2 第二讲定量研究的基本概念和研究设计

区分变量的数据类型，是进行定量研究的 重要基础 无序分类、有序分类、连续

课堂测验：区分以下数据的类型

高度、重量、温度，年收入
能力倾向测试，成就测验 性别，宗教，民族，大学专业，政党身份



学校类型，父母婚姻状况
学生留级（留级还是不留级）




学校规模、班级规模 自尊水平，平均绩点，师生比 使用的母语，教学方法，社会阶层 职业满意度得分 年龄，花在作业上的时间 拼写正确率，阅读成绩，辍学率
学习投入－引起长时记忆 中的知识输入和组织－学 习成绩
某种教学方法对于学习成 绩水平不同学生的影响不 同 学习成绩提高可能是学习 时间更长，也有可能是学 习策略不同
（四）变量之间的关系

差异；相关；因果；
不同性别的学生在语文学习成绩上的差异显著； 年龄和注意力集中时间呈显著正相关； 家庭社会经济背景对学业成绩有显著正影响；
注意，尽管因果比较研究含有因果二字，但 它属于非实验研究的一种方法，没有操纵自变 量，基本上也不控制无关变量，因而得出的结 果并非是真正的因果关系

相关研究 连续变量与连续变量
三、定量研究中的抽样
为什么要抽样？ 应该怎样抽样？

美国的《文学文摘》杂志成功地预测了1920年、1924 年、1928年、1932年4次总统大选结果，一时名声大 噪。 1936年大选前，《文学文摘》综合了240万人的意见后， 认为兰登将当选； 而盖洛普（George Gallup）领导的美国舆论研究所 （AIPO）在对5000人进行了问卷调查后，认为罗斯福 将当选。 结果是，5000击败了240万。
中介变量 (mediating variable)
调节变量 (moderator variable) 无关变量 (extraneous variable）
出现在其他变量之间，帮助描绘 变量间互相影响过程的变量，也 称干预变量
描绘在不同条件或情况下自变量 与因变量关系发生何种变化 在解释一项结果时与自变量产生 竞争的变量；也称控制变量、干 扰变量、混淆变量
分层随机抽样：按照总体已有的某些特征，将 总体分成几个不同的部分（每一个部分叫做 一个层），然后在每一层中随机抽样。 分层可以是一层，也可以是多层。而如何分层， 则需要视具体情况，由研究者根据研究目的 决定。

顺序数据：既无相等单位，也无绝对零的数据，是 按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物 加以排列后获得的数据资料 数据有次序、大小之分，但单位不相等，只能指 出数据之间有差距，但无法知道相互之间差距的大 小

等距数据：有相等单位，但无绝对零的 数据，也就是说，在这类数据中，取值 为0不代表该类事物或事物属性在数量 上不存在。如温度、各种能力测试的得 分、智商等。
4、抽样 抽样就是从总体中抽取出一部分个体进行研究。研究的对象称为 总体，抽取出来的那一部分个体所组成的群体称为样本。
一般说来，我们的研究对象数量十分庞大，不可能对它的全部进 行研究，只能从中抽样若干个体组成样本，通过推断性统计方 法，从样本的研究结果对总体特征进行推论。而推论是否可靠， 一是依赖于研究过程中无关变量的控制和数据处理的准确性， 另一方面则依赖于样本的代表性。
• 条件3：无替代性解释？
• 数学成绩不仅受动机水平影响，还受学习时间或学 习能力影响
SO…….. 非实验研究并不能得出关于因 果关系的结论
BUT……..
非实验研究又是非常重要且应 用非常广泛
自变量不 可操控
实验设计 困难
涉及道德问题， 不能实验
非实验研究的两种方法

因果比较研究
分类自变量与连续因变量
（三）变量的分类：根据变量承担的角色

可以区分为自变量、因变量、中介变量、 调节变量、无关变量
变量类型
自变量 (independent variable) 因变量(dependent variable)
含义
举例
引起另一个变量发生变化的变量； 学习投入影响学习成绩 也称原因变量 因另一个变量变化而发生变化的 变量；也称结果变量或反应变量 学习投入影响学习成绩
四级系统
等距变量
等比变量
三级系统
称名变量 (名义变量)
等级变量 (顺序变量)
测量变量
SPSS数据 库
二级系统
离散变量
连续变量
二级系统
类别变量 量化变量
根据数据反映的测量水平，可把数据分为称名数据、 顺序数据、等距数据和等物在属性上的 不同或类别上的差异，具有独立的分类单位，数值 一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之 间差异的大小 数据无大小，只是属性的差别，只具有对事物进 行分类的功能

