设计-定量模块课案.ppt

模块三（1）定量研究 研究设计 ---你到底是研究啥？ 一、将主题发展为研究问题 主题：研究所属的内容领域，例如 “大学生就业” 研究问题：研究拟聚焦的若干变量间的关系 例如，（1）“大学生就业受许多因素制约吗” （2）“大学生就业机会受其性别制约吗？” （请问： 其中哪个问题更好？） 适合的研究问题之特征 1. 内容：包含恰当数量的变量间关系 2. 形式：最好用问句 3. 可行性： （1）可验证 （2）资源保障 （请问：何以决定恰当的研究问题？） 二、研究假设的提出 假设：对所研究问题预先设定的答案，即变量间关系的方向与强度 。 假设类型： （1）直接假设：假设是预测的关系本身 （2）间接假设：虚无假设 （纽曼，2007：198-199） 虚无假设（null hypothesis ） 假设拟预测的变量之间关系不存在，即变量间没 有预先设定的关系（其原理：证伪原则）。 例如，欲研究：“住校生成绩会比走读生要高”。 虚无假设是：居住地与成绩之间没有关系。 注意：避免双重负载假设(double-barreled hypothesis) 双重负载假设是指把两个独立的关系放入一个假设之中。 例如，“一个地区的贫困与青少年人口的高度集中，会导致盗窃财物犯罪的增多”。 （纽曼，2007：200） 三、变量的明确 （一）变量的种类 1. 研究所聚焦的变量 自变量：原因变量 因变量：结果变量 2. 其他变量 （1）调节变量（moderating varible）：为研究是否影响自变量和因变量之间关系而选择的次要变量。 例如，分析变量AB间关系时，发现该关系是由Z因素的水平来改变的，所以，Z为调节变量 （2）控制变量（controlled varibles） 即对研究结果有影响而又不打算研究、故须且能消除或控制的变量。例如，记忆力研究中的“噪音”。（3）中间变量（intervening varibles） 即在理论上对研究结果有影响而又无法直接观测，其效果须由自变量和调节变量在所观测的因变量上发生的作用来推断。 例如，学科兴趣与课业成绩相关性研究中，“学习”是中间变量。 （4）混淆变量（confounding varibles） 即有可能影响研究结论，但又不能将其从中区分出来的变量。例如，在“教学方法与学业成绩相关研究”中，“教师的言行”就是。 四、变量的概念化：较充分地弄清变量的 可靠、共识性定义 （一）为何需要将变量的概念化？ 1. 概念的价值：同类事物含义的简约性共识标签， 是理论的基石 ， 同一专业学术圈的行话。 2. 研究常关注的抽象概念，是理论思维的产物， 因此不能直接或间接观察，须弄清其理论结构。 3. 社会科学中的概念容易受日常概念的干扰。 4. 在同一学科内部，概念定义连接理论框架， 因此不同范式对同一概念有不同定义 。 （二）如何将变量概念化 1. 变量概念化的实质：使反映变量的概念指标化，厘清其维度（概念的具体方面） 2. 变量概念化的实现与应用策略 （1）通过文献综述，根据拟做研究的需要， A.选取维度较为全面或适用的某种概念界定； B.将不同概念界定综合可靠指标体系； C.通过探索性研究 ，补充现有概念界定之不足。 （三）概念化的应用： 根据焦点变量的概念化（基本维度） 形成测量所需的指标体系 一级指标1 二级指标1 二级指标2…… 一级指标2 二级指标1 通过文献综述，析出概念可靠指标体系。例如 “涵化”（文化适应）概念的指标体系 （1）社会层面：民族文化的互动