研究設計.

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1 研究設計

2 研究設計 研究設計是建立一個「如何」收集資料、要收集「什麼」資料、「如何分析」之計畫，以協助研究者分配有限的資源
目的是在有計畫的說明研究者操縱各種變異來源的「基本模式」為何？以便將來可以細心操縱或改變自變數，並觀察實驗變數對依變數所發生的影響，期使實驗能在有效、客觀、正確及經濟的原則下，解答研究者所要探討的問題。

3 如何設計 研究設計是指研究調查的計畫及結構，以構思如何解答研究問題。 例如：「美國入學申請是否有性別/種族歧視」
bad:分層隨機抽樣調查美國各大學註冊組行政人員，個別訪談該校招生制度及辦法。 Good:捏造200份非常相似的男女(不同種族)入學資料，再男女配對方式寄給各大學教務處，最後將回收的「入學許可」資料加以統計。

4 研究設計的好壞準則 1.效度(內部效度、外部效度) 2.客觀性：非研究者主觀介入。 3.準確性：能得到具體的結果，下清楚的結論
4.經濟性：因研究者資源有限，所花費成本(時間、人力、金錢)要在合理、可接受範圍內。

5 7.1 研究設計的類型 1. 「探索性」研究設計 2. 「描述性」研究設計 3. 「相關性」研究設計 4. 「發展性」研究設計

6 7.1.1 探索性研究設計 在提供描述或評估某一複雜現象或問題，以熟悉該現象，並獲得新觀點，或作為日後假設檢定的基礎。
探索性研究特別適用於某研究問題，缺乏前人的研究經驗，或初次從事這一類問題研究，不清楚它有包括那些變數、且又缺乏理論基礎。 此種研究設計較為鬆散無結構，沒有嚴謹的文獻探討，最常採用個案研究法，其次為實地調查法(開放性問卷)。

7 7.1.1 探索性研究設計常見技術 1) 次級資料分析：可能是研究者了解情況、發現假設，最快速且最經濟之方法，它可當作探索性研究的基礎。
2)專家(經驗)訪談：就是訪問那些對研究主題有深入了解的人之意見，以取得所需的有用資訊。例如，Delphi法 3)焦點團體：又稱深度集體訪問、集體座談或集體訪問，它是探索性研究最常採用之研究策略。

8 7 .1.2 描述性研究設計 描述自然的、人造的社會現象，包括人類行為之自然現象、政治明星及行政主管等人造現象
想了解某些團體或人群的特徵、或敘述某種現象跟另一現象的連結關係，專門探討變數間關係是否顯著，並非分析變數間的因果關係。 旨在確認變數間的關係及問題描述，故要檢定研究假設，並回答研究問題。 研究者關心的是找出who、when、 where、what、how much等問題。 最常用的方法為調查法。

9 7.1.3 相關性研究設計 相關性研究旨在發現構念間之相關。 例如： IQ與學業的相關 工作滿意與工作績效的相關，
父親關心期望與子女成績的相關 多角化經營與績效的相關 網路涉入度與網路購物意願的相關…。 *

10 7.1.4 發展性研究設計 旨在探討人類各種特質或教育、社會現象，因時間的經過而產生的改變情形。例如，青少年心理發展之研究，是以「時間」軸為自變數，以了解人、事、物隨時間發展而改變，故屬於縱斷面研究。 範例：若要研究6歲到12歲的兒童，對數字概念發展的情形，研究者必須選取一組六歲的兒童，給予數字概念的測量，並等到這一些兒童成長至7歲時，再給予數字概念的測量。如此反覆地測量，直到這些兒童12歲為止。

11 縱斷面研究「優點」 1.具有連續性、穩定性。 2.能真實反映出發展過程中的個別差異現象 3.能深入瞭解個人各種特質的發展情況。
4.容易控制影響研究變項有關的因素。 5.能夠顯示發展的陡增和高原現象

12 橫斷面研究「優點」 橫斷面研究：蒐集同一時點的樣本特徵。如研究6歲到12歲的兒童，對數字概念發展的情形，研究者必須再同一時點選取六歲到12歲的兒童，給予數字概念的測量。 優點： 1.經濟方便。 2.研究樣本較多，較具代表性 3.沒有練習因素的影響 4.研究者的計畫允許中途改變

