，但受訪者還可以選擇其它的答案，或表示其它的意見。

依各種問卷結構，它各有不同的優缺點：

 封閉(結構)式問卷的好處優缺點：

1. 優點：
 答案是標準的，可以個人與個人比較。
 答案較容易編碼與分析，並常可直接從問卷編碼，省時省錢。
 受測者通常較容易明瞭詢問的意思(受測人如果不能確定詢問的意思也可以從已經準備好的答案類別中獲知)。如此較少受測因受阻而答「不知道」。或根本不作答，因而能提高回收率。
 答案相對的完整(假如提供全部適當的答案)並且不相干的回答極少。
 當涉及的變項是敏感事務，如收入，封閉詢問的優點是，如果受測人對開放詢問拒答他確實收入的數字，也許他倒願意回答其收入在那一級。
 封閉詢問，一般說來比較容易，受測人答題只要選擇類別，而回答一個開放詢問，卻要自己構思原始的答案可能困難得多。

2.缺點：
 受測人也許不懂得答案或沒有意見，他卻很輕易猜適當的答案，甚至亂答。
 受測人可能感到挫折，因為能符合他答案的分類完全沒有，不然就是不夠詳細，而他又沒有機會澄清或證明他的答案。
 也許會有太多的答案分類要印在問卷上，當訪問員唸這些分類，受測人可能記不了這些分類的全部。這就要重唸或反覆，可能導致失誤，並且更耗費時間與訪談的經費。
 也許無法查覺受測人對詢問的意思作不同的解釋時，而在開放的詢問， 我們可以從其答案發覺出受測人誤解詢問的意思。
 不同受測人之間答案的變異性，也許會被「勉強選擇」的回答不自然地消除掉。

 開放(無結構)式問卷的優缺點

1. 優點：
 它能使用在所有可能回答分類都不知道，或研究人員希望瞭解什麼才是受測者認為適當的答案分類。
 它允許受測人就所有的細節適度地回答，並澄清和證明他們的答案。
 它能使用於潛在答案太多無法列進問卷的情形。
 它適用那些複雜的問題，其答案也不可能簡化成少數的分類。
 它允許受測人有較多的機會創造或自我表達。他或她覺得答案是自己的，而不是研究者勉強回答的。

2. 缺點：
 它也許會蒐集進來一些不明或無關的資訊。開放格式的設計是為了獲得全部有關資訊的詳情，卻無法防止許多無關訊息也包括進來。
 來自每個人的資料時常不是標準化的，造成比較或統計分析像是計算百分比的困難。
 編碼時常非常困難與主觀，導致編碼之間的信度低。
 開放詢問須要高度寫作技巧，較佳的能力以生動地表達個人感覺，一般要比寫作封閉的詢問較高的教育程度。
 開放式的詢問設計要普遍性與擴及主題的所有範圍，也許過於普遍，使受測人無法瞭解它的意思，須要使用索引或者由訪問員給與更清楚的附帶詢問(講解)。這個性質，使得開放的詢問不能被郵寄式的或自行作答式的問卷所接受，因它們一般只能接受較不複雜的封閉的詢問題目。
 開放的詢問須要受測人更多時間和努力配合，也許產生高拒絕率。
 開放的詢問要更多的紙張，問卷可能更長，可能令受測者打退堂鼓，不願回答一些冗長的問題。

 開放式與封閉式問卷的比較

封閉式問卷 開放式問卷
適用於類別(如性別、膚色)、等級(如教育程度)尺度 適用於等距和等比尺度
簡單且易回答的問題 複雜的問題
適用於完備的、能迅速回答且不需指導的問題 完備的、能迅速回答且不需指導、
適用於低教育程度的受測者 適用於較高教育程度者
適於寄發或自行作答 適宜面對面訪談

 半開放(半結構)問卷的優缺點
半封閉式作答的問卷，固然同時兼具上述兩種問卷的優點，但是，在某些情況下，它也會出現上述兩種問卷所具有的缺點，例如：

 比較專門性的問題方面，由於它所列的選項是研究者主觀的選擇，而它又具有某種程度的強迫選擇的特性。 因此很可能會造成研究結果失真的現象，這也正是封閉式作答問卷的主要缺點；
 如果受訪者對所列選項不甚同意，而提出若干固定選項外的答案時，同樣會造成研究者在歸類上的困擾，以及輸入資料和研究分析上的困難，這也正是開放式問卷的主要缺點所在。

對於這兩類基本型式的問卷題目，比較可行的辦法是：固定選項的題目，最好開始時以數個自由作答的題目的答案作為基礎來擬訂。另一種可行的做法是對主要探討的主題包括很多固定選項的題目和少數自由作答的題目。在社會科學的調查中，這兩種作法都相當普遍。

五、適當選擇上述問卷結構型態的依據

問卷究竟採用那一種作答型式較佳呢?主要有四項因素值得考慮 現分述如下：

 受訪對象的考慮：

 當受訪對象能夠對該問題具備相當的認知程度，可以對該問題自由回答時，研究者為求得較完備的資料時，就可能會採用開放式作答的問卷。
 如果受訪者對某一特定問題認知有限，研究者往往須採用封閉式作答的問卷，目的只在得到一般性的意見趨勢。
 至於半開放式作答的問卷，既擬出幾個固定的答案，又允許受訪者選擇其他列出來的答案；因此，適合訪問專業或有切身利害關係的人士，也可以用來訪問一般的民眾。

 問題特性的考慮

 某些問題有一定的答案，研究者便可採用封閉式作答的問法。
 某些問題並沒有固定的答案，它的答案範圍可能很廣泛，研究者一時無法列出周延完備的選項，在這種情況下，由受訪者自由回答的開放式作答問卷，可能是比較適當的選擇。
 在某些情況下，雖然研究者提供若干選項予受訪者選擇，但由於所列選項無法周延，就可以採用半封閉式的問卷，如此既能得到一般性的意見趨勢，又可以得到較深入的答案。

 訪問方式的考慮

 封閉式作答的問卷及半封閉式作答的問卷，由於選項簡單清楚，因此，不論採用那一種詢問方式都很適合；電話訪問或是郵寄問卷的問題，幾乎都完全採用這兩種作答的問卷。
 開放式作答的問卷由於比較複雜，受訪者往往需要花費較多的時間思考，而訪員更必須具備隨聽隨記的本領，因此，一般的電話訪問很少採用開放式作答的問卷。
 郵寄問卷的訪問方式，最擔心的問題就是回收率；開放式作答的問卷要求受訪者寫出自己的意見，必然會增加受訪者回答問題的時間和困擾，如此一來，更是降低原來就已不高的回收率。開放式作答的問卷使用在面對面的訪問時，由於答案是由訪員填寫，受訪者比較不會因為嫌麻煩或擔心字寫得不好看而拒答；即使訪員不具有速記的能力，還可以使用錄音機來輔助。因此，開放式作答的問卷以用在面對面的訪問較為普遍。

 資料分析的考慮

 對研究者而言，封閉式作答的問卷或半封閉式作答的問卷，除了具有簡單作答的優點之外，還具有資料輸入容易 (可以直接把訪問資料直接輸入電腦) 及統計方法多樣性選擇的優點 (研究者可以根據研究的需要，選擇最適當的統計分析方法) 。
 至於開放式作答的問卷，允許受訪者自由作答，而不同的受訪者對語言的使用習慣可能不盡相同的情況下，研究者必須經過相當繁複的審核、過濾、歸納的程序，才能夠將訪問資料輸入電腦。

