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社會學研究法助教課大綱 黃昱珽,2007/01/11
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注意事項 如果兩堂課可以複習完全部的內容,那老師也不必花一整個學期上課!因此,請別指望這兩堂助教課能夠幫妳複習完畢!
這兩堂課主要協助整理研究法的邏輯,一些重要概念只能略微提及。
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主要內容(一):作業檢討 作業六檢討回顧 (文獻) 作業五檢討回顧 (抽樣) 抽樣理論 不同抽樣方式的用處
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主要內容(二):課程回顧 期中考前快速回顧 指標與量表 抽樣(作業五) 調查研究 實驗法 量化資料分析
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作業六檢討回顧 評分標準: A:文獻格式(5分) B:文章中引用註明(5分) C:文獻內容說明(10分) D:文獻批判(10分)
E:與自身報告的關連(10分) F:其他(10分)
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作業五檢討回顧 常犯的錯誤: 題目要求未看清楚 「隨機」意思的混淆 「分層」和「叢集」抽樣的混淆
比如說,題目要求每一步驟都註明「隨機」、「非隨機」,但是只有兩到三位同學有註明;然後,
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抽樣與抽樣理論 (2006/11/22~2006/11/27)
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抽樣(sampling)與樣本(samples)
抽樣:選擇觀察對象的過程(The process of selecting observations) 樣本:研究者從大的集合中,取出較小個案群,目的是藉以推論母體。(A smaller set of cases a researcher selects from a large pool and generalizes to population) 課本219
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抽樣的目的 Q1:為什麼需要抽樣? Ans:在絕大多數的情況下,我們不可能研究 整個母體,因此只能選取其中部分來做觀察研究。
Ans:找到有代表性的樣本(representative sample)。
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機率抽樣(probability sampling) 用以找到具代表性樣本的方式
機率抽樣:根據數學的機率理論,以隨機的方式自母體選取樣本。 隨機(random):母體中所有的元素(element)都有相同被選到的機會。
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隨機不是隨便! 【標準錯誤範例】 到圖書館門口,攔下每第Ν個人,發出問卷請他接受調查……
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為何機率抽樣可以選出 具代表性的樣本? 中央極限定理 劉正老師 (Central Limit Theorem) 對相同的母群體,以
相同的樣本數,進行 重複抽樣,樣本平均 數有明顯朝向中央( 實際的母體平均數) 集中的趨勢。 劉正老師
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機率抽樣: 簡單隨機抽樣與系統(隨機)抽樣
簡單隨機抽樣(Simple Random Sampling,SRS) 系統(隨機)抽樣 缺點:耗時費日,手續麻煩
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機率抽樣的兩個原則 (與課本無關) 代表性:抽取的樣本能夠代表母體(降低抽樣可能的誤差)
現實性:實際執行抽樣的過程是否方便可行,降低所需成本與時間
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分層抽樣:代表性原則 基本想法:當內部同質性越高,則抽樣誤差會越低。因此,我們可以將母體切割成許多內部同質性高的次集合,然後在每個集合內皆加以抽樣。
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集群抽樣:現實性原則 基本想法:如果次集合群中彼此相似,那麼抽一個便可以代表其他沒抽到的。換言之,將母群體切割成幾個彼此相似的次集合,這樣就只需要抽幾個來分析就好。
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分層抽樣
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集群抽樣
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PPS ( probability proportionate to size )
隨機:母體中所有的元素(element)都有相同被選到的機會。 無論是分層抽樣或者集群抽樣,切割出來的次群體大小都不會完全一樣。 因此,分層抽樣時,我們可以調整每個一分層被抽取的樣本數;集群抽樣時,則調整每個集群被抽取到的機率,後者即是PPS。
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非隨機抽樣 隨機抽樣的基本要求,是要有足夠的母體資訊,包括內部元素的資料和清單。
但有許多的研究,實際上母體的資訊難以獲得,甚至是不可能獲得。在這情況下我們只能使用非隨機抽樣。 非隨機抽樣下,研究者注重的是樣本的相關性(relevance)
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注意事項 很多概念在這次的回顧上沒有提到,比如說母體(population)、統計值(statistics)、母數(parameter)、抽樣架構(sampling frame)、抽樣比(sampling ratio)、等等,這並不代表這些部分就不會考!