13 7.1.5 因果性研究設計 旨在發現構念之間的因果關係，即一個變數對另一個變數的影響或為什麼有某種結果會出現
因果的概念是以假設檢定為基礎，以歸納來推論結論，此種結論是條件的，無法明確論証。 主要的研究策略為實驗法及調查法。 常見因果關係(X → Y) 充分非必要 必要非充分 充分且必要

14 7.2 因果比較研究法 又稱“事後回溯研究法” 它是事實發生過後，探討與此一事實有關的先前因素的一種研究
此種研究有時也藉著比較過去存在的條件,而探求已經發生過的事實之原因，故屬於「非實驗設計」研究領域。 例如：二十世紀初東歐移民的歷史分析

15 7.2.2 因果比較法的研究目的 1. 由「結果」往前推「原因」
因果比較法的研究目的 1. 由「結果」往前推「原因」 例如：企業永續經營之原因、具高學業成就學生之原因、組織流程再造之原因、兒童偏差行為的家庭因素 2. 由「原因」推出其「結果」 例如：高經濟成長對物價波動的影響、降低存款稅率對資金流向的影響、建築容積率法規對房地產景氣的影響 、資訊科技引進對組織的衝擊

16 因果比較法之實施步驟 (p173) 1. 說明研究問題 2. 選擇具備所要研究特質之群組 3. 選擇對照群組
4. 資料收集：幾乎所有之測量工具皆可使用如：標準化測驗、問卷、訪談、自然觀察 5. 資料分析 6. 結果解釋

17 7.3 証明XY因果關係的條件 (p175) 1. 變數Ｘ與變數Ｙ具有共變性 2. 變數Ｘ要發生在變數Ｙ之前
3. 要能排除其它可能的原因變數(外生變數)：即研究者要驗証所觀察到的共變性是「非虛假」

18 証明XY因果關係的機制 1.比較：比較方式可以是「前期、後期」(重 複量數)、「數量多寡」、「有、無」…等群組的比較
1.比較：比較方式可以是「前期、後期」(重 複量數)、「數量多寡」、「有、無」…等群組的比較 2.操弄：是為証明兩個變數之間有時序性 3.控制：控制旨在能有效排除其它第三變數對「XY」關係的干擾影響。

19 7.4 研究設計的「效度」 1. 內部效度 是指我們從實驗/研究結果所得到的關係是否代表真正的關係。 2. 外部效度
指所獲得的因果關係是否能推論到一般化的結論

20 7.4.1內部效度的威脅 1.歷史：在實驗的進行中，可能會有其他事件發生而混淆了想要研究的受試者
2.成熟：受測者本身隨著時間的經過而發生身心變化(並非因為某些特別事件)，也可能會影響實驗的結果 3.測驗：在前測、及後測的研究中，由於受訪者做過前測有了經驗之故，故後測的成績較前測好(學習效應)

21 7.4.1內部效度的威脅 4.衡量工具：不同的觀察時點，可能因為實驗「評量工具或儀器」變形或評量人員身心發生改變，而造成不同的結果
5.自我選樣：由於研究未採用隨機抽樣和隨機分派之故，造成選擇的人本身就有能力方面的差異或特質不相等 6.統計資料的迴歸現象：當挑選某些極端的受試者參加研究調查(實驗)的前測，到了後測時就會發生所得資料有迴歸現象 7.實驗者退出/流失

22 7.4.1內部效度的威脅 以上七項內部效度威脅，在同一研究中，可能會有互動之效果，使得實驗處理效果混淆，誤導研究者以為是他們的實驗處理發生的效果。例如，成熟與衡量工具、歷史與成熟、選擇與歷史、選擇與成熟…等等。 上述七項內部效度的威脅，一般係可以透過「隨機分派受測者」方式來解決 無法用隨機分派來避免的威脅：(p175)

23 7.4.2 影響外部效度的因素 1.對實驗變數的反應：由於前測使敏感的主題造成反應，以致於他們有各種不同方式回應實驗刺激
2.受測者的挑選和實驗變數的互動作用：受測者的挑選過程可能會影響外部效度，所選擇的個體其母體可能不是想要一般化結果的母體。 3.其他互動因素：實驗環境本身可能對受測者造成偏差效果，利用特別設計的實驗環境所得的結果將無法推論到整個母體

24 7.4.3 提昇內部效度及外部效度 1.配對法：可降低外在因素的威脅，是使外在因素在實驗組及控制組均做相同設計的研究法 2.隨機分派
3.控制組：研究設計實驗組外，增加一個控制組，則可抑制「實驗的刺激」，進而降低內部效度的威脅 4.重複實驗:實驗組及控制組在實驗後對調再進行另一回合實驗

