量化研究的基本概念SitesDuke
量化研究的基本概念
(1
rY2X
2.
X
3
)(1
r2 X1X
2.
X
3
)
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
偏相关分析
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
距离(Distances)
意义：计算两个变数之间的相似性 (similarities)或相异性(dissimilarities )。
相关与回归分析
庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系
1
SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
课程大纲
相关分析(Correlation analysis) 1.双变数相关分析(Bivariate correlations) 2.偏相关分析(Partial correlations) 3.距离(Distances)
简单回归分析(Simple regression analysis) 1.描述性分析与模型摘要 2.变异数分析表(ANOVA table)与系数 3.残差统计量与偏离值(Outliers)诊断
2
SPSS之应用(庄文忠副教授)
2012/7/6
什么是「相关」？
线性关系(liner relationship)：是指两 变项间的关系，大部分可以一条直线准确
双变数相关分析(Bivariate correlations)
变项间经常是使用不同的测量单位，相关系 数大小及方向计算可能会受到变项间不同单 位所影响。但Person相关系数变是使用Z分 数而能成功地克服此问题。换言之，改变X 或Y的测量单位，不会改变X和Y的相关系数。
量化研究的基本概念包括
量化研究的基本概念包括量化研究的基本概念是指利用数据和科学方法进行研究、分析和预测的一种方法。
它将研究问题转化为无歧义的数值问题，并通过定量数据的收集、计算和分析来回答这些问题。
量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
第一个基本概念是研究设计。
研究设计是量化研究的开始，它决定了研究的目的、问题、对象和方法。
在研究设计中，研究者需要明确研究目的，并根据研究问题选择合适的研究对象和方法。
常见的研究设计包括实验设计、调查设计、观察设计等。
第二个基本概念是数据收集和分析。
数据收集是量化研究的关键环节，通过采集和整理相关数据来支持研究分析。
数据可以通过问卷调查、实验观察、文献分析等多种方式获得。
在数据收集之后，需要对数据进行清理、整理和编码等处理，以便于后续的分析和建模。
数据分析是量化研究的核心步骤，通过统计方法和计量模型对数据进行描述、推断和预测，从而回答研究问题。
第三个基本概念是模型构建和验证。
模型是量化研究中的一种理论框架，它通过数学公式和参数来描述研究对象和关系。
在模型构建中，研究者需要选择合适的模型类型和变量，并根据研究问题假设适当的函数形式。
模型验证是检验模型的有效性和准确性的过程，可以通过拟合度、稳定性、预测误差等指标来评估模型的表现。
在量化研究中，还存在一些其他的基本概念。
例如，样本和总体是统计学中常见的概念，样本是指从总体中选取的一部分观测值，而总体是指研究对象的全体观测值。
抽样是从总体中选择样本的过程，可以采用随机抽样、分层抽样等方法来保证样本的代表性。
此外，还有假设检验、方差分析、回归分析等统计方法和技术，用于检验研究假设、比较组间差异、研究变量关系等。
综上所述，量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
通过运用这些概念，研究者可以系统地开展量化研究，以科学的方式回答研究问题，提供可靠的研究结果。
量化研究与分析
策。
量化研究在心理学 中用于验证假设和 研究心理现象的规 律
通过量表和实验等 方法收集数据，分 析心理变量之间的 关系
帮助理解人类行为 和思维过程的本质 ，为心理学理论提 供支持
在临床心理学、发 展心理学、社会心 理学等领域有广泛 应用
数据来源的多样性
数据处理的复杂性
数据质量的可靠性
数据安全与隐私保护
添加标题