六、問卷的誤差來源與解決之道

一份問卷，從開始設計到資料過錄、輸入電腦，每一步都可能發生誤差，若不加防範控制，將嚴重影響到研究結果。常發生的誤差情況及防範之道，分述如下：

 問卷編製的誤差

 問卷題目用詞：研究者在學術上用的專有名詞，一般人不見得瞭解。如果受訪者包括各種行業的人，則訪問者使用的詞彙應能被低教育程度的人所瞭解。同時，可以有許多不同解釋的用詞應避免使用，或者要定義清楚。題目用語應使每個受訪者都能瞭解其意義，並領會出相同的意義。
 誘導性題目：誘導性題目是指研究者在題目上的措辭引導受訪者相信研究者期待受訪者做出某種反應，如此會造成受訪者回答期望性的答案。
 具威脅性的題目：問卷中常需問一些會引起焦慮使受訪者覺得難以回答的題目，包括不合法或違反社會規範的題目。或者雖不違反社會規範，但不宜公開談論的事情。這類的題目稱為具威脅性題目，例如問受訪者有關賭博、喝酒、吸大麻、虐待兒童等類行為的題目。一般而言，題目所具有的威脅性越強，則報告具有該項行為的傾向越少。
 有雙重目的的題目：有雙重目的的題目是把兩個問題放在同一題目中。許多含有「和」字在內的題目常屬此類題目。即被「和」分開的兩個層面是互斥的，而且受訪者被要求選出其中一個或按照某一標準加以評定該兩個層面時，受訪者常無法同時針對此二層面作判斷而造成偏差。

 受訪者作答的誤差

 受訪者有固定的反應傾向：反應傾向(又稱定向反應)是指受訪者不管題目內容如何，傾向於以特定的方式回答所有的問題。這種問題常發生在一組數個題目以同樣反應格式一起呈現及這組題目都涉及同一主題時發生。為避免此種反應傾向，研究者可以改變題目型式，使每一題目的反應項排列方式不同，或是把涉及同一主題的幾個題目插在其他題目之間，不要聚在一起呈現，或將題目以正負向交叉敘述。
 受訪者報告事實的可信度：受訪者所報告的事實必須評估其可信度。方法學的研究曾指出：受訪者報告的事實常有某種程度上的誤差。對不常發生、不感興趣，或很難理解的事件，以及很久以前發生的事情，我們的記憶常會有錯誤，或常會隨情境不同改變；此外，事件是否事關自己，也會影響我們的記憶。在接受受訪者對事件的回憶時，須特別注意到這些影響我們記憶的因素。有一些方法可以幫助受訪者的記憶，例如將要問的事實與受訪者的其他重要的事實相關聯。如結婚、生育、任職和住院等的資料可按年代回憶，訪員再以其他相關的問題查證受訪者報告的資料的一致性。有時藉由訪員提出的問題幫助受訪者將忘記的事件帶回記憶中來。大體言之，對於最近才發生，且對受訪者而言微不足道的事件，受訪者的報告具較高的正確度。
 訪員的誤差：訪員在訪問過程中，也常發生誤差，主要有下列情況：1.對問題的涵義作錯誤或過多的解釋，致失去研究者的原意；2.態度不夠中立，作誘導性的解說，以引導受訪者回答與他相同的意見。這些訪員所造成的誤差，其防範之道，有下列三項：1.謹慎選擇有責任心的訪員；2.徹底作好訪員訓練，每一題都解釋得清清楚楚，並作統一的解釋；3.訪後複查時，可再向受訪者抽問幾題，核對答案是否一致，以檢視訪員的誤填。

 編碼、過錄與電腦輸入資料的誤差：問卷蒐集回來後，就開始在問卷上編碼，之後又過錄到一張編碼紙(coding sheet)，最後打卡人員再根據編碼紙上的數字輸入電腦建立資料檔。這三道手續都是數字的填寫，容易眼花撩亂，填錯數字，也會產生很大的誤差。解決之道有：(1)電腦輸入資料時，每筆(每個人)資料均重複打兩次，然後再核對有無錯誤。(2)全部資料輸入完畢，印出一份報表，再仔細與原來的問卷重新核對一次。(3)使用「問卷條碼」，打卡人只要在問卷上用螢光筆一掃，即可將資料輸入電腦，減少上述三道手續的人為誤差，增加資料的精確度，並可節省人力、財力及時間。

七、問卷的信度測量(reliability of measurement)

信度(reliability)指研究的可靠性(trustworthiness)，係指測驗結果的一致性(consistency)或穩定性(stability)而言。受訪者被訪問時的回答，或受測時的分數，若再施測一次，或再訪問一次時，其結果應該相同。若把相同的測驗針對相同性質的團體施測，其結果也應大同小異。因此，信度亦可視為測驗結果受機遇影響的程度，而信度的涵義可從兩個層面加以分析：

 當我們以同樣的測量工具重覆測量某項持久性的性質時，是否得到相同的結果？由此可知此一測量工具的穩定性、可信賴性(dependability)或可預測性(predictability)。
 測量工具能否減少隨機誤差(random error)的影響，而提供某項特質個別差異程度的真實量數(true measure)？由此可知測量結果的精確性(accuracy or precision)。

一般而言，信度可分為以下幾種：

 再測信度(test-retest reliability)

用同一種測驗，對同一群受試者，前後測驗兩次，再根據受試者兩次測驗分數計算其相關係數，即得再測信度。此種信度能表示兩次測驗結果有無變動，反映測驗分數的穩定程度，故又稱為穩定係數(coefficient of stability)。它的優點在於提供有關測驗結果是否隨時間而變異的資料，作為預測受試者將來行為表現的依據；但其缺點為易受練習和記憶的影響，前後兩次測驗相隔的時間務須適度。

 複本信度(alternative-form reliability)

如果一套測驗有兩種以上的複本，則可交替使用，根據一群受試者接受兩種複本測驗的得分計算相關係數，即得複本信度。若實施相距一段時間，這種複本信度又稱穩定與等值係數(coefficient of stability and equivalence)。從測驗原理與實驗研究應用的觀點而言，這是考驗信度最好的一種方法。

 折半信度(split-half reliability)

在一種測驗沒有複本且只能實施一次的情況下，通常採用折半法以估計測驗的信度。一般常用的折半法是將受試者的測驗結果，按題目的單雙數分成兩半計分，再根據各人在這兩半測驗上的分數，計算其相關係數，即得折半信度。而折半信度又稱內部一致性係數(coefficient of internal consistency)，不適用於速度測驗。

 評分者信度(scorer reliability)

對一些無法進行完全客觀記分的測量工具而言，評分者之間的變異亦屬誤差來源之一，有加以探討的必要。譬如創造性思考測驗與衡鑑人格的投射測驗之評分，必然涉及評分者主觀的判斷，為了衡鑑評分者信度的高低，可隨機抽取相當份數的測驗卷，由兩位評分者按記分要點分別給分，然後根據每份測驗卷的兩個分數計算其相關係數，理論上，一般標準化測驗應有完全的評分者信度。

而影響測驗信度的主要因素，可歸納為下列三項：

 測驗長度：在適當的限度內，且合乎同質性的要求，一個測驗的題數愈多，其信度也愈高。
 受試人員的變異性：在其他條件相等的情況下，團體內成員特質分佈的範圍愈廣，其信度係數也愈大。
 間隔時間的長短：以再測法或複本法求信度，兩次測驗相隔時間愈短，其信度愈高。

八、問卷的效度測量(validity of measurement)

效度即正確性，指測驗或其他測量工具確能測出所欲測量的特質或功能之程度而言。一個測驗的效度愈高，即表示測驗的結果愈能顯現其所欲測量對象的真正特徵。效度是科學測量工具最重要的必備條件，一個測驗若無效度，則無論其具有任何其他任何條件，一律無法發揮其真正的功能。再者，測驗係根據行為樣本(behavior sample)，對所欲測量的特質作間接的推斷，只能達到某種程度的正確性，且測驗的效度通常以測驗分數與其所欲測量的特質之間的相關係數表示之，只有程度上的不同而非全有與全無的差別，故測驗的效度是相對的而非絕對的。效度一般可分為以下幾個類型：