25 7.5.3 實驗設計的類型 傳統的實驗設計是將受測者隨機分派至實驗組及控制組，實驗組接受實驗處理(操控自變數之作用)，控制組則否，兩組進行前測(O1)及後測(O2) ，以觀察依變數的變化。 學習實驗設計主要理由：1.有助於瞭解所有研究設計的推理方法2.實驗法易於觀察因果關係 實驗設計分類：1.預實驗設計2.真實驗設計3.準實驗設計

26 預實驗設計 指研究者可以操控一個自變數的實驗。 1.單組後測設計 實驗組: X --- O 2.單組前後測設計
實驗組: O1-- X -- O2，處理效果(O2 – O1) 3.靜態組比較設計 實驗組: X --- O1；控制組: O2 處理效果(O2 – O1)

27 真實驗設計 將受測者完全隨機分派至實驗組及控制組，接受應有的實驗處理。 1.等組(實驗組控制組)前後測 2.等組後測
R(實驗組) O1 --- X --- O2 R(控制組) O O4 2.等組後測 R(實驗組) X --- O2 MR (控制組) O4

28 真實驗設計 3.所羅門四組設計 R(實驗組1) O1 --- X --- O2 R(控制組1) O3 --------- O4
R(實驗組2) X --- O5 R(控制組2) O6 可實際算出： 前測效果= O6 – O4 成熟效果= O2 – O4 內部效應威脅= (O2–O4) - (O5–O6) 前測對實驗影響= (O2–O5) - (O4–O6)

29 真實驗設計的延伸 1.完全隨機設計 2.隨機化區組設計 R(實驗組1) O1 --- X1 --- O2
可以用同一批受試者，重複接受k種實驗處理，即重複量數 配對法 區組內之分析單位不是個別，而是 一個團體或某一子集合

30 真實驗設計的延伸 3.拉丁方格設計 旨在使可能誤差的外生變數因為平衡對抗設計，抵銷外在因素的效果。

31 真實驗設計的延伸 4.因子(factor)設計
在研究過程中，研究者同時操縱兩個以上的變數，以發現每個自變數對依變數的影響，以及各個變數之間交互作用的影響者，稱為多因子實驗設計。 「因子」是指自變數另一種註解(例如，單因子、二因子變異數分析中所指的因子)，它的水準(levels)第級亦可代表對不同次群體的不同層級之實驗處理。 多因子實驗設計是指研究者在同一個實驗處理裡，可以同時觀察二個以上自變數對一個依變數之影響、以及自變數與自變數之交互作用效果對依變數的影響。

32 真實驗設計的延伸 5.共變數分析: 所謂共變數(外生變數)是指足以干擾實驗結果的自變數。將外生變數亦納入研究分析中，以百貨公司折扣期間多長為例，假設滿意度及生活型態都是影響促銷活動的外生變數，可將此視為共變數，折扣期長短為自變數，公司獲利為依變數，進行分析。

33 準實驗設計 有些變數能加以控制卻無法隨機分派的實驗設計 1.不相等控制組設計 2.不同樣本的前後測設計 3.時間序列設計
(實驗組) O1 --- X --- O2 (控制組) O O4 2.不同樣本的前後測設計 R(實驗組) O1 -- (X) ；R(控制組) X---- O2 3.時間序列設計 在實驗處理的前後，能夠對一組或多組的群體重複測量，然後依據實驗前後一系列數據 的變動趨勢，來衡量實驗處理的效果。

34 7.6 非實驗設計 非實驗設計是在實驗研究無法進行時，對獨立變數(如屬性變數)「不直接操控」，只收集資料加以統計分析。
非實驗設計旨在發現關係，無法推論因果 非實驗設計採用原因： 1)變數本身天生就是「屬性變數」：例如，性別就無法由實驗者來操弄。 2)實驗時間很長：尤其像經濟問題(如人民公設)更不適合實驗，除了因果時間相距太長外，萬一經濟實驗失敗，則全國人民要付出代價太高

35 7.6 非實驗設計 無法證明因果關係者如(p200)： 3)不道德的實驗:例如叫人去做舞女、或住破碎家庭 4)難以形成控制組
5)時間先後不易確定者 6)像「性質-傾向」關係，它就不像「刺激-反應」關係是可由實驗設計來進行。 無法證明因果關係者如(p200)：

36 The End