确定研究目标
添加标题
添加标题
确定研究变量
确定研究目的和范围 确定样本量和抽样方法 确定样本的代表性和可行性 考虑样本的多样性和差异性
确定研究问题 设计实验方法和程序
确定实验对象和样本 确定实验变量和测量指标
描述性分析：对数据进行整理、归纳和总结，描述数据的分布特征和规律。
推断性分析：基于样本数据推断总体特征，常用的方法有参数估计和假设检验。
人工智能技术：机器学习、深度学习等 应用场景：数据挖掘、预测模型等 优势：处理大规模数据、提高预测精度等 未来发展：与区块链、物联网等技术结合，拓展应用领域
不同学科的数据和模型整合难度大 缺乏统一的标准和规范 需要跨学科团队的合作与沟通 机遇：促进多学科交叉融合，推动创新发展
汇报人：XX
报告撰写：撰写 研究报告，将研 究过程、方法和 结果进行系统整 理和呈现。
报告格式：遵循 学术规范，合理 安排报告结构， 突出研究重点和 创新点。
报告语言：使用 准确、清晰、简 洁的语言，避免 专业术语和行话， 方便读者理解。
客观性：量化研究通过数据和统计分析，减少主观偏见，更客观地反映研究问题。 可比性：量化研究的数据可以进行横向和纵向的比较，有助于发现数据之间的联系和规律。 可靠性：量化研究采用相同的标准和方法，可以重复进行，结果具有可靠性。 说服力：量化研究通过数据和统计分析，能够提供强有力的证据支持研究结论。
教育研究中的量化研究
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------教育研究中的量化研究教育研究中的量化研究西北师范大学蒋重模近几年来不论是教育科学领域，还是整个社会科学领域，量化研究都十分盛行。
然而由于量化研究的方法不完善以及教育研究的复杂性，教育研究中的量化研究又常常受到人们的质疑，引起了争论。
我们认为很有必要对量化研究的实质、起源，优点和缺点等问题进行探讨，以达到澄清量化研究在教育研究中的作用，摆正量化研究在教育研究中的位置。
一、量化研究的实质什么是量化研究？我们可以下一个最简单的定义，即凡是教育研究，不管采取什么方法，都将问题和现象用数量表示出来，进而去分析、考查、解释，这种研究便是量化研究。
所以量化研究的实质就是用数字、数学符号、数学语言来表达和解释所要研究的问题。
例如，要了解当前教育素质的状况，研究者用教育素质的数量指标来表示，如学生上课的日数与时数、学习科目和内容的数量，师生比例和每班学生人数，教学设备、器材的种类与数量，学生各科成绩测验的分数。
又如教师素质的高低，也要找出代表教师素质的数量指标，如学历、师范教育的年数、合格教师人数。
学生的智力高低，要用智力测验的分数表示。
1 / 10二、量化研究的起源在社会科学研究中，以自然科学为师法，追求量化，主张社会科学应象自然科学一样：科学实验控制，严密地控制研究情境，审慎地操纵变量，精确地测量研究结果，这种思想起源于孔德（A Comte, 17981857）及弥尔（J S Mill,18061873）以来的实证主义（positiyisim）。
什么叫实证主义？有人研究，发现实证主义的定义有 12 种之多，但仍有共同之点。
它们是：第一，以自然科学特别是数学化的物理学一切科学方法的标准或理想，社会科学应以此为准。
量化研究的基本概念量化研究与统计分析-教学幻灯片繁体中文
現象的概念化與構念化
發展假設、定義變項 （進行操作定義）
階段二 資料蒐集
設計研究 （選擇適當方法）
發展抽樣架構 （建立樣本）
發展研究工具 （編製量表）
資料蒐集 （測量與操弄）
第四節
第一章 科學研究與量化方法
階段三 資料分析
資料處理與資料備便 （資料的電腦化處理）
資料描述與資料分析 （描述統計與推論統計）
• 方法
– 參與者或樣本 – 研究工具與器材 – 研究程序 – 分析方法
結果
統計分析及圖表
討論與結論
摘述研究設計與發現 詮釋主要的發現與立
場澄清
評論研究價值與意義 指出缺失與發展方向
第四節
第一章 科學研究與量化方法
7
☆ 量化研究與統計分析…….
量化研究的流程
階段一 理論引導
對現象的好奇與疑問
• 假設─變項之間的假設性關係
• 假說─經過證實的假設
• 定律─經過重複驗證的假說
• 理論─有組織、有架構、具有邏輯關係的假說或 定律
第二節
第一章 科學研究與量化方法
5
☆ 量化研究與統計分析…….