 內容效度(content validity)

問卷必須適當的反應應有的內容重點與測量的目標，而問卷的設計因此也必須依據適宜的理論，更應針對調查的主題，以系統的程序和邏輯的方法，詳細把該主題有關的題目一一規劃出來，此為其內容效度。因為強調其研究主題與問卷內容的合理性，故又稱為邏輯效度(logical validity)。在學校教育中，考試應該依據課程有關的內容，故亦稱課程效度(curricular validity)。另外，在建立內容效度時，通常需要根據一些專門知識，先把該主題的有關內容與範圍詳加界定，再從這些經過嚴格界定的範圍中，選出一些有代表性的項目與主題，設計組成該研究的問卷題目，所以亦稱為定義效度(validity by definition)。

 效標關聯效度(criterion-related validity)

效標關聯效度又稱實徵效度(empirical validity)或統計效度(statistical validity)，係以測驗分數和效度標準(validity criterion)之間的相關係數，表示測驗的效度之高低。效標即足以顯示測驗所欲測量或預測的特質之獨立量數，作為檢定效度的參照標準。而此種效度又可區分以下兩種：

 同時效度(concurrent validity)：係指測驗分數與當前的效標資料之間的相關而言。例如，針對國中數學的成就測驗，為考驗其同時效度，則搜集他們在校的數學成績作為效標，並計算兩者間的相關係數。
 預測效度(predictive validity)：係指測驗分數與將來的效標資料之間的相關而言。此種效度之鑑定，乃運用追蹤的方法，對受試者將來的行為表現作長期繼續的觀察、考核和記錄，然後以累積所得的事實性資料與當初的測驗分數進行相關分析。

 建構效度(construct validity)

一個好的問卷，其結果不僅可以反映出現實，其結構也應符合理論。所以問卷的設計應該從一個建構的理論出發，先導出各項關於該理論的各樣假設，衍化出各種相關的概念與變項，據之以設計和編製問卷。問卷調查結束後，更應由果求因，以相關、以實驗、以因素分析等方法，查核調查的結果是否符合理論上的結構與見解。



第八章 社會工作與質性研究

一、量化研究與質性研究之比較

項目 量化法 質性法
理論背景 邏輯實證論 現象論
目標 檢驗、預測、推論 探索、開發、意義尋求
邏輯 演繹法、既有概念發展、假設檢驗 歸納法、對未知世界探索
觀念 外來觀察者自居，追求客觀 以參與者的角度為主，不排斥主觀
語言形式 將概念操作化，試圖以數據來呈現 用受訪者語言本來的語言或系統中成員的暗語探討意義、目的
研究設計 社會調查、訪談、問卷檢視變項間的因果關係 強調探索性觀察和訪問
研究取向 以證明、假設演繹、結果取
向 發現取向、描述的、歸納
過程
研究資料特質 可信、硬性的、可複製 有效的、真實的、豐富的
、有深度的
觀察方法 強迫的、控制測量 自然的、未加控制
觀察角度 局外人 局內人
實體的特質 靜態的、穩定的 動態的
研究結果 特殊的、可概推的 完整的、不能概推

二、量化研究法的適用條件及資料的蒐集技巧

(一)量化研究法的適用條件

 所要研究的環境和文化，事先已有大量的資料時
 容易接近案主，資料的蒐集較為容易時
 比較容易控制，或稍具有權威背景時
 若研究的目標是要尋求變項與變項之間的變異、關連或因果時，量化研究勢在必行

(二)量化研究法蒐集資料的方法

 結構式的直接觀察
 事後回溯核對表與評定量表
 問卷
 自我觀察報告
 設計「狀況」或模擬「情境」：讓當事者以為是在原來的生活環境中經驗一個普通的事件，而且他們不知道自己的行為已經被測量
 例行的記錄
 非干擾性測量(unobtrusive measures)：運用一些可測量的追蹤方法，如方案、地區或服務的使用頻率，或用存在物體、環境或現象(例如地區的圍牆高度)來判斷一些有關的訊息。
 測驗

三、質性研究法的適用條件及資料的蒐集技巧

(一)質性研究法的適用條件

 進入一個很不熟悉的社會系統時較為適用
 在一個不具控制和正式權威的情境中，較為適用
 當低度的觀念概化和學說建構的背景下，質性法最適合
 適用於描述複雜的社會現象，需要案主的主觀理念，以及實際參與者客觀印象的表現時
 適於定義一個新概念和形成新的假設

(二)質性研究法蒐集資料的方法

 非結構式的直接觀察：以敘述的形式記錄所直接觀察的環境、當事者，及當事者與情境所發生的互動狀況。
 會談
 結構式會談：提供標準化的表格，以預先安排的固定項目、開放性的回答格式向案主逐題訪問，以獲取所需要的資料。
 非結構式會談：以有彈性的、非標準化的格式，頂多提供足夠的結構或引導，使訪問的焦點放在主要的議題上。

四、量化與質性研究方法在社會工作實務上的運用

在社會工作的專業領域中硬將質性研究法與量化研究法劃分為二，使井水不犯河水是不智的行為。Allen-Meares & Lane(1990)把兩種研究法在社會工作實務中的應用作了一個很好的整合：

階 段(stages) 主要研究法 資料蒐集技巧
開始的介紹與資格審核 質性 非結構式會談
例行的記錄
非結構式直接觀察
評定
開始的評定 質性與量化 結構式的直接觀察測驗
例行的記錄
問題界定 質性 實地筆記
會談
問題說明 量化 評定量表
成效記錄
強迫測量
最後的評定 量化 結構式直接觀察
結構式會談
處遇
因果關係的 量化
理解的 質性
評估
行為的 量化 直接觀察
模擬
自我監督報告
例行的記錄
內心的 質性 會談

五、質性研究法的精神與原則

 重點放在事實的本質
 強調事實的整體性
 細緻的探討人與人、人與事之間的種種無窮盡的互動、互相影響的關係
 不忙著概化，不急著探討因果
 不排斥人的價值觀存在，認為這是必然的，同時也是可貴的
 在做結論時，不求事情的絕對性、因果性，認為一切的結論都是相關的，都是可以再加以討論的(negotiated)，所以研究的結論也是暫時性的(tentativeness)，而不是絕對的、必然的。

