政策论证与政策对谈Word格式.docx

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(2)既存的社會問題:

自殺、貪污、大學生的心態、種族隔離。

(3)研究者個人的價值:

親身經歷或特別感興趣。

(4)社會上的鼓勵:

因為有經費補助或是流行的議題。

(5)現實的考量:

因為人力與物力的限制。

2.一旦選擇主題之後,接下來就是擬出合適的研究問題(research

question)。

所謂合適的研究問題是指究竟我們要從這個研究主題當中瞭解甚麼?

甚麼是我們所關心的?

我們必須利用各種途徑包括觀察、推理(logicalreasoning)、過去的研究等等來認定我們所要觀察現象或行為背後的主要因素。

可利用的途經包括:

(1)個人經驗

(2)報章雜誌的論述

(3)突發事件

(4)過去的研究

(5)統計報告

3.一旦形成了具體的研究問題之後,我們仍然需要更進一步地推理,並利用過去經驗研究(empiricalresearch)所獲得的結果不斷地修正研究方向,以期建構一套完整的理論。

這個過程我們稱之為理論的形成(formulationoftheory)。

(二)、理論的操作化(operationalizationoftheory)。

當研究問題確立,理論也形成之後,接下來就是要操作化我們所建構的理論。

理論通常是由抽象的觀念所組成,操作化的目的就是要將抽象的觀念具體的表達,以方便我們測量。

這就是經驗研究的理論操作化。

(三)、選擇合適的研究技術(selectionofappropriateresearchtechniques)。

1.「理論的操作化」是告訴我們在研究當中究竟要測量「甚麼」抽象的概念?

而「選擇合適的研究技術」則是告訴我們究竟應該「如何」測量這些抽象的概念。

2.因此,我們必須選擇合適的研究策略(researchstrategy)來加以處理。

所謂的合適是指這個研究策略的確能夠測量我們研究中抽象的理論與概念。

同時這個策略必須是可行(feasibility)的。

3.我們可能利用調查研究(survey)、既存資料的分析(researchusingavailabledata)、田野調查法(fieldstudy)、實驗法(experiment)、內容分析(contentanalysis)、比較研究(comparativeresearch)等等或是其他不同的研究策略。

本課程主要介紹最常使用的調查研究以及利用既存資料的分析。

如果時間足夠,我們將介紹田野研究與實驗法。

(四)、行為的觀察(observationofbehavior):

研究策略實際的執行過程。

(五)、資料的分析(analysisofdata):

利用量化(統計方法)或質化方法分析行為觀察之後所蒐集到的資料。

通常我們會關心我們所測量的概念之間的關係。

例如教育程度與薪資所得之間的關係為何?

身高與智商的關係為何?

身材與自尊心之間的關係為何?

(六)、研究報告的撰寫。

第二篇理論的建立:

概念與假設

當我們提出具體的研究問題之後,我們會利用邏輯推理(logicalreasoning)或是過去經驗研究的證據,找出對於現象或行為背後可能的解釋因素,這就是理論的建立過程(theorizing)。

例如,我們的研究問題是:

為甚麼有些人支持環境保護?

而有些人則是毫不在乎或是強烈反對?

接下來我們透過邏輯推理或是過去的研究結果整理發現,社會階層與年齡可能是造成差異的主要因素。

這個過程就是理論建構的過程。

1、為甚麼要建構理論?

(一)、簡化複雜的外在世界,以期讓我們更能瞭解或是適應外在環境。

(二)、理論可以引導我們驗證理論本身的正確性:

藉由理論推演出假設,然後利用經驗證據證明假設的真偽,然後回過頭來檢視理論的正確性。

2、理論通則化(generalizing)的方式:

(一)、歸納法(induction):

從我們所觀察到的現象或行為推論到我們所沒有觀察的現象或是行為。

例如,我們找到100個人,瞭解他們的教育程度與所得之間的關係,我們普遍發現教育程度越高所得越高。

從這100個人的研究當中,我們歸納其他人(非這100個人)的教育程度越高,所得就越高。

換言之,我們是從最具體的事實當中加以歸納,然後轉換成為較抽象的層次。

(二)、演繹法(deduction):

與歸納法恰恰相反。

演繹法是從最抽象的陳述推論至最具體的行為或現象。

例如,經濟學許多理論是基於「人是自利取向」的陳述演繹而來,例如供需法則。

3、社會科學理論的成分(componentsofsocialsciencetheory):