主要的量化研究設計
調查法
相關法
實驗法
主要目的
由樣本推論母群
探討變項間關係
探討因果關係
對於母體的描述與解釋 建立通則與系統知識 建立通則與系統知識
完成研究報告 （推廣與應用）
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☆ 量化研究與統計分析…….
電腦對於量化研究的影響
• 電腦的基本特性
– 速度、容量、普遍性、可塑性、服從性
• 正面的意義
– 樣本人數擴大，抽樣誤差降低，增加統計推論的正確性 – 促成多元變數統計方法的發展 – 採用運算公式替代定義公式，節省電腦作業時間 – 以原始資料直接進行處理 – 報導統計檢定犯錯誤的機率 – 教學模式的改變
量化研究的基本概念Sites@DukePPT课件
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
加入「控制变数」的交叉表格分 析
分析自变数X对依变数Y的效果，必须透
「控制」可能影响此一关系的变异，让这 些变异保持固定的状态下，观察X和Y的关 系是否依然存在。 在三维或多维的交叉表格分析中，研究者 所感兴趣的不是X和Y是否独立的单一假设， 而是关心多个变数之间的关系是否成立。
2
SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
交叉表格分析(Crosstabs analysis)
次数分配(frequency)虽然得知类别变数
的分布情形，了解各个类别或等第的分布 情形是否过于集中或分散，但这是属于单 变数分析，并无法告诉我们「为什么」会 是这种分布，也不知道有哪些可能的解释 原因。 交叉表格分析经常被用来查看类别数较少 的两个变数(通常是名义的或等第的)之间 的关系。
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SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
常见的关联量数
Lambda值：利用X变数所提供的信息来帮忙预测
Y变数所减少犯错的比例。 Cramer＇s V 2
V N (k 1)
Gamma参数
k : 行數與列數中取較小者
P Q Gam m a PQ
P : 正向配對 Q : 反向配對
3 SPSS之应用(庄文忠副教授)
2011/7/13
建立交叉表格的步骤与原则
交叉表应该有一个表头或标题。
量化研究的基本概念
2011/7/12
平均数比较(Means comparison)
平均数的计算是将每个人的总分累加后除以总
人数，提供了此一变数的中间数值，但并没有 提供有关这些数值分布范围的细节(即变异性)， 任何一边的极端值都可能会扭曲整体的平均数。 因此，仅依赖所观察到的两个群体之间的平均 数差异可能会造成误导，在比较两组的分数时， 查看其平均分数相对于分数的分布或变异性是 否有明显差异是很重要的，而t检定统计正是在 做这件事。
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计量分析一(庄文忠副教授)
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11 计量分析一(庄文忠副教授)
2011/7/12
独立样本T检定
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计量分析一(庄文忠副教授)
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计量分析一(庄文忠副教授)
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成对样本T检定(Paired-samples T test)
通常是用在配对资料上，针对相同受访者重复
测量特定问题，比较两次测量之间是否有显着 的变化。 例如纵贯性抽样调查(Longitudinal surveys) 和「前测/后测」的研究或实验即是此类的设计 案例，受访者在不同的时间点被要求针对相同 问题提供答案，检定每一个「配对」或「前测/ 后测」的变数，其平均数是否有显着的差异。
Tukey d
LSD(Least Significant Difference)
Bonferroni method
利用LSD修正而成。可用在两两相比或多组 相比，但需指定比较的组合方式，可提高信赖度的估计，是介于 Tukey和Scheffe之间的方法。
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计量分析一(庄文忠副教授)
2 计量分析一(庄文忠副教授)
量化研究ppt课件
问卷设计的原则
1、要明确问卷设计的出发点（调查者的需要） 2、明确阻碍问卷调查的各种因素（主观障碍 和客观障碍） 3、明确与问卷设计紧密相关的各种因素（调 查的目的、调查的内容、样本的性质）
问卷设计的步骤
1、探索性工作（观察和交谈、有关理论与研 究） 2、设计问卷初稿：卡片法和框图法 3、试用（客观检验法：回收率、有效回收率； 填写错误；填答不完全。主观评价法）