六、質性研究法在社會工作領域的運用/質性研究的步驟

 適當題目的設計與選擇
 確定分析的單位
 決定抽樣策略及樣本的規模：質性研究主要是針對少量的樣本作集中深入的分析與探討，有時甚至只研究一個個案而已。所以在質性研究中的抽樣方法，常有別於量化研究，主要是採取立意抽樣(purposeful sampling)的方式，其主要有以下幾種類型：
 極端或異常個案取樣(extreme or deviant case sampling)
 深度抽樣(intensity sampling)：尋求可以典型或充分的代表研究對象之個案。
 最大變異抽樣(maximum variation sampling)
 同質性樣本(homogeneous sample)：與上述抽樣相反，而是選擇一些較為同質性的樣本進行資料之蒐集
 典型個案抽樣(typical case sampling)
 分層立意抽樣(stratified purposeful sampling)
 關鍵個案抽樣(critical case sampling)
 滾雪球或鍵式抽樣(snowball or chain sampling)
 效標抽樣(criterion sampling)
 理論性或操作性建構抽樣(theory-based or operational construct sampling)
 驗證性與否證性個案(confirming and disconfirming cases)
 機會抽樣(opportunistic sampling)
 立意隨機抽樣(purposeful random sampling)
 抽取具有政治重要性的個案(sampling politically important cases)
 便利性抽樣(convenience sampling)
 資料之蒐集 – 觀察
 觀察的訓練
 觀察的準備
 觀察的內容
 資料來源
1. 案主所處的自然環境
2. 人文與社會環境
3. 方案實施的過程和正式活動
4. 非正式的互動和計畫外的活動
5. 方案或案主的本土語言
6. 行為語言的瞭解
7. 非干擾性的指標
8. 方案文件
 觀察資料的記錄
 資料的蒐集 – 訪談
 質性訪談的種類
1. 非正式會話式訪談(informal conversational interview)：指研究者在訪談之前並沒有任何預先決定的問題或文字資料，訪問時的問題都是由立即的情境脈絡中，在自然進行中臨時起意的問題。
2. 導引式訪談(interview guide)：指研究者把訪談所要涵蓋的主題，事先以綱要的方式預備妥當，在實際訪談時，依當時的情境決定問題的次序及詳細的字句。
3. 標準化開放式訪談(standardized opened interview)：指研究者事前就把訪問的問題內容、字組與順序作好規劃。所有的受訪者都按標準化的字句和順序來作答。
 訪談的內容
1. 詢問受訪者的經驗與行為(experience/behavior)
2. 意見與價值(opinion/value)
3. 感受性的資料(feeling)
4. 知識性問題(knowledge)
5. 感官問題(sensory)
6. 其它資料
 訪談的次序安排：針對「過去、現在、未來」三個面向
 避免二分法的訪談方式
 其它可供參考的技巧與應注意的事項
1. 訪問員應該保持立場的中立
2. 可使用範例於問題中
3. 可進行角色扮演和模擬問題
4. 前言陳述(prefatory statement)、轉移形式(transition format)和直接宣告(direct announcement format)
5. 探查(probe)和追踨問題
6. 增強(reinforcement)與回饋(feedback)
7. 維持訪談的控制性
 訪談所應注意的倫理問題
1. 承諾與互惠(promises and reciprocity)
2. 風險考量(risk assessment)
3. 保密(confidentiality)
4. 資料的取用與所有權(data access and ownership)
5. 其它(如訪談者的心理健康的考慮等)



第九章 其它常見之研究法

一、個案研究

個案研究就是指採用各種方法收集有效的完整資料，對單一的個人或社會單位、或特殊的事件、或特別的過程等，作全面的、詳盡的、深入的研究。

(一)、特點

 質的研究：思想觀念、道德標準、宗教信仰、心理衝突等不易以數字表達，只能用文字描述的情形，可由個案研究求得。
 詳盡深入：個案研究應用各種蒐集資料的方法，蒐集所需的各種資料，包括使用調查、觀察、心理測驗、身體檢查、社會計量、文件分析和家庭訪問等方法；就範圍言，個案資料包括生理的、心理的、社會的、傳記的、環境的、家庭的、和職業的等方面：這此些資料的蒐集又包括過去的和目前的。
 正確的描寫：個案研究以會談控制技巧及紀錄方式一致等進步的技術，再輔以問卷法及訪問法，而將所獲予以記載，可謂正確描寫的研究。
 非正式手續：個案研究不拘時地，不限方法，務求對探求的對象徹底深入的了解，手續是因人、因事而有差異。

(二)、個案研究的目的

 解決問題：個案研究的對象，多數以有問題的個人為主；例如，在學校裡，常以逃學說謊、偷竊、情緒困擾、低成就生等為研究對象，研究者的興趣不但在於瞭解行為的目前狀況，且希望應用各種方法輔導或治療，使行為恢復正常的情況。
 提供假設的來源：在研究的初期，要決定何種變項和某一個特殊問題有關是一件相當困難的事、與其根據大樣本去探索這些有關的變項，費時費力，不如採用個案研究，省時省力。個案研究不能做為考驗假設或建立結論的方法，但卻是提供建立假設的很好方法。
 提供具體的實例：個案研究的一個特點是文字的方式敘述事實，而不以統計的數字。因此，當研究者需要以實例說明統計的發現時，個案研究能提供相當有用的資料，因為從個案研究所獲得的具體事例，可以更容易幫助讀者瞭解統計所發現的普遍原則。

(三)、個案研究的優缺點

 優點：
 個案研究可以深入瞭解整個個案：研究者收集有關個人現在與過去的所有資料，並深入分析這些資料和個人發展或行為改變的相互關係；因此，對個人身心發展的歷程和問題行為的產生原因，可以獲得徹底而深入的瞭解。
 個案資料的收集具有很大的彈性：有關個案資料的型式、數量、來源、收集的程序，或收集的方法並沒有固定不變的規定，研究者可自由彈性的決定，比其他研究方法更具有彈性。
 個案研究是在自然情境下，研究各種影響個人發展或改變的因素，故研究結果具有很高的應用性。

 缺點或限制：
 研究結果缺乏普遍性，因為它只集中於一個或少數幾個人的研究，樣本缺乏代表性。且個案研究的對象，多數集中於特殊的對象而非具有代表性的個人。
 個案研究易流於主觀的偏差，此種偏差主要有三方面：
1. 由於研究者先入為主的觀念會影響到個案資料的重要性，而決定那些應該蒐集，那些不必蒐集；也會影響到研究者解釋資料的方式。
2. 易選擇符合研究者預期結果的個案。例如，在行為改變的個案研究中，研究者喜歡選擇對社會的認可具有敏感性的個案加以研究。
3. 確定和個案有關的因素相當困難。個案研究通常是收集許多個人有關的資料，在這麼多的資料中，要決定何者與個案有關，實非易事，如何從分立無關的各項資料綜合起來分析，從中發現影響個人行為的重要因素，始有進一步輔導矯治的可能性。

(四)、個案資料的範圍

 個人基本資料：包括姓名、性別、年齡、住址、出生年月日、學歷、宗教、婚姻、政黨等項內容。
 家庭背景：包括兄弟姊妹關係、排行、父母教育程度、父母職業、親族關係、經濟狀況、父母管教態度、父母的期望、親子關係、家庭氣氛、父母情感、和居住環境等項內容。
 學校生活：包括學科興趣、學習能力、課外興趣、各種學習成績、師生關係、同學關係、社團活動、學習困難、學習動機和學習態度等項內容。
 社會生活：包括社區環境、鄰居狀況、交友情形、參與社會組織狀況和社會服務等項內容。
 心理特徵：包括情緒隱定狀況、自卑、孤獨、內向、外向、自我中心、積極、悲觀、焦慮等各項的人格特徵。
 健康狀況：包括身高、體重、患病情形、吸毒、偏食、外表、發育狀況、和其他生理缺陷等項內容。

(五)、個案研究蒐集資料的方法

 調查法：在實際使用時，可採用問卷調查或個別訪問的方式，不論採用那種方式，均須事先設計調查問卷或表格。
 社會計量法：用來瞭解社會團體中親疏趨避關係的一種有效方法，最常 使用的方式是要求團體成員寫出在團體中最喜歡或最不喜歡的友伴，然後繪成社會關係圖，據此分析每位成員的人際關係和團體的結構。
 心理測驗法：是用來測量個人各項心理特徵的一種客觀性工具，評估其各種心理特徵，如智力、性向、人格與成就等。一般用來收集資料的測驗可分四大類，即智力測驗、性向測驗、成就測驗和人格測驗。
 觀察法：在個案研究中，通常採用自然觀察法收集資料，可以觀察案主的人際關係與社會行為，但必須注意：1.觀察必須要有計劃和有系統；2.觀察必須客觀、減少偏差；3.應用各種觀察表格詳細紀錄所觀察到的事實或行為，4.保持繼續不斷的觀察。
 文獻分析法：個案所累積紀錄、日記、週記、自傳和信函等資料，是瞭解其情感、態度及其他各項問題的良好資料來源，將該等資料內容做有系統和客觀的分析，以提供診斷個案資料的來源。