离散数据：在任意两个数据点之间所取的数据 的个数是有限的 连续数据：任意两个数据点之间都可以细分出 无限多个大小不同的数值，也就是说，在任意 两个数值之间都可以插入第三个数据

对于连续性数据的进一步细分，一是取决于测 量技术所允许的精确程度，二是取决于测量值 所需要的精确程度

数据和变量
在教育研究中，数据指称的对象较为广泛，既包 括以数值表示的信息，也包括以文字表示的信息， 它是我们从研究情境或研究对象中收集的用以研 究的材料。 数据在研究中作为影响因素或者结果时，它就成 为了变量。 变量都是数据，但不是所有的数据都能成为变量； 有的数据是常量，有的数据由于它的记录方式 （比如文字），无法成为变量。


参数和统计量的区别：参数用希腊字母表示，统计量一般用英 文字母表示。
样本统计量与总体参数之间的差值被称为抽样误差。

常用的几种统计量与参数的表达符 号
名称 平均数 方差 标准差 相关系数 回归系数 样本/总体规模 S r b n N 样本统计量 总体参数 μ
3、作答率
实际参与调查的样本的比例 作答率＝样本中参与研究的人数/样本总人数 ＊100% 一般来说，作答率超过70%是可以接受的



（五）教育研究的时间维度
时间维度
截面研究（横断研究）
含义
举例
对某一时间点的总体或现 家庭与学生学业表现之间 象的样本或截面的研究 的关系 大学一年级新生的学习观 跨时段观察同一现象 多用于质性研究，但定量 研究也可使用（趋势研究、 同期群研究、追踪研究）
历时研究
趋势研究 同期群研究 追踪研究 回溯性研究
对一般总体内部历时变化 大学生就业需求的变化趋 的研究 势 对同期群（同龄人群体） 同一年龄段人群对增加教 不同时代的研究 育经费态度的变化 对同一批研究对象在不同 时间段进行研究 让研究对象回忆事件的影 师范生教育对新教师工作 响 适应的研究
二、实验研究与非实验研究
是否操纵自变量
是否控制无关变量

如果变量A和变量B的关系可以用其他变量来解释，或者变 量B的变化是变量A和其他变量共同作用的，那么变量A和 变量B关系的解释就不是唯一的，就可能会出现竞争性的、 替代性的或矛盾性的解释，也被称为第三变量问题； 因果关系必须排除竞争性解释或替代性解释；


在确定因果关系过程中，最难的就是第三个条件的满足， 即两个变量关系的唯一性、排他性。要实现这一点，在研 究中就必须控制无关变量，使因变量的变化只有唯一原因， 即自变量的变化。




2、参数和统计量

参数：在科学研究中，我们探寻的是关于所有事物总体的说明 和解释。总体的那些特性称为参数（parameter)，又称总体参 数，比如总体平均数、标准差 统计量（statistics），又称特征值，是与总体参数相对应的样 本的特征值，如样本平均数、标准差。总体参数通常是通过样 本特征值来预测的。
是否随机分配研究对象
•
社会科学的研究，往往希望解释现象，发现规律； 而因果关系是对现象的最强解释，认识了因果关系， 我们才能进行预测、控制和影响；
•
•
实验法是识别因果关系的最有力的方法，因为研究 者可以操纵自变量、控制无关变量、随机分配被试， 从而最大可能地控制其他变量对因变量的影响，把 因变量变化的影响因素集中在研究者所要研究的自 变量上。



奥妙何在？

根本原因在于抽样方法的不同
盖洛普：根据选民人口特点，确定家庭主妇、 工人、农民、老人、中年人、年轻人等各色人 等在5000人中的比例，再确定电话访问、邮 件访问、街头访问等调查方式所占的比例。 《文学文摘》：杂志用户为主