如何展开研究：收集数据和分
析数据
量化研究的基本类型
描述性研究
相关性研究 因果性研究（实验和准实验研究） 元研究
量化描述性研究
设计原理 各个步骤
描述研究的设计原理
确定聚焦的现象 寻找可以表征现象的概念 寻找可以表征概念的数（数量化） 使用工具收集表征概念的数（工具化） 发现数量自身的规律 由数量规律推知现象本身的规律或者特性
（农村混龄幼儿教育的现状研究）
二、视角
（如何降低小学生错别字率） （意义构建视角下降低小学生错别字率的系统策 略研究）
三：寻质
小玲是个挺聪明的女孩子，但是学习并没有达到 教师认为可以达到的高度。问她原因，她说自己 老担心出错，结果真的出了不少错。
什么是好的研究问题？
问题是切实可行的（学习的意义是什么？） 问题是清楚的（人本主义取向的课堂是否有 效？）（本质定义、描述定义和操作定义） 问题是有意义的（增加知识、改进实践、改善 人类生存状态） 问题是符合道德的
描述研究的实例
新课程中教师的教学效能感研究
量化研究方法-量化研究方法概述
一、概念辨析
个人思考：
量化研究（ quantitative research ） 质性研究（ qualitative research ） 实证研究（empirical research） 行动研究（action research）
……
社会科学研究的主要类型
研究的功用
Use of research
研究目的
Purpose of research
描述研究 description
解释性研究 explanation
时间维度
Time dimension in research
横向、追踪研究；比较研究
Cross-sectional, comparative (cross-national), longitudinal
学术 vs. 实践取向的研究
学术研究 求真：for what, why
实践研究 求善：for how (solution)
实证研究VS理论（或观点）研究
实证研究（empirical research）
通过直接或间接的观察或经验获得知识的方式 （ a way of gaining knowledge by means of direct and indirect
量化研究方法
Quantitative Research Methods
李琼
qiongli@
2015.3
课程目标
学会： 量化研究的基本概念与设计； 如何收集研究资料； 如何整理与分析数据； 如何检验研究的信度与效度 如何撰写量化研究论文或报告； 量化研究报告的陈述
Doing Quantitative Research in Education with SPSS by Daniel Muijs, 2004. Sage Publications.
量化研究方法科学研究的精确工具
量化研究方法科学研究的精确工具科学研究的精确工具：量化研究方法科学研究是一项精密而专业的工作，为了获取准确的研究结果，研究者需要运用合适的研究方法。
其中，量化研究方法被广泛使用，因其具备精确性和可重复性而备受青睐。
本文将重点探讨量化研究方法及其在科学研究中的应用。
一、量化研究方法概述量化研究方法是基于数量数据的研究方法，着重于收集、分析和解释数量数据，以获取客观、可重复的研究结果。
该方法通过制定明确的研究假设和研究问题，并利用统计学方法进行数据分析和解读，从而得出科学结论。
二、量化研究方法的步骤1. 确定研究目的和问题：量化研究应该明确研究目的和问题，这有助于确定研究设计和数据收集方法。
2. 确定研究假设：在量化研究中，研究者需要制定明确的研究假设，以进行科学的数据收集和分析。
3. 设计研究方案：在确定研究目的和研究假设后，研究者需要制定合适的研究方案，包括样本选择、数据收集方式等。
4. 收集数据：根据研究设计，研究者需要收集合适的数据，如采用调查问卷、实验观察等方法进行数据收集。
5. 数据分析和解读：在数据收集完成后，研究者需要利用统计学方法对数据进行分析，并解读和解释研究结果。
6. 提出结论：通过数据分析和解读，研究者得出科学结论，并在研究报告中进行总结和讨论。
三、量化研究方法的优势1. 精确性：量化研究方法基于数量数据进行分析，具备较高的精确性，可以得出客观、可靠的结论。
2. 可重复性：由于量化研究方法使用标准化的数据收集和分析方法，研究结果可以被其他研究者重复验证和复现。
3. 广泛适用性：量化研究方法可以用于各个学科领域，包括社会科学、自然科学等，适用范围广泛。
4. 数据量大：量化研究方法采用大样本的数据收集方式，可以获取大量数据，提高结果的可靠性和稳定性。
四、量化研究方法的应用量化研究方法在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 社会科学研究：在社会科学研究中，量化研究方法常用于调查研究、统计分析等，以获取社会现象的客观描述和解释。
量化研究的基本概念《量化研究与统计分析》教学幻灯片繁体中
• 報表的判讀的偏差與誤用
• 反果為因，重視分析輕乎創意第一章 科學研究與量
9/10
• 新增加了一些傳統方法不致發生的問化方題法
第五節
Time for rest
Chapter one is done here.. See you later!