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推論統計與SPSS
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推論統計基本的邏輯 根據抽樣理論,我們可以在一定程度下,認為樣本的統計值代表實際母體的數值。 什麼是「一定程度」? 抽樣誤差的影響。
Confidence intervals (信賴區間—估計母體母數數值的幅度) and confidence levels (信賴水準)
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Chi-Square(χ2):基本概念 適用狀況:自變項與依變項名目層次(或次序層次)。
基本邏輯:累積的變異量是否超過抽樣誤差所造成的結果?如果超過的話,代表兩個變項之間有關係。
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Chi-Square(χ2):計算方式 兩者不相干的情況 男 女 高 25 25 矮 25 25 實際的情況 男 女 高 29 13
男 女 高 矮 實際的情況 男 女 高 矮
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Chi-Square(χ2): 自由度與查表
自由度(degree of freedom,df)
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期中考前快速回顧
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期中考前超快速回顧
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各種研究中可能發生的謬誤 目的論(teleology) 套套邏輯(tautology) 化約論(reductionism)
區位謬誤(ecological fallacy) 雙載假設( double-barreled hypotheses )
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Qualitative and Quantitative Orientations toward Research:
Qualitative Orientations interpretive and critical social sciences Non-numerical data Logic in practice: the logic of research is actually carried out (實務邏輯: 實際上如何執行的邏輯) Quantitative Orientations related to positivism Numerical data Reconstructed logic: the logic of how to do research is highly organized (重建邏輯: 進行研究的邏輯是高度組織化的)
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概念化與操作化 概念化:將一抽象的想法或概念發展出清楚的、嚴謹的、或系統性的概念定義之過程(頁183)
操作化:將概念定義與某種測量程序或技巧連結,以進行實證研究(頁184) 問卷題目只是操作化後的成果,並不是操作型定義!
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Definition of Reliability and Validity
Reliability: 對同一受訪對象,如果我們運用特定的技術,重覆進行研究,每次都能得到相同的結果,此為信度(reliability)。 Measurement reliability: 變數測量的可依賴度或一致性 Validity: 一實證測量(empirical measure)能夠反映想要研究的概念之真實意義的程度,即為效度(validity)。
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效度:實驗法中的效度 內在無效度:實驗過程中,實驗內部元素的交互作用,使得實驗結果失去效力的情況。
外在無效度:實驗過程中,實驗外部發生的事件,導致實驗受到影響,結果失去效力的情況。
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指標與量表 由於一個概念與現象經常是相當複雜的,因此操作化的過程常常指出許多的面向,指標(indexes)與量表(scales)成為一種測量的工具。 指標與量表的差別:我們是否有對某些題目(也就是這題目背後代表的向度)進行加權計分 注意:我們用Likert量表來建立指標
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調查研究(一) 實際進入田野,發放問卷、或親自訪問受訪者,收集所需要的資訊。
問卷題目的設計、問卷形式、問卷可能的問題(答題者、問卷設計本身) 調查研究的方式:面訪、電話訪問(電腦電訪)、郵寄問卷、網路調查。 調查研究一章前半段 探討了不少此一方面的問題
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調查研究(二) 調查研究優缺點主要的考慮: 回收率 成本 時間 面訪員偏差(頁308~310)
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實驗法(一) 實驗法:在控制所有可控制的變項下,研究自變項與依變項的關係。 實驗法三要素:前測與後測、實驗組與對照組、實驗刺激
古典實驗(自然科學實驗)
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Design Notation O = observation of dependent variable
X = treatment (independent variable) R = random assignment Symbols in time order: from left to right O1 = pretest, O2 = posttest See Table 9.2 (p. 261)
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實驗法(二) 社會學研究,為什麼不採用古典實驗法? Ans:社會現象以及相關的人(實驗對象),與自然科學所要研究的對象相當不同。
‧社會科學裡實驗法可能產生的問題:實驗效度問題、倫理問題。
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實驗法(三) 雙盲實驗(double-blind experiment) 準實驗設計(Quasi-Experimental Designs)
所羅門四組設計(Solomon four-group design) 後測控制組設計( Posttest-only group design )
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祝各位好運~
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