抽样方法的不同，决定了样本是否能够有效地 代表总体。
（一）抽样中使用的术语
1、总体和样本

总体：具有某种特征的一类事物的全体，是所要研究的某一类对象的全体， 其大小随研究的问题而改变。 元素：从总体中选择的一个基本单位。最常见的元素是“个体”，有时候也 以群组为基本元素（如班级、学校、省份）。 个体：构成总体的每个基本单元称为个体。在教育研究中，有时的指人，有 时是指某种实验条件下的某一个反应，或是每一个数据。 样本：从总体中抽取的一部分个体，称为总体的一个样本。 样本容量：实验中被试的数目，或一个观测重复的次数，称做样本大小或样 本容量。
严格地说，不能依据非实验研究做出任何有关因果 关系的结论
•
因果关系推断的基本原理：反事实 推断
接受某种处理 结果 1
研究 对象
不接受某种处理
效应
结果 2
因果关系的三个条件
变量A和变量B必须有关系（关系条件）
变量A发生在变量B之前（时间先行条件）
变量A和变量B的关系不能用其他变量来解释 （无替代性解释条件）
如某月1日的温度为10度，2日为15度，3日为20度，我们可以说3 日气温高于2日，2日高于1日，也可以说2日和1日的温度之差 等于3日和2日之差，但我们不能说3日的温度是1日的2倍

等比数据：既表明量的大小，也有相等 的单位，同时还具有绝对零点。一般各 种用测量工具测量的值都是等比数据
按照数据是否具有连续性，把数据划分为离散数 据和连续数据

再如：学习动机水平与数学成绩
假定我们测量的结果是，学习动机水 平越高的学生，数学成绩也越高，能否判 定二者之间的因果关系？


条件1：有关系，是否满足？ √
• 条件2：时间顺序，是否满足？
• 学习动机更强的学生学习更刻苦，是发生在成绩测 验之前；但是，数学成绩的高低也有可能影响学生 的学习动机水平。条件2只得到部分满足。

目的性抽样：根据研究的目的对特定人群进行抽样 常用的目的性抽样方法有：专家抽样（抽样某方面的专家）、 定额抽样（根据总体的某些特征如性别比例来抽取相应比例的 样本）、滚雪球抽样（先抽取符合研究要求的被试，再请被试 推荐他们知道的符合抽样标准的人）
（2）概率抽样 用某种随机化方法进行的抽样，常见的是简 单随机抽样和分层随机抽样 简单随机抽样：抽签法、随机数字法
样本是否具有代表性，其研究结果的可推广性如何，依赖于合理 的抽样方法。

抽样的类型：概率抽样和非概率抽样
（1）非概率抽样：在抽样过程中所抽的样本的概率是不均等 的。即违背随机化原则的抽样。 事实上，概率抽样是非常难以操作的，不具有很大的可行性； 非概率抽样是一种迫于无奈的现实选择。
非概率抽样的类型： 偶然或方便抽样：考虑到样本的可获得性，比如对路人的采访， 对本单位人群的研究。注意，这叫方便抽样，而不叫随机抽样；
第二讲 定量研究设计
一、变量

（一）变量与常量 变量(variables）：心理与教育实验、观察、调查中想 要获得的数据。数据在获得前用X表示，即一个可以取 不同数值的物体的属性或事实，其数值具有不确定性， 因而称它为变量。 变量一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测 值(observation），也就是具体数据。 由于变量在测查之前，不能准确地预料会获得什么样的 值。在统计学上，把取值之前不能预料取到什么值的变 量，称为随机变量。与变量相反的是常量（constant)， 它在一定范围内数值不会随意改变，如圆周率。



（二）变量的分类：按测量尺度分
变量
类别变量
连续变量
无序分类 变量
亦称： 名义变量 称名变量
有序分类 变量
亦称： 顺序变量 等级变量
等距变量
等比变量
在教育研究中，大量的数据都是 等距数据，等比数据较少，故往 往对二者不作区分，统一称为连 续变量
根据测量水平
称名变量 (名义变量) 等级变量 (顺序变量)

例如：性别与数学成绩的因果关系
我们假定男生数学成绩高于女生，是否 可以作出性别与数学成绩关系的因果推断？

条件一：两者有关系－－满足；
条件二：时间顺序－－满足；


条件三：无替代性解释－－？ ※受社会因素影响，男生比女生更重视数学？ ※男女数学水平一致，但女性焦虑水平高于 男性，从而影响了数学成绩？