第一章 科學研究與量化方法
10/10
感谢下 载
• 科學研究：採取有系統的實證研究方法所進行的研究。
• 科學的目的
• 對於現象的描述、解釋、預測與控制，最終在改善人類的生活品 質。
• 學術的立場偏重於描述、解釋與預測；實務的立場則著重於控制
• 科學的特性
• 系統性、客觀性、實證性
第一章 科學研究與量 化方法
4/10
第一節
科學研究的主要內容
• 變項
• 表現被研究對象的某一屬性因時地人物不同而在質（q uality）或量（quantity）上的變化
• 操作型定義：界定一個概念或變項時，舉出測量該變 項或產生該事象所作的操作活動，而非描述變項或現 象的性質或特徵者
• 假設─變項之間的假設性關係
• 假說─經過證實的假設
• 定律─經過重複驗證的假說
• 理論─有組織、有架構、具有邏輯關係的假說或
定律
第一章 科學研究與量 化方法
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第二節
主要的量化研究設計
調查法
相關法
實驗法
主要目的
由樣本推論母群
探討變項間關係
探討因果關係
對於母體的描述與解釋 建立通則與系統知識 建立通則與系統知識
樣本特性
大樣本 具母群體代表性
研究工具 結構化問卷
測量題項
事實性問題
態度性問題 行為頻率
量化研究与数据解析
量化研究与数据解析量化研究和数据解析是现如今迅速发展的领域，随着技术的进步和数据的大规模产生，对于数据解析的需求也越来越迫切。
量化研究指的是基于大量数据统计和分析的研究方法，旨在揭示事实和规律，为决策提供科学依据。
本文将探讨量化研究与数据解析的重要性和应用场景，同时介绍一些常见的量化研究方法和数据解析工具。
一、量化研究的重要性量化研究在各个领域都扮演着重要角色。
它所依赖的数据和统计分析为研究者提供了准确的、可验证的科学实证，增强了研究的可信度和可重复性。
量化研究帮助人们更好地了解现象背后的规律和关联，有助于揭示事物的本质和特点。
通过对大量数据的整理和分析，量化研究可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势，从而为决策提供有力的支持。
二、量化研究的应用场景在金融领域，量化研究在投资和交易策略方面发挥着重要作用。
基于大数据分析和统计模型，量化交易可以预测市场行情的变化，提供投资方向和资产配置建议。
而在医学领域，量化研究可以帮助研究者理解疾病的发生机理和治疗方法，通过数据分析和模型建立，提供精确的疾病预测和个体化的治疗方案。
此外，量化研究还广泛应用于市场调研、社会科学研究、气象预测等领域，为各行各业提供科学决策的依据。
三、常见的量化研究方法1. 统计分析统计分析是常见的量化研究方法之一。
通过搜集大量数据，使用统计方法进行数据整理和分析，从而发现数据背后的规律和关联。
统计分析可以通过探索性数据分析、假设检验等方法，揭示数据之间的相关性和影响因素。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过自动化技术在大规模数据集中寻找模式和规律的方法。
它可以通过聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等技术，发现数据中的隐藏信息和规律，为做出决策提供支持。
3. 机器学习机器学习是一种可以通过训练和优化算法模型，使其从数据中学习并能预测未知数据的方法。
它通过训练数据和测试数据的输入和输出关系，自动发现模型中的规律和参数，从而进行预测和决策。
四、数据解析工具在进行量化研究和数据解析时，合适的工具可以提高研究的效率和准确性。
第一章 量化研究的基本概念
SPSS可利用公用程式來確認編碼表
6
欄位 1 2 3 4 5 6 7 8
原始 變數名稱 變數標註 題號 一 1 ID 受試者編號 一 2 COMPANY 公司名稱 一 3 DEPT 一 4 YR 一 5 GENDER 一 6 YOB 一 7 SALARY 一 8 EDU 部門名稱 資歷（月） 性別 出生年次 月薪（萬） 教育背景
Dichotomy label icq e-mail msn bbs 聊天室 www
Name Q1A Q1C Q1D Q1E Q1F Q1G
1 22 5 5 1 26 ------Total responses 60 60 valid cases
0 missing cases;