二、歷史研究

歷史研究的意義：歷史研究是研究過去所發生的事件或活動的一種方法；亦即從歷史資料中，如日記、信函、官方文件和遺物等，發現有關研究問題的資料。早期的歷史研究比較偏重於發現和敘述過去所發生的史實。但近代歷史研究中，研究目的強調解釋現在，易言之，就是根據過去事件的研究，提供了解當今的制度、措施和問題的歷史背景。因此，過去的歷史研究往往著重在編輯有限題目的巨大數量的詳盡史實，而今日的歷史研究則在使史實和解釋的參考架構發生關係，使史料更富意義；

(一)、歷史研究須具備的科學特徵

 界定研究問題和限制研究的範圍。
 尋找史料，並鑑定史料的真實性。
 鑑定史料的適切性、意義和可靠性。
 組織史料，俾使支持研究所探求的關係和結論。
 建立假設、並考驗假設。

(二)、歷史研究資料的種類

 依項目的型態區分：
 文件：即書寫的資料和印刷的物品，包括：日記、回憶錄、法律、信函、報紙、文告、期刊、年鑑、證書、手冊、機構或團體的檔案等。
 數量紀錄：如統計調查記錄、政府預算、出席紀錄、測驗分數等、此種資料可為歷史研究者提供解答某些歷史問題的有價值資料。
 口頭紀錄：如民謠、傳說、英雄事蹟及其他的口頭傳說等；歷史研究者訪問目睹或參與過去事件的人士，並將訪問的談話錄音轉化成書寫的紀錄，此即所謂口述歷史。
 遺物：包括任何過去遺留下來的物質或可見的東西．這些東西都不是有意留下來做為資料或紀錄的，因此比其它的紀錄資料更具有可靠性，如建築物、設備物品、藝術品等。

 依其重要性區分：
 主要資料：指事件發生時，實際觀察者或參與者所提供的報告，例如實際參加福利會議者對會議情形所做的紀錄和報導，或稱第一手資料，有三種來源：
1. 過去所留下來的遺物
2. 文件資料，如歷史人物的著作、函件、日記、手稿等
3. 事件發生的觀察者或參與者所提供的報導
 次要資料：指由非直接參與或觀察到事件發生的人所做的報導。例如根據參加福利會議者的描述或紀錄而做的報導或評論，就是屬於次要資料，或稱第二手資料、歷史教科書、百科全書、新聞報導、定期雜誌、或其他參考書，均屬次要資料。

(三)、外在鑑定vs內在鑑定

 外在鑑定(external criticism):就是考證資料的性質，以確定資料的真偽或完整性。通常須注意下列各問題：
 資料的真正作者是誰？
 資料在什麼時候或什麼地方寫的？為什麼寫？如何寫？資料是原作或改訂版？
 資料是否有經過增加和刪改？
 紙張和墨水的質料是否和所述的時代相符合一致？
 簽名是否和其他文件的簽名相同？
 文章的寫法是否和時代的背景符合？

根據上述幾方面檢查結果，如發現資料是偽造品或膺品，則不能據此做為正確結論的根據，必須再努力尋求真實的資料。

 內在鑑定(internal criticism):就是考驗資料的內容，以確定資料內容的可靠性和意義，須注意探求下列兩問題：
 資料中的每一句話和敘述，作者的意思是指什麼?
 作者所做的敘述是否可靠?
 外在鑑定和內在鑑定最大不同之處，是前者重在資料的外在形式，而後者重在資料的內容。

(四)、口述歷史法

 口述歷史訪談時應注意事項：
 重視訪談時的互動關係：訪問者應該儘可能建立一種可以讓受訪者自由表達意見的氣氛與環境。並嘗試不要為了要導引受訪者進到訪問者關心的範圍而打斷受訪者的說話。在整個訪問過程中，訪問者與受訪者彼此共同完成一些想法，互相溝通，使得訪問過程不但是一種訊息的獲得，也是一種互動的關係。如果訪問者與受訪者由於社會階級的差異而處在權力不平衡的狀態中，訪問者可以藉由較誠懇之態度，向受訪者表達她的興趣，以減低彼此的距離。
 訪問者應學習仔細傾聽受訪者的語言：訪問的技巧是否得宜，會直接影響到所獲得的資料是否正確反映受訪者的想法。因此，訪問者必須學習如何在訪問的過程中傾聽受訪者和訪問者自己的聲音。
 作口述歷史訪談時，為避免干擾應避免有其他人在場，尤其訪談女性時，欲讓年長女性暢所欲言的最好方式，就是使之成為單獨的自主個體，要求其他人暫時脫離現場。尤其是男性。
 非口語資料的收集：照片有其自己的影像語言，能喚醒受訪者的記憶。書信、日記則是個人內在靈魂的剖白，屬於較為隱密性之文件，如受訪者授權並答應訪問者可以一併處理，訪問者應在整理後確認何者可以引用何者不可，並應於隱私的保護上獲得受訪者的信任。

 口述歷史法的優點和缺點：口述歷史法的優點與缺點可以歸納成下列幾點 :
 優點：
1. 口述歷史最適合弱勢者與較少使用文字者;侷限於私領域者;這些人包括老年人、女性、勞工階級、與政經地位較低之族群等。這些過去被主流歷史排除在外的弱勢者應該藉由口述歷史發出自己的聲音。
2. 彌補文字歷史的不足，容易獲得第一手資料。
3. 單人的口述歷史因內容詳盡，除了涵蓋外在的事實，也包含了內在的感覺，可以反映歷史的變遷與女性心路歷程的軌跡。
4. 針對某種特定主題而設計的多人口述歷史，可以透過歸納、整理、分析、與比較，而作為歷史詮釋的論點。
5. 所獲資料常可用來挑戰主流之歷史詮釋與社會學觀點。

 缺點
1. 單人的口述歷史由於缺乏一個團體的互動與刺激，較難激盪與引發出一些潛在女性心中的想法。
2. 每一個口述歷史的完成，從訪談前、訪談中、到訪談後的過程都相當耗時。
3. 在作多人口述歷史研究時，受限於口述者的記憶好或壞之因素影響，所收集的資料產生質或量的差異，影響資料的對比分析時之困難。

三、行動研究

行動研究主張研究者與被研究者在沒有階層、剝削的狀況下共同參與、產生改變、縮短理論與實務間的差距。其重點在強調「增加覺醒」與「附加權力」，找出研究者與參與者合作的方式，讓參與者變成行動研究者。因此，研究者在其中乃扮演著「觸媒」的角色，以幫助成員定義問題或對現存問題有不同的思考。是以，整個行動研究是「非實證」形式的社會研究，適合複雜組織解決問題的需要及不適合以量化方式進行研究但行動研究與科學研究一樣是具有效度的。

(一)、行動研究的特性

Holter與Schwartz-Barcott認為行動研究有四個特性：

 研究者與參與者的合作。
 實際問題的解決方法。
 改變實際狀況。
 發展理論。

(二)、行動研究的類型

Hart 和Bond將行動研究簡單區分為四類，來說明行動研究複雜的過程：

 實驗型態(experiment type):與早期的行動研究緊密相關，以科學的方法探討社會問題。由研究引導實務改變被視為理性的活動，可被規畫及控制的。
 組織型態(organizational type):將行動研究應用於組織問題的解決，其核心在於克服改變、創造富生產力的工作關係。研究者與參與者共同確定問題，尋找可能的原因及可行的改變措施，是一相互合作的方式。
 專業型態(professionalizing type) :根植於實際的機構，反應新專業的抱負 (護理、教育、社會工作)，促進和已形成的專業，例如法律、醫學在同一地位上，並發展以研究為基礎的實務。
 賦加權力型態(empowering type):與社區發展的方式緊密相關，以反壓迫的姿態為社會的弱勢群體努力。其目標有二，一是對所欲解決的問題結合理論與實務; 另一是協助參與者確認問題，提昇合作的共識。

