1. 第五章 研究設計策略 Design Strategies

2. What is research design? Why design research?

3. 研究設計分類 問體具體化程度 資料收集方法 資料的性質 對變數的控制 研究目的 時間構面 研究範圍 研究環境 受測者反應

4. 問題具體程度 探索性研究 Exploratory study 無正式嚴謹之程序及結構 用以形成問題及假設 正式研究 Formal study 研究問題假設清楚明確 用實證資料來驗證假設真偽

5. 資料蒐集方法 觀察法 Monitoring/observation 調查法 Interrogation/communicati on

6. 資料的性質 定性研究 ( 質化研究 ) Qualitative Research Data 為文字型態 資料蒐集範圍窄 資料蒐集方法 Observation, interview 概化效果 (generalizability) 較弱 定量研究 ( 量化研究 ) Quantitative Research Data 為數字型態 資料蒐集範圍廣 資料蒐集方法 問卷 概化效果 (generalizability) 較強

7. 對變數的控制 實驗研究 Experiment 研究者企圖去操弄變數並觀察反應 事後回溯研究 Ex post facto design 研究者不對變數進行刺激或操弄，純粹只報 告 what has happened

8. 研究目的 描述性研究 Descriptive study 報告 who what when where 因果研究 Causal study Why & how X 如何影響 Y

9. 時間構面 橫斷面 Cross-sectional studies 單一時間點上進行 縱斷面 Longitudinal studies 一段時間內進行多次調查

10. 研究範圍 統計研究 Statistical studies 利用樣本來窺究母體特質 重在研究廣度 Generalizaiton 結論概推能力 佳 個案研究 Case studies 針對個案做深入了解 重在研究深度

11. 研究環境 實地環境 Field conditions 實驗室環境 Laboratory /Simulations

12. 受測者的反應 受測者無察覺到研究的進行 受測者察覺到研究的進行 受測者無偏離日常行為 受測者有偏離日常行為，但與研究人員無關 受測者的偏離行為是由研究人員所激發

13. 研究具體化程度 探索性研究 Exploratory research 敘述性研究 Descriptive research 相關性研究 Correlation research 因果關係研究 Causal research

14. COMPLETELY CERTAIN ABSOLUTE AMBIGUITY 因果探索 問題模糊度與研究種類 問題具體化程度 不清楚問題癥結 : 探索性研究 清楚問題構面 : 敘述、相關、因果

15. 研究類型與其相對應的問題範例 探索性不知道為什麼銷售一直降低 ? 不曉得消費者對我們的產品是否有興趣購買 ? 為何失業率一直升高 ? 描述性我們的忠實顧客是什麼樣的人 ? 有多少消費者會透過網路訂購我們的產品 ? 成功經理人有何共同特質 ? 相關性 EQ 和 IQ 是否為負相關 ? 消費者的購買意願與滿意度是否有直接相關 ? 因果性新的服務流程是否會提高消費者的滿意度 ? 一分耕耘真的會有一分收穫 ?

16. Exploratory Research 探索性研究

17. Why do Exploratory Studies? 協助我們釐清問題的核心，並依據研究 結果發展更具體明確的研究問題及假設， 以供後續之正式研究驗證其真偽

18. Exploratory Research 定性方法 發掘問題的本質為何 探索結果提出假設性結論，無法提出具體 conclusion 假設性結論需倚賴更正式的 research 以驗證 其真偽

19. 完整提出研究問題及假設 定義問題 Exploratory Research 分析問題癥結範籌 發掘症狀

20. Exploratory Research 次級資料 經驗調查 焦點群體 兩階段設計

21. 次級資料分析 (secondary data) 文獻探討 二手資料 彙整報告 ( 專業刊物論文 ) 國家資料

22. 專家訪談 Experience Surveys Interview 訪問專家學者以對問題有深入了解 調查對問題有直接接觸或經驗的人 來了解問題的根源

23. 焦點群體 Focus Groups Group interview 聚集一組人員 (8-12 人 ) 對某議題進行交流 組員同質性高利於討論

24. 兩階段設計 Two-stage design 第一階段 – 探索性研究 探索問題本質，並提出假設 第二階段 – 正式研究 蒐集資料以驗證假設

25. Descriptive Research 敘述性研究

26. DESCRIPTIVE RESEARCH 描述某一現象事件或族群的特質 須對問題本質有某些程度理解 差異性研究

27. “ I keep six honest serving men, (they taught me all I knew), their names are what, and why, and when, and how and where and who. ” --Rudyard Kipling

28. 敘述性研究 (example) 減肥產品消費者特徵 : 女性 約 40 歲 月收入約 $40,000 大專學歷 職業婦女 減肥產品購買行為會因性別，年齡，收入不同而有顯 著性差異 T-test & ANOVA

29. 敘述性研究 (example) 男性香水市場研究 1/3 size of 女性香水市場 近年有大幅成長趨勢 80 % 的男性香水購買者為女 性

30. Correlation Research 相關性研究

31. 兩變數互相影響 不分 DV & IV 為一互動式因果關係 (reciprocal causal relationship) 研究變數間相關係數 相關係數 (ex. Person correlation coefficient) 介於 0~1 顯著性，方向，強度

32. Causal Research 因果研究

33. CAUSAL RESEARCH

34. 因果關係推論 Method of agreement A B C Z C D E Z C Z Method of difference A B C Z A B No C Z C Z

35. 如何驗證因果關係 ? 非對稱關係 asymmetrical relationships 出現的時間順序 前因，後果 排除其他干擾變數 嚴謹因果研究多在實驗室進行

36. 因果關係 (example) 刺激與反應 stimulus-response Price increase  sales decrease 特質與性向 property-disposition Gender  antiwar attitude 性向與行為 disposition-behavior JS  turnover intention 特質與行為 property-behavior Edu  investment pattern

37. 檢定因果假說 因果關係與實驗設計 控制其他變數 隨機分派樣本 因果關係與事後回溯研究 交叉比對最可能導致 DV 的 cause In most cases, 我們只能將樣本依其本身與身俱來 的特質加以分類，然後比較其再 DV 的差異 事後歸因的謬誤 post hoc fallacy In Ex Post Facto Research, 因無法對 IV 進行主動操弄，我們 只能提出 “ 相關性 ” 的結論，而無法提出強烈的因果論 !

38. RESEARCH PROCESS

39. Stages of the Research Process Problem Discovery and Definition Research Design Sampling Data Gathering Data Processing and Analysis Conclusions and Report Discovery and Definition and so on

40. 研究程序 Problem discovery & problem definition Research design sampling Data gathering Data processing and analysis Conclusion & report

41. “ The formulation of the problem is often more essential than its solution. ”

42. WHERE IS YOUR RESEARCH QUESTION? 找問題的 sources 觀察社會現象、變 遷、及發展趨勢 實際生活體驗 學術性的論文 專家討論 分析理論之缺失 如何選擇題目 個人興趣 研究主題是否 具有意義 研究者的能力 研究可行性

43. Research design 指引研究所將採取的方法 (methods) 、程序 (procedures) 、及行動 (actions) Observations Studies Secondary Data Studies Surveys Experiments

44. Sampling POPULATION SAMPLE Sample: subset of a larger population.

45. Data gathering

46. Data processing and analysis

47. Conclusions and report writing