[芳伶]社會科學研究法(十七) 2009.01.07 量化資料分析

今天上的主題是量化資料分析，主要如下：

量化資料分析的意義
一、整理原始數據：問卷上答案記錄的表格
二、量化資料分析：研究者作一些事情將這些原始資料，變成能夠看到他們在假設上的陳述為何，包括描述統計跟推論統計。 小心並不要犯錯
三、解釋數據：最後能夠解釋或是給予理論一些有義意的結果

1.資料處理
(1)資料編碼：如男性編為1，女性為2
編碼簿(code book)將資料分群；Coding book，實際上已經將row data擺放進去了
(2)輸入資料：Row data輸入
(3)清除資料：有錯誤的資料，需要改成空值 (Null) ，就是超過問卷所設計的規範，如男性編為1，女性為2，卻有4的數字，這就是明顯的編碼錯誤
2.單變項分析
描述/敘述統計
(1)次數分配 Frequency distribution
－例如男有幾個，女有幾個，考試分數分布 各有多少人
－常態分配(Normal Distribution) 不只要用平均數，還要用四分差跟全距作輔助
－變項是屬於類別變項，就可用次數分配。出現最多為眾數(more)
(2)集中量數測量的方法
要將集中量數作成一個漂亮的表，資料來源放置於下方，是用在連續變項，每個cell至少要有5個，要有30個變項
可以使用三種集中量數來呈現
平均數(mean)用於等距變項、比率變項，是將所有數字加總再除以多少個個案
中位數(medium)用於等距變項、比率變項、順序變項，是中間那個數。
眾數(mode)用於等距變項、比率變項、順序變項、名義變項(如國家)，
(3)離散趨勢測量方法(每個樣本數跟平均數距離有多遠)
測量變異數的三種方法：全距、百分比、標準差，標準差和平均數一起使用Z分數(標準間距)，Z分數可以知道數字間的分散情形，Z分數的功能就是提供 "相對性的比較"。
例如：某次國文考試，全班平均 85分，標準差 5 分，你考了 80 分，因此你的 Z 分數為 ( 80 - 85 ) / 5 = -1


3.雙變項分析(兩個變項)
(1)雙變項的關係：相同、相異、T檢定、 F檢定、卡方檢定、 相關、不相關
(2)解讀雙變項關係：散佈圖scatter ，看形狀、方向與密度
(3)雙變項表格：列聯表
4.兩個變項以上之測量
(1)統計控制，由兩個變項間很難有效看見自變項影響依變項，所以通常會加入控制變項 (2)百分比表格的設計 (3)多元迴歸分析(R平方)
5.推論統計
(1)注意目的(2)統計顯著度，x與y有統計上的顯著相關(3)顯著水準 .05(95%信心水準) .01(99%信心水準) .001(99.9%信心水準) (4)型一錯誤(5)型二錯誤

最後大家各自分享了本學期研究法的學習心得，包括了從例子中去學習，動手操作、從例子中去學習。量化真的蠻複雜的，一堂課下來，發現自己還是有很多不是非常了解的地方，應該要先從基本名詞去瞭解，建立基礎，每個名詞用自己的詞彙解釋，並用圖表表達可以幫助理解。量化有很多的分析方法，要用哪種方法，當然要看是使用如何的研究工具，研究方法應該視研究問題選擇方法。老師最後還說到不能說不會量化，就用質化；用質化並不是看輕量化。