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排序題分析: 交叉表結果輸出
第四章 原始資料的電腦化
Computerized Raw Data
1
課程目標
了解資料電腦化的一般原則 了解編碼系統與編碼表的功能與內容 了解並能操作文字資料的計量處理 了解廢卷處理的概念與程序 了解資料輸入的方法與程序 了解特殊題型的處理方式
2
原始資料的電腦化
原始資料(raw data): 反應受測者在問卷 實際填答情形的資料型態
1 2 3 4
7
廢卷處理
回收控制與登錄 遺漏與補漏處理 不良答題型態的處理 反應心向的處理
8
原始資料的電腦處理
純文字資料檔（ASCII files) 視窗環境的資料輸入 SPSS軟體的使用 直接輸入法 間接輸入法
轉檔功能的使用 編輯功能的使用
類別變項的加權輸入模式
9Байду номын сангаас
ASCII檔案型態
10
SPSS資料視窗
量化研究的基本概念共55页
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
ห้องสมุดไป่ตู้ 46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
7、实证研究(量化研究)简介(上)
9
霍桑实验
二、福利实验 实验目的总的来说是查明福利待遇的变换与生产效率的关系。但经过两年多的 实验发现，不管福利待遇如何改变（包括工资支付办法的改变、优惠措施的增减 、休息时间的增减等），都不影响产量的持续上升。 三、访谈实验 研究者在工厂中开始了访谈计划。此计划的最初想法是要工人就管理当局的 规划和政策、工头的态度和工作条件等问题作出回答，但这种规定好的访谈计划 在进行过程中却大出意料之外，工人们长期以来对工厂的各项管理制度和方法存 在许多不满，无处发泄，访谈计划的实行恰恰为他们提供了发泄机会。发泄过后 心情舒畅，士气提高，使产量得到提高。 四、群体实验 梅奥等人在这个试验中是选择14名男工人在单独的房间里从事绕线、焊接和 检验工作。对这个班组实行特殊的工人计件工资制度。这是一项关于工人群体的 实验，其目的是要证实在以上的实验中研究人员似乎感觉到在工人当中存在着一 种非正式的组织，而且这种非正式的组织对工人的态度有着极其重要的影响。 10
教育科学研究方法
第七讲 实证研究（量化研究）简介（上）
华南师范大学教育科学学院
钟景迅
1
一、量化研究的基本概念及含义
1、量化研究的概念及其优点 将社会现象与人类行为用数量方式展现出来，进而搜集数据、分析、 验证与解释的研究方 法之总称。“数字”为基础、重“统计”应用、常用问卷&测验量表以搜集资料。 质化和量化研究比较： 质的研究以「文字」为骨干 、重叙述，常用方法为观察及访谈，以归纳方式整理数据 量化研究的优点：
量化研究与质化研究(精编)
量化研究与质化研究一、概念上的区别1、量化研究：运用心理测量、心理实验、心理调查等方法获得数量化的研究资料，并运用数学、统计等方法对资料进行分析，以获得研究结论的方法。
2、质化研究：运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得研究资料，并用非量化的方法，主要是个人的经验，对资料进行分析，以获得研究结论的方法。
二、研究目标：控制预测取向与意义理解取向1、量化研究：着眼于代表一般性的群体，探求心理与行为的普遍模式和一般规律，从而对行为进行控制和预测。
2、质化研究：着眼于研究特殊的个体，旨在揭示个体独特心理和行为特征，从而描述和解释特定研究情境中人们的经验，理解社会以及人们日常生活的意义。
三、研究对象：客观实在取向和主观唯心取向1、量化研究：（1）以实证主义作为其哲学基础，强调事物是客观存在于人类之外的、不依赖于人的主观意识而独立存在。
（2）客观现象是可以被认识的，人们可以通过经验的方法感知客观世界，把握客观世界的规律。
（3）因此，量化研究的对象是一些事实、变量和固定不变的客观事物，研究者通过经验的、数量化的方法发现研究对象运动变化的规律。
研究者和研究对象是主体和客体的关系，彼此独立分离。
2、质化研究：以现象学、释义学、建构主义为哲学基础，认为社会科学不像自然科学那样客观化、理性化，社会学科的研究对象是人及人类的主观意识，带有主观性，事件伴随事件、地点而变化，因此，人们不能独立地认识现实，现实也不能被完全了解，都要受到社会、历史、经济、文化等因素的影响和制约。
研究者和研究对象之间是主题与主题的关系，彼此影响，密切联系。