(三)、行動研究施行的原則

Hart與Bond理相關文獻，訂出七個行動研究的標準(criteria)：

 以教育為基礎:行動研究早期在美國是以理性社會管理、再教育、增加參與者的自尊的形式出現，隨著時間的轉變，行動研究由喚起自覺及意識取代再教育。
 視個體為社會團體的成員:對行動研究者而言，接近團體是相當重要的，尤其居於組織型態的外在研究者，需獲得依賴強勢團體之贊助才能進入組織，但是卻會破壞與弱勢團體合作關係的建立。行動研究者應著重「研究過程」，而非工作導向或僅是為了達到其學術目。
 以問題為焦點：在行動研究中，有問題存在代表著有改變的需要，行動研究是對問題敏感，以問題為焦點，研究者以立即、直接的方式參與問題情境，並吸引參與者發現問題、促進主動參與解決問題，努力讓未來的真實狀況能接近於理想。
 包含改變的介入:行動研究與其他研究的區別在於將行動帶入真實世界，並密切檢驗所採取行動的結果。在賦加權力型態的研究中，介入可以有各種形式，包括建立同盟、開放溝通、重組議題等，這些介入可以改變所關注的問題，並有啟發其他改變的效果。
 目的在於改進與參與：健康及社會照顧的目標在改善專業實務提供給服務使用者的利處，並讓服務使用者參與這些改變的過程。對於改進及成功的界定，在不同專家、服務使用者及不同專業團體間，會有相互競爭的定義。
 研究、行動、評估相互連結，是一循環的過程： Carr與Kemmis 認為行動研究是一螺旋的週期，並非一線性過程，這過程是動態的，研究、行動、評估如繩索般緊密連結、交互作用，正是行動研究的 特色。在任何一行動研究計畫，評估均扮演重要角色 ; 沒有評估，將無法衡量研究的進展或重新定義問題，甚至會作出錯誤的結論。
 建立研究的關係，參與者包含在改變的過程:行動研究合作的原則包含參與者與研究者的互動。Chamberlain提出三個模式來區分不同的合作程度及參與本質：
 合作模式 ( partnership model):屬於專家與非專家的合作關係，傳統上區分為施予幫助及接受幫助者。
 支持模式 ( supportive model):非專家與使用者有相同的權利，專家扮演外在角色。
 分離模式(separatist model)：排除專家，由使用者彼此提供支持，直接融入一改變情境的參與。

四、再次分析/次級分析(secondary analysis)

根據Hakim的定義，所謂再次分析法是「對某現存已有的資料作更進一步的分析，以呈現新的結論或解釋的一種研究方法」。換句話說，再次分析法是一種研究方法，藉由別人所蒐集的資料，把適合我們研究的原始資料再拿來做分析。資料來源可從大型的公立機構如：行政院研究會、主計處，或各級縣市政府等，亦或是其它一些公私立的小機構也有重要的內容，如生命線及張老師的輔導統計。

(一)、再次分析法應注意的事項

 需與原來的研究者有不同的重點和不同的研究問題
 針對相同的資料做分析時，應用不同的方法與技術來做分析，否則就變成在查核或重複別人的資料而已
 研究者應思考有關理論性的目標或原先研究替代性的議題，甚至於蒐集有關新資料，以作較仔細的比較，如此才可能對實務界及理論界有較具體的貢獻
 在進行再次分析法之前最好與原作者聯繫，一方面徵詢其同意，也可以因此得到更好的協助，也可能避免未來不必要的誤會與爭執

(二)、再次分析法的分類

 歸納性與演繹性兩種
 由研究設計來看：探索性、描述性、解釋性

(三)、再次分析法的研究內涵

 題目的選擇(selection of a topic)
 尋找現存可用的資料(search for a available data)
 重新創造資料(re-creation of data)
 分析資料與比較結果(analyzing the data and comparing result)

(四)、再次分析研究法容易產生的問題

 信度問題：指當一個機構(或研究者)在使用再次分析時，以前所謂有信度的資料，在若干年後再次使用時，它的作用不如以前的狀況，如此一來便產生該標準信度方面的問題。
 效度問題：將過去的資料於現今使用時，已不符當前時空背景，失去其有效性。
 造成再次分析法產生誤差的因素(sources of error)
 以前研究的工作員對研究不配合，排斥研究而隨便記錄資料。
 不同的資料供應者對事件會有不同的定義與解釋，且先前提供矛盾信息的人，現在大多不知其蹤，他們所做的不同的解釋或分類，再次分析的研究者會永遠找不到頭緒，當然因此會影響再次分析的準確性。
 資料供應者個人的喜好，及社會價值觀之影響，會產生誤差，這些誤差在再次分析時，絲毫沒有彌補的餘地。
 以前的資料可能是合適的，但在再次分析時，可能定義上已有改變，分析起來，與第一次分析的定義可能不一致。
 遺漏的資料(missing data)

五、內容分析法(content analysis)

為了對某問題作進一步的了解，所以針對其溝通或文件的內容，作較詳盡的分析，則為內容分析法。

(一)內容分析法的條件

依Holsti(1969)的看法，需符合下列條件：

 必須具充分的客觀性(objective)：在分析的過程中，每一個步驟都應有明確的規則與流程作依據。
 必須系統化(systematic)：研究者把資料歸類為某種類別或賦予號碼時，是納入或排除，必須根據所規劃的原則，據之以行，不能臨時起意、擅自更改，完全依照既定的系統與原則行之。
 必須通則化或定律化(generality)：內容分析法得到的結論最好與理論相關，或能形成某些通則，使與其它理論有所關聯。
 量化的敘述(quantitative description)：所謂量化的敘述不是指把所要觀察的資料，藉著次數分配來說明某種特質，而是指用函數分析(contingency analysis)的概念，把某種現象的特質，用數據的方式來說明與另一個變項之間的相關，或對其它現象所造成的影響。

(二)內容分析法的內涵

 選擇適當的主題
 從資料中抽樣：需注意樣本的代表性(representativeness)
 從內容當中，去發現資料的意義
 設計出「過錄」(coding)的系統與原則
 分析這些經過整理(過錄)的資料

(二)內容分析法的效度與信度

為了增加內容分析法的效度，研究者必須特別注意，所研究的內容是否「適合」作內容分析，尤其要問什麼問題，或看內容的哪些項目，都需要妥善考慮，因為問題與項目的設計牽涉到研究的假設與目標。內容或項目一旦確定，就必須好好規劃過錄的系統，分成哪些類別？計算什麼特質？至於在信度方面，若是研究者把過錄(coding)的標準與規則訂好，使任何人看到同樣的資料都可以有同樣的歸類時，其研究的信度就可以增強。

六、事後回溯研究(post hoc research)

又稱解釋觀察研究(explanatory observational studies)或原因性比較研究(causal comparative research)。指對過去所發生事務的研究，若是以文獻事物為主時，為歷史研究；若在事情發生後，以調查研究的方式，著手分析原因的研究方法則為事後回溯研究法。簡而言之，它是以回溯的方式，探究諸變項(原因)間可能的關係或效應的研究，且由於變項與變項之間的關係經常不能直接測知，必須從自變項與依變項之間的共同變異數來加以推論。它與歷史研究不同的是，它仍然對過去的某種事件採取假設驗證與訪問調查的研究方法，而不是像歷史研究只根據各類文件去探索其前後因果而已。

