第捌章 敘述研究法 一、調查研究法（survey method） 二、相關研究法（co relational studies）

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1 第捌章 敘述研究法 一、調查研究法（survey method） 二、相關研究法（co relational studies）

2 (一)調查研究的意義與目的 所謂調查研究，是指根據母群體（population）所選擇出來的樣本，從事探求社會變項與心理變項的發生、分配及其彼此相互關係的一種研究法。

3 調查研究法具有下列三個基本特徵 第一，調查研究主要是以母群體中抽取出來的樣本為對象而加以研究，亦稱為樣本調查研究（sample survey research）。有時，調查研究也以母群體的全部為對象，此種研究稱為普查（census）。

4 第二，調查研究的變項主要為社會學變項（sociological variables）與心理學變項二種。

5 第三，調查研究可僅在探求社會學變項或心理學變項發或分配的情形。也可以著重在社會學變項與心理學變項之間的相互關係。

6 調查研究的目的 探討當前的現象，以做為解決問題，改進現況，並計畫未來的根據。調查研究適合於發現事實的現況，而不適合於探求事實的原因，應是屬於一種廣度的研究。

7 （二）調查研究的種類 1.依變項性質可分為實況調查（status survey）與調查研究 2.依團體的性質可分為樣本調查與群體調查二種。
3.依資料的收集方法，可分為問卷調查與訪問調查二種。而問卷調查回收率至少要高於50%以上，始算適當。

8 相關研究法 ﹙一﹚相關研究的概念 ﹙二﹚相關研究的應用 ﹙三﹚相關研究的解釋

9 ﹙一﹚相關研究的概念 凡是經由使用相關係數而探求變項關係的研究，均稱為相關研究，其主要目的是在確定變項之間的關係程度與方向。變項關係的程度，有完全相關、高相關、中等相關、低相關或零相關等，而變項間的方向有正相關與負相關二種。相關係數不論是正的或負的，都一樣重要，均表示二個變項間具有關係存在，只是方向不同而已。

10 ﹙二﹚相關研究的應用 關係研究（relationship study） 關係研究的目的是在分析變項與變項之間的關係。
預測研究（prediction study） 預測研究的目的是在根據變項間的相關，從一個變項或某些變項預測另外的變項。

11 相關分析的方法 一、為雙變項相關分析 二、多變項相關分析（multivariate co relational analysis）

12 雙變項分析 積差相關（product-moment correlation，r） 適用於二個變項均使用等距或等比量尺所測量到的連續分數。
等級相關（rend-order correlation, rho, ρ） 適用於二個變項的資料是屬於等級或順序的分數。

13 雙變項分析—續 列聯相關（contingency coefficient, c）
適用於二個變項的分類超過二個以上的類別時。列關相關和卡方考驗有密切關係，它可以由卡方考驗的資料直接求得。

14 多變項相關分析 複迴歸分析（multiple regression） 適用於確定幾個預測變項和效標變項間的關係。
區別分析（discriminate analysis） 此種分析的主要用途是根據過去群體在預測變項和效標變項的關係，從個人的預測變項資料預測其未來所屬的類別。

15 多變項相關分析—續 典型相關（canonical correlation）
在典型相關中除了有多個以上的預測變項，卻也有二個或二個以上的效標變項。從此種分析，可以發現那一組的預測變項最能預測那一組的效標變項。

16 多變項相關分析—續 因素分析（factor analysis）
是一種沒有自變項而有若干個依變項的多變項分析方法，其主要目的是在認定一組依變項中的因素結構，使變項的數量減至最小限度，而仍不會失去原來的代表性。

17 多變項相關分析—續 淨相關（partial correlation）
二個變項間的相關，有時會因這二個變項和第三個變項間有共同的關係而受到誤解，如果去除第三個變項的影響，相關可能有很大的不同。此時，淨相關的分析，更能正確說明二個變項間的關係

18 ﹙三﹚相關研究的解釋 1.相關係數的意義視樣本大小而定 2.相關係數不等於百分比 3.相關不等於因果關係
4.相關係數大小和受試者的變異程度有 關

19 相關係數的意義視樣本大小而定 相關係數高低的意義，須視樣本大小而定，不可只從表面數值的高低而解釋其意義。當相關係數達到顯著水準，其代表的意義是指二個變項間的相關不是0，而是具有真正的相關。換句話說，這二個變項間的相關不是純由機遇（chance）所造成的。如果相關達到 .01顯著水準 (p＜.01) 時，表示承認二個變項間有相關存在，其可靠性為99%，只有1%的可能性是由於抽樣的機遇誤差所造成。

20 相關係數不等於百分比 相關係數的平方（r2），稱為決定係數，可以說明某變項對於另一變項決定或預測的比率。例如立定跳遠與100公尺成績間的相關。如果是 .60，平方之後（.602）等 .36，這可用求解釋100公尺成績的總變異量中，有36%是由立定跳遠的爆發力所決定，或者是說立定跳遠這一個因素可以預測100公尺成績的總變異量為36%。

21 相關不等於因果關係 二個變項間有相關存在並不代表它們之間具有因果關係，二個變項間雖然可能有因果關係，但僅憑相關的研究結果，我們無法確定其因果關係，如果要建立因果關係，應進一步採用實驗的方法加以考驗。

22 相關係數大小和受試者的變異程度有關 如果受試者在二個變項的分數變異很大（表示樣本所測之量尺差異較大），其相關係數也較大；但如果二個變項或其中一個變項的變異較小，其相關係數就小。例如運動代表隊體適能測量與體育成績之相關係數，會比一般大學生所得之相關係數為低。