四：研究方法：经验证实取向与解释建构取向1、量化研究：（1）量化研究预先假定一个独立的实在，再用实验、测量等方法进行验证，借助于可靠的数据，从外部观察者的立场来观察研究社会生活实践，是一个演绎推理的过程。
（2）具体方法上，量化研究是按照统计学的原则随机取样，抽取出代表一般性的普通样本。
量化研究与分析
2021/6/16
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教育实验的实质
自变量
作用于 共 变 关 系
被试 控 制 干 扰 变 量
引起变化 时 间 顺 序
因变量
2021/6/16
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实验研究案例
实验研究题目：两种不同词汇呈现方式对比研究 本研究要解决的问题：
单词配中文注释和单词配中文注释家情境例句两种呈现 方式，那种学习效果好：
自变量：词汇呈现方式 因变量：学习效果 研究要回答的两个具体问题： 1. 词汇呈现方式对词汇测试的总成绩是否有影响？ 2. 词汇呈现方式对词汇分项成绩是否有影响？
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动机对期末学习成绩是否有影响？
动机（自变量）
成绩（因变量）
性别
入学英语水平
家庭父母的影响
教师因素
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控制干扰变量的方法
消除法 平衡法 抵消法
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消除法
这种方法是把干扰变量排除在实验之外，尽可 能不让这些因素影响实验结果。消除法是控制 干扰变量的最简单的方法。但是，事实上在教 育试验中，教师的水平，能力，态度，教学方 法，学生的努力程度，学生的学业基础等这些 因素都是很难消除的。因此，在采取消除法的 同时，还应当采用其他方式加以控制。
育科学体系，指导教育实践的过程。
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怎么做一个成功的 教育实验研究呢？
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5 数据分析
1 确立研究问题
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3选编实验和测 试材料
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假设
假设一般是在实验研究中提出的，假设就是在实验研 究中的一种推测类型。是对自变量和因变量之间关系 的推测，这种推测是研究者期望在实验中发生的一种 衡法
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变数(variables)
个案 (cases)
观察值(observed values)/ 资料格(data grids)
开启既有资料档
建立/插入新变数或新个案
个案(cases)就像问卷的受访者、人事纪录或就 医文件一样，经常是等同于单一的个人，不过， 个案也可以是指组织或一段时间。
SPSS的环境与基本操作
庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系
课程大纲
SPSS的环境介绍 SPSS的选项设置 读取资料档(Dataset) 建立/插入新变数(New variables)或新个
案(New cases) 定义变数名称与属性(Labeling) 观察值/变数排序(Sort) 资料转置(Transpose) 合并文件(Merging Data Files)
「取消(CANCEL)」 取消对话方块设置中的任 何变更，并关闭对话方块。
「辅助说明(HELP)」 系统会开启「说明」窗 口，并在窗口中显示相关信息。
对话方块
SPSS的文件类型
原始资料档(*.dat) SPSS无法直接读取，必须通 过程序语法档或「读取ASCII资料」加以转换。
资料系统档(*.sav) 此为SPSS窗口版预设的资料 档格式，可利用此一资料编辑程序来修整资料。
