【最新】应用语言学研究方法概述

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问卷数据初步整理八步法
1. 剔除无效（及疑似无效）问卷 2. 给有效问卷编号 3. 数据录入（SPSS或Excel） 4. 调整反向题目、计算描述统计量 5. 检验实测中项目信度、效度、区分度 6. 计算潜变量（因变量）均值 （7. 基于潜变量得分对数据进行再加工，得到
新变量（自变量或因变量））
8. 旨在回答研究问题的统计分析
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有关双尾和单尾检验的问题
请看韩宝成《外语教学科研中的统计方法》第 六章第二节
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有关相关分析的问题（I）
相关系数和p值之间是什么关系？
假如A与B 的相关系数是 r = 0.82 （p < 0.05），则说 明A与B之间的高度正相关达到了统计显著意义，即研 究者有95%以上的把握认为A和B之间存在这样一种高 度正相关关系。
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应用语言学量化研究方法与统计学
运用以上方法收集的数据都需要用统计进行分析
统计学可以对数据：
进行描述性分析（平均数、标准差） 进行差异的显著性检验（t检验、方差分析） 进行关系的显著性检验（相关、回归、卡方）
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应用语言学研究方法
文献研究
量化研究 质性研究
2. 收集数据
3. 分析数据
4. 解释数据 5. 得出结论 （6. 产品转化）
1. 引言
文献综述 研究问题
2. 研究方法
2.1 研究工具 2.2 抽取样本 2.3 统计方法
3. 结果与讨论 4. 结论
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应用语言学研究方法
研究方法：采用科学的程序或依据规范的准则 对研究对象进行观察、解释从而得出结论的过 程。
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有关数据类型之间的关系问题
可不可以把Likert量表收集的数据看成ordinal data？
可以，但最好不这样做。我们将它视为interval data。之所以可以把它看作ordinal data是因为 interval data中含有了ordinal data的信息。
Interval data含有的信息最多；ordinal次之， nominal data含有的信息最少。
1. 文献研究
2. 质性研究
3. 量化研究
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应用语言学量化研究方法
1. 实验法（如SLA中的response time） 2. 测验法（如language assessment中的CET4） 3. 语料库（如学习者语料库中的errors） 4. 调查法（如questionnaire获得的数据）
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r表示的是相关的方向（正、负、无）和强度（高、中、 低），p表示这种关系状态是否具有统计上的显著意义 （p < 0.05则说明相关系数具有统计上的显著意义）。
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有关相关分析的问题（II）
相关分析中谁是自变量？谁是因变量？
相关分析考察两个变量的共变关系，没有自变量和 因变量之分。通常用变量1和变量2来表示。表述时， 可以说A变了，B也跟着变；或者说B变了，A也跟 着变。
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有关相关分析的问题（III）
Pearson和Spearman相关的区别是什么？
Pearson考察两个（或以上）interval data之间的共 变关系，比如“英语分数”（百分制）和“语文分 数”（百分制）之间的共变关系。
Spearman考察两个（或以上）ordinal data之间的 共变关系，比如“英语水平”（高、中、低）和 “父母受教育程度”（博士、硕士、本科）之间的 共变关系。
正题来源：
前人问卷 研究者前期开放性调查（访谈）
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问卷预测与修订
预测（pilot studies）：
维度版——专家或同行（4-5） 准实测版——（目标总体的）小样本（50-80）
修订依据：信度、效度、区分度 修订方法：增、改、删 再预测——再修订（直到信度、效度、区分
实验法 测验法 语料库 问卷法
统计分析
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问卷调查法概述
问卷调查适用范围 问卷设计 问卷预测与修订 问卷实测 问卷数据初步整理
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问卷调查适用范围
态度 动机 信念 策略 行为
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问卷设计
问卷构成：
开头信 人口学信息 正题（Likert or semantic differential scales）
应用语言学研究方法概述
——兼回应学员提问
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应用语言学
广义：语言学在具体学科中的应用；语言学 与其他学科的结合
社会语言学 心理语言学 计算语言学 ……
狭义：语言学与教育学的结合；语言教学与 学习
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应用语言学研究流程
1. 提出问题——阅 读/批判文献
来自于切身实践 来自于前人研究
度达标为止） 确定最终版本、排版、校对、印刷（装订）
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问卷实测
抽样（要具有代表性） 问卷填答：
现场 邮寄 网络
问卷回收
现场能保证回收率，但填答质量不能保证 邮寄能保证填答质量，但不能保证回收率和代表性 网络能迅速获得原始数据，简便准确；但不能保证
样本代表性；也不能保证填答者隐私；不适合对问 卷保密性要求较高的调查
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关于题项和潜变量之间的关系问题
为什么要把问卷上的几个题目加起来再求平均分？ 将每个题目都作为一个变量不行吗？
从测量学的角度来说，抽象变量（潜变量）是无法直接测 得的，需要通过具体题项（item，即问卷中的各个题目） 来间接测量。比如“出国动机”这个潜变量是由3个题项 （q2, q22, q26）测量的。在统计分析时，研究者并不关 心这3个题目中每个题目的具体情况。他（她）更想要得 到一个数值来代表“出国动机”这个潜变量。这时，就需 要将以上3个题目加起来，求mean，来表示“出国动机” 这个潜变量。Compute命令就是用来实现这个目的的操作： 出国动机=（q2+q22+q26）/3
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有关因变量和自变量的问题
因变量一定得是interval data吗？自变量一定 得是nominal或ordinal data吗？
一般说来，在外语教学研究中，绝大多数因变量都 是interval data，自变量多是nominal或者ordinal data。但这不是一成不变的。在某些检验中（比如 卡方检验）变量都是nominal或者ordinal的。