(一)事後回溯研究法之步驟

 確認研究問題
 確立假設
 選取比較組
 控制無關變項
 資料的蒐集與分析
 研究發現的詮釋

(二)事後回溯研究法之優點與限制

 優點
 研究經費節省：因為問題畢竟已經產生，不必在範圍的擬定上煞費周章。
 可以看出時間系列上問題的長期發展。

 限制
 擁有資料者不一定合作，資料也不一定確實，當今所用的工具和以前所用的工具與測量單位不同，當然一定會產生偏差，不符研究的要求。
 缺乏對自變項的控制。
 難以確定有關的因素，是否均已包含在進行的研究中。
 如能發現兩個變項之間的關係，但要決定何者是因、何者是果時，常會有困難，而且，兩個以上有關的因素，未必具有因果關係。

(二)事後回溯研究法與實驗研究之比較

事後回溯研究法 實驗研究
自變項 無法操弄自變項 可操弄自變項
分派原則 依變項本身屬性分類
由研究人員決定 可隨機分派到不同實驗情境之中
推論 找出變項與依變項之間的關聯 可作變項間的因果推論

七、評估研究

(一)評估研究的目的

 使執行者可以向外界宣佈方案的有效性。
 提高同仁的工作效率。
 展現新方案與技術最好的機會。

而從另外的角度來看，還可區分為以下五種：

 基礎性研究(basic research)：為了知識而追求知識的研究，旨在理解世界是如何運作的，他們對研究有興趣是因為想知道這種現象的實質所在。
 應用性研究(applied research)：為了幫助人們了解問題的實質，以增進掌握自己所處環境之知識。
 總結性評估研究(summative evaluation)：為對方案、政策之有效性或成果做一全面性的評斷，以證明其理念本身是否確實有效，因而可以用來類推到其它狀況的可能性。
 形成性評估研究(formative evaluation)：指把焦點集中於特定的情境脈絡中，其目的在改進某一特定之方案、政策、人員或成果，它的研究主旨是在「形成」其研究對象，其目的是在於改進其研究情境之內的效果。
 行動研究(action research)：行動研究是讓方案或組織中的人員研究自己的問題，並設法去解決，因此，如何形成某種「行動」的研究目的，很明確的成為評估過程中很重要的一部份。

(二)方案評估的種類

 需求評估(need assessment)：研究的目標是以服務的需求量為重點時，此時研究則為需求評估研究，在需求評估研究中，研究者可以以問題的嚴重性為前題，講出某種方案的重要性；也可以以案主本身的需求為範圍，藉著案主的需求量，來確定方案的重要性。而進行需求評估時，經常會遇到就是評估不準確的問題，造成評估不準確的原因有：

 研究者對問題的發生率估計過高，問題的嚴重性也比事實誇張。
 事先的個案記錄沒做好。
 缺乏標準化的換算或估計原則。

 評估性評估(evaluative assessment)：並不是所有的事件都可以做有系統的評估，要做評估之前最好先進行「評估性評估」，其強調在評估進行之前先評估機構目標是否清楚、客觀，機構的運作是否有不適當的概念化過程等。
 過程分析評估(process analysis)：指的是「檢查並測量自變項進行的每個步驟與細節，是如何的造成相關因素的變化」，亦即對方案執行過程的瞭解。要做好過程評估分析可由以下幾點著手：

 評估者自已直接觀察。
 隨時檢查各樣的報告。
 隨時蒐集當事者本身的工作記錄。
 瞭解被評估者每天的工作內容。

 成果分析評估(outcome analysis)：指的是分析方案執行完畢之後是否有效果？值得或是不值得？成果多少？而好的成果評估需克服三個問題：

 適切的研究設計或研究規劃。
 具備準確的量表，能把方案前與方案後的各方面成果準確的測量出來。
 分析研究發現的能力。

 成效分析(cost-benefit analysis)：考量一個方案所得到的效益與其為此效益所付出的成本之間的比重是為成效分析。

(三)方案評估的步驟

 形成研究的問題。
 測量
 確定所要測量的結果是什麼(specifying outcomes)
 測量實驗的整個背景(measurement experimental context)
 把干預(處遇)定義清楚(specifying intervention)
 把其它的變項清楚交代(specifying other variables)
 實驗設計
 詳細分析為何成功？為何失則？

八、單案(single-subject)研究設計

單案研究設計指應用時間序列(準實驗設計)邏輯、設計方法，來對一些干預產生的衝擊或政策改變作評估，尤其是對單獨的案例或獨立系統。此設計可協助獲得一個案例相關於主要問題的特殊指標做到重複而多次的評量，以企圖找出主要問題的穩定變化趨勢。

(一)特性

其抽樣的數目只有一個，不論分析單位是一個人，一個家庭、一個社區、一個組織。

(二)目的或用途

在一種特殊干預引進前對趨勢變化所做的重複評核，在引進後也將持續的進行，其主要的目的如下：

 觀察此干預在初始時，是否建立了對主要問題有所改善的支援模式。
 由對相關變應重複地加以量度，被治療團體可學著成為其自己的控制者。
 透過許多測量所描繪出的平穩變化趨勢增強整個評估的內在效益，也是利用控制團體的研究者所無法正確指出何處相關變數已產生變異及那些點上自變數恰巧也產生變化。

(三)單案研究的階段

 基線期(A)：在干預與介入前重複評量階段，屬一種控制階段。
 干預介入期或試驗期(B)：將基線期資料與干預介入期資料相比較，以便推演該干預是有效的，當相關變數有所改進時，即須歸類為干預所帶來的結果，而非是許多相對的歷史週期或成熟的解釋所致。

(四)單案設計類型

 AB設計。
 ABAB設計。
 多重基線設計(例如A1B1、A2B2)。
 多重組合設計(例如AB1B2B3)。


第十章 社會統計

資料來源：1.http://www.fjweb.fju.edu.tw/sociology/m/c_m.htm
2.劉弘煌(2003)。社會統計學 – 理論與應用。台北：雙葉書廊。


○統計的基本框架















一、統計兩大類別：描述統計與推論統計

 描述統計(descriptive statistics)

描述統計之功用是在化約資料(data reduction)，當原始資料很多時，不加組織整理，我們很難了解資料中所含之訊息及意義，利用一些基本的描述統計法，資料即可被濃縮，進而給我們一些基本的訊息。資料在化約後會損失一些訊息，不同的資料化約方法（亦即不同的描述統計）可能會將同樣的資料做不同的呈現，因此我們要慎重的選擇以何種描述統計來適當的呈現資料，以及要省略資料中的那些訊息基本的描述統計包括以數字、圖表之方法來呈現資料，我們日常生活中經常碰到這類的統計，最常見的就是百分比(percentage)及比例(proportion)。

 推論統計(inferential statistics)

指從母群體中抽選樣本資料去估計、預測母群體的狀況，這中間還需考慮此推論或一般化的誤差有多大，或控制誤差在某一範圍內要抽選多少樣本以作為預測根據等問題。

二、描述統計的兩大量數：集中量數與離散量數

 集中量數

所謂集中量數是以一個數值來描述樣本資料中，那一個分數或數值是最具代表性，或集中在那個中心位置（次數分配表是描述整體資料之分配情況）。最常見的集中量數有三種，即眾數(Mode)、中位數(Median)、和算術平均數(Mean)，到底用那一個集中量數和「測量尺度」(the level of measurement)以及研究之目的有關。