程序语法档(*.sps) 可在语法编辑程序(syntax) 中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起 来，供日后重复使用或检查之用。
结果输出档(*.spo) SPSS输出浏览器可呈现统计 分析之结果，允许直接加以编辑或转贴到其他编辑 软件。SPSS17.0版之后将档名格式改成 「*.spv」。
于1965年发展而成，1968年成立公司，1992年推出 「窗口版」，分成许多不同的模组：Base、 Advanced、Regression 、Tables、Trends、 Categories、Missing Values等。2009年至2010年， SPSS的供应商为PASW (Predictive Analytics SoftWare) Statistics。2010年，IBM收购此一公 司，改称「SPSS: An IBM Company」。
SPSS的主体结构
资料编辑程序(data editor) 类似试算表的多 功能系统，不仅可以定义、输入、编辑、及显 示资料，对资料文件进行增加、删除、复制、 剪下和贴上等操作，还可以对资料文件中的资 料进行排序、转置、分割、整合、加权等操作。
对话方块(dialog box) 大部分的菜单选择都 会开启对话方块，可以利用此方块来选取分析 所用的变数和选项，主要的按钮包括确定(OK)、 贴上之后(Paste)、重设(Reset)、取消 (Cancel)、辅助说明(Help)、选项(Options)等。
SPSS软件简介
SPSS系Statistical Package for the Social Science的简称，主要是应用于社会科学之统计分 析，由于时代的演变，目前SPSS则是Statistical Product and Service Solutions的缩写，意指 「统计产品与服务解决方案」。
SPSS的主体结构
输出浏览器(output browser) 所有的统计结 果、表格及图表都会显示在「浏览器」，使用 者可以编辑并存贮所显示的输出，供日后使用。
语法编辑程序(syntax editor) 除利用「对话 方块」进行分析外，亦可自行依SPSS可接受之 程序语法先行编写后再执行，或是将「对话方 块」的点选内容贴入语法窗口中，重新编辑和 存贮，供后续阶段作业使用。 尤其是处理大型 或较复杂的资料时，可将所有分析过程汇集在 一个命令语法档中，以避免因数据的小小变动 而必须大量重复分析过程。
其他软件文件的支持：能开启Excel、dBase、 Foxbase、Lotus、Access、SAS、Oracle等产生的 资料文件。
SPSS的选项设置
在对SPSS采取任何动作之前， 建议先调整SPSS的一些预设 选项，重新设置选项的目的： 1.可以更容易找到变数； 2.分析结果的标记会更完整。
定义变数性质
定义变数内容
在「变数查看窗口」进行设置
复制变数属性
从具有相同变数名称与属性的既有资料档中，直接将 其内容和属性复制到新建立的变数上。
复制资料性质时，必须符合下列规则： 1.若以外部资料档做为来源资料档，则必须是 SPSS 格式的资料档。
设置项目： 1.重新设置变数列表 2.重新设置结果输出注解 3.其他
重 新 设 置 变 数 列 表
重新设置结果输出的产生方式： 1.开启已经事先建好的各种类型资料档； 2.输入自己所搜集的资料建立新资料档； 3.利用复制和贴上的指令在SPSS和其他试算表应
资料编辑程序-资料查看窗口
资料编辑程序-变数查看窗口
输出浏览器
语法编辑程序
对话方块的主要选项
「确定(OK)」 用以执行分析程序。 「贴上之后(PASTE)」 将对话方块选择所产生
的指令语法，贴到语法窗口中。
「重设(RESET)」 取消所选取的变数，并将对 话方块中的所有指定，重设回预设状态。
就每个个案而言，记录个案信息的特定栏位称 之为「变数」(variables)。亦即受访者在问卷 中所提供的每一个答案即是资料档中各个变数 的一个反应值(response)。
插入变数与观察值
插入变数与观察值
定义变数名称与属性(Attributes)
在建立新变数之后，进行统计分析之前，仍然还 有很多工作必须接续完成。
例如： 1.赋与每一个变数一个有意义的名称(name) 2.定义变数的类型(type) 3.设置资料的栏位宽度(width)与小数位数
(decimals) 4.指派适当的测量水平(level of measurement) 5.分配变数和数值的标记(labels) 6.宣告遗漏值(missing data)