 眾數(Mode)：是指資料中出現最多的數值。在一名目(或稱類別nominal)變項中，是指含件數或次數最多的類型。眾數雖是最簡單之集中量數，但有缺點：１、有些分配不一定有眾數，換言之，分配很平均時或眾數很多時，眾數即失去意義和功能。２、最常出現之數值，不一定代表最接近整體分配之中心的數值。其適用於類別變項以上的資料。
 中位數(Median)：中位數是一種和位置有關之數值，當我們將資料中所有個案(cases)之分數依大小順序排列，站在中間位置之個案的分數，即為中位數。適用於順序(或稱等級ordinal)變項以上的資料。
 算術平均數(Mean)：指的是一組數值之總和除以此組數值之個數而得之數。適用於等距變項以上的資料。

量 數 特 性 優 點 缺 點 適 用
眾 數 只依出現最多的數決定集中趨勢 計算快速容易 較粗糙(數值資料未充分利用) 1.雙眾數分配
2.類別、順序、等距、等比
中位數 只按數值大小排序的位置決定集中趨勢 1.較精確
2.不受極端值影響 穩定性不如平均數(數值資料未充分利用) 1.高度偏斜分配
2.順序、等距、等比
平均數 按所有數值的大小決定集中趨勢 1.最精確
2.最穩定的集中量數 容易受極端值的影響 1.對稱分配
2.等距、等比


 離散量數

上章所提之算術平均數、中位數、或眾數等，是描述資料之中心或代表性之統計。配合這類統計對資料之描述，我們有另一種統計來描述資料整體之異質性或是變化、變異之程度，這種描述統計即稱之為離散量數。

 全距
 四分位距
 平均差
 變異數
 標準差
 變異係數

在統計學上，對於抽樣分配之集中及離散之趨勢有兩個重要的定理(theorems)。

 第一個定理是：如果我們從一個是常態分配(normal distribution)之母群中（母群之平均數為μ，標準差是σ）重覆的抽N樣本數之樣本，則所有樣本之平均數( )所構成之抽樣分配必然是一種常態分配，而且此分配之平均數也是μ（和母群一樣），標準差則為σ／ 。

 第二個定理叫「中央極限定理」（the Central Limit Theorem）告訴我們說：從任何一個母群中重複抽N大小之樣本，而母群之平均數是μ，標準差是σ的話，當N愈大時，樣本平均數之抽樣分配(the sampling distribution of sample means)會趨於常態，而且此分配之平均數是μ，標準差是σ／ 。

而樣本大小對平均數之抽樣分配的影響可由下圖中看出：當抽樣時所用的樣本數愈大，則所有可能平均數所構成的抽樣分配愈集中於此抽樣分配的平均數，但此分配的平均數並不因樣本大小而改變。這種情形就說明了，當樣本愈大，則平均數抽樣分配的標準差，也稱為標準誤差（standard error），亦即σ／ 也就愈小。

三、正偏態與負偏態

 正偏態




 負偏態



四、常態分配

常態分配及曲線是一種理論模式，但透過這理論模式，我們可以對實證研究所得之資料分配，做相當精確之描述及推論。能做到這一點是因常態分配本身有些重要且已知的特性，而實際之資料分配也往往接近常態分配。常態曲線最重要的特性之一是其形狀為左右對稱若鐘形之曲線，配合標準差之觀念，我們可以得到一常態分配之觀念。常態分配中最重要的一種是標準常態分配（standard normal distribution）。這種分配之特性是其X＝0，S＝1。在常態曲線下，以平均數X為中心，任何一個在左邊的點與X之間在正常曲線下之面積是和另一相對在右邊同距離之點與X之間的面積相等。常態分配另一非常重要特性是，任何點與X間在常態曲線下之面積是一定且已知的。見下圖



五、分配的概念

 樣本分配(the sample distribution)

指對於樣本特性的描述，前述所指的如分配之形狀(shapes of distribution)、集中量數、離散量數等，主要都是在描述樣本之特性，因為我們往往只有樣本之資料。

 母群分配(the population distribution)

指對於母群特性的描述，母群之資料雖可由實證研究得知，但經常限於人力、物力，我們不可能搜集到完整之母群資料，因此對於母群特性如其分配之形狀、平均數、標準差等，都是一無所知。

 抽樣分配(the sampling distribution)

一種依機率法則得到之理論性分配，這種分配之特性可依一些定理推出，因此是已知的，也就透過抽樣分配之特性，我們可從樣本推到母群體。

六、點估計及區間估計

如果不考慮抽樣誤差，樣本平均數就是群體平均數的估計值，此種估計法我們稱之為點估計(point estimate)。但抽樣誤差是不可避免的，所以我們在以樣本平均數估計群體平均數時，我們會以樣本平均數加上抽樣誤差的考慮來估計群體平均數，此即為區間估計(interval estimate)。真正的做法是以樣本平均數加減某一倍數的標準誤差所形成的數值區間來估計，此數值區間我們稱之為信賴區間(confidence intervals)。

七、統計分析方法之運用

判斷何時用何種統計分析方法

 度量或測量變項之層次或尺度(level of measurement)：各個變項（不論是自變項或應變項）的性質是連續性的(continuous) 或不連續性的(discrete)之變項。
 變項的對稱或不對稱關係。對稱關係指不區分自變項或依變項，兩變項係相互影響者；不對稱關係：二變項中一為自變項，另一為依變項，依變項係受自變項所影響者。
 消減誤差比例(proportionate reduction in error, 簡稱PRE)，係表示用一個現象(變項X)來解釋另一個現象(變項Y)時，能夠減除多少比例的誤差。

PRE=

E1=期望誤差(expect errors)，為假定不知道Ｘ的情況下，預測Ｙ的情況所產生的誤差值。
E2=觀察誤差(observed errors)，指知道X的情況，而依據X的數值來預測Y的情況所產生的誤差值。

由公式的意涵可知，X與Y變項之間的關係愈強，所能減少的預測誤差就愈多，亦即所消減的誤差大小，可以反映出X、Y兩變項間關係的強弱程度。

 社會研究的目的，若探索性與描述性的研究係以描述統計學方法的應用為主，解析性研究則偏重假設檢定之推論統計學方法之操作。

八、假設考驗

 虛無假設(null hypothesis) – H0
 對立假設或研究假設(alternative hypothesis) – H1

決策
真實情況 接受H0 否定H0
H0真實 1-α α(第一類型錯誤)
H0不真實 β(第二類型錯誤) 1-β(統計考驗力)


假設檢定的步驟：

 建立虛無假設H0
 建立對立假設H1
 決定顯著水準α及樣本大小n
 選擇檢定的統計量及決策(捨棄)法則(決定拒斥區)
 收集資料，計算檢定的統計值。
 結論(拒斥或接受虛無假設)

九、統計方法

(一)變異數分析(ANOVA)或F統計的運用應注意事項

 適用於自變項屬於有三個或三個以上數值(一般為間斷變項)的平均數間之比較。若屬於二個數值者，適用t分配。
 依變項需為連續變項。
 需為隨機樣本。
 不同群體間的變項數是一樣的。

(二)Pearsnon 積差相關(product-moment correlation coefficient)相關分析

 兩變項需為連續變項。
 兩個變量的數據是從同一個對象測量得的。
 各變異數的觀察值是從不同對象取得的。

(三)無母數檢定(nonparametric test)

 不受抽樣群體分配的限制，不需特定的分配(如常態分配)。
 樣本數一般較少。
 統計方法較母數檢定來得相對容易。
 多運用在間斷變項的研究上。
 有時會導致資料較未充份利用。
 無法處理交互作用的部份。
 代表統計方法：χ2檢定。

(四)迴歸分析(regression)

 兩個變項需為連續變項。
 資料為隨機取得，以便能做假設檢定。
 資料符合常態分佈或至少需為大量本，以及作迴歸直線是否顯著的假設檢定。
 迴歸假定直線的關係，如果不是直線的關係也可以透過轉換變成直線關係。