概念。

(一)、社會科學理論是由一組抽象的概念(concept)所組合而成。

(二)、概念是知覺的抽象化,它用來表達與傳送資訊。

概念並不像經驗現

象般地實際存在,他們是現象的象徵,而非現象本身。

(三)、透過概念,我們可以以更廣泛的方式瞭解社會現象與人類行為。

如權力、個人主義、相對剝奪感,共識、勤勞、慈悲心、善良、邪惡等等。

我們日常生活常常使用概念,人與人之間利用這些概念就可以用最少的詞句表達複雜的事件。

例如,我知道我應該負責,才能受到尊重。

四、假設(hypothesis):

選擇研究議題,提出研究問題,利用各種不同的概念形成理論之後,我們接下來必須建立研究假設,以期利用經驗證據回答研究問題。

(一)、假設就是對於研究問題提出嘗試性(tentative)的答案。

例如,研究問題:

薪資所得的高低是否與死亡的恐懼感有關?

經過理論形成之後,我們發現,所得越高的人,生活品質與擁有的物質享受越多,他們害怕失去這些一般人無法享受的東西,因此對於死亡的恐懼感越高。

所以我們提出的假設為:

所得越高的人越害怕死亡。

(二)、更簡單地說,假設是所欲觀察現象或行為之間被期待的關係。

(三)、假設的來源主要來自於理論,其他也可能來自直接觀察、猜測或直

覺。

(四)、一個標準的假設必須能夠敘述:

當一種現象或行為變數改變時另外

一種現象或行為將隨之改變。

(五)、假設的一般書寫形式:

1.If-ThenStatement。

2.Y=F(X)的函數關係。

3.ContinuousStatement:

thegreaterthexthegreaterthey。

4.DifferenceStatement:

高教育水準的人比低教育水準的人較不會有種族歧視。

第三篇理論的操作化:

測量(measurement)

當我們提出研究問題並轉換成假設之後,我們接下來要面對的問題就是操作化與測量的問題。

因為實證研究(經驗研究)講求可觀察的證據,不透過測量我們無從做起。

由於假設的形式基本上都是描述社會現象與人類行為之間的關係,同時表達的方式都是以抽象層次較高的概念(concept)加以連結。

為了具體蒐集證據藉以證明假設,我們勢必要把抽象的概念操作化成為可以觀察的層次,這就是所謂的測量。

利用實證研究的術語來說,測量就是指定數值至分析單位以便代表概念特質的一種過程。

例如日常生活的例子包括:

電影的評比,飯店的評比,茶葉的評比、月亮代表我的心等等。

 

1、定義(definition)

概念如果是充當溝通的工具,那麼概念就必須清楚。

而定義就是以清楚

及明確的詞彙反映概念的真實意義。

可分為概念型定義與操作型定義。

(一)、概念型定義:

透過其他概念來描述某一個概念,但是它的抽象層次已經降低。

例如權力是指某個人可以支使另一個人去做某件事。

(二)、操作型定義:

是將概念型定義轉換成可以觀察的層次。

他是連結概念理論以及經驗觀察的工具。

二、操作化(operationalization)過程:

測量。

測量過程牽涉到概念型定義與操作型定義。

我們舉例說明。

例如我們驗證「教育可以減少歧視」的假設。

這個假設中有兩個概念,一個是教育,一個是歧視。

操作化的步驟如下:

(一)、先做概念型定義(conceptualdefinition):

教育是指一個人智力與道德訓練及知識的程度;

歧視是指感情上頑固地對某些團體的人有成見。

(二)、再做操作化定義(operationaldefinition):

教育既然是指一個人智

力與道德訓練及知識的程度,那麼我們就可以利用「教育程度」來當作觀察的對象,這就是教育的操作化定義。

歧視既然是指感情上頑固地對某些團體的人有成見,那麼我們就可以利用「對黑人的包容程度」來觀察,這就是歧視的操作型定義。

(三)、接下來再找具體的指標(indicators):

「教育程度」可用在學幾年?

「對黑人的包容程度」可用是否願意與黑人同車(校)的態度量表來代表測量。

因此我們發現,假設經過操作化之後,得以從抽象到具體,從摸不到至具體可見。

有了這些證據,我們就可以證明假設的真偽了。

由於文化的影響,國人操作化的訓練顯然不足,故而我們喜歡打高空,使用不著邊際的概念。

例如我們喜歡用標語,而且到處都是。

「快樂希望」、「打造新台灣」、「和平奮鬥救中國」等等。

三、操作化的其他例子:

(一)、操作化「疏離感」:

概念層次、概念成分、概念定義、操作化定義、

觀察層次(具體指標)。

(二)、操作化:

「忍耐」、「慈悲」、「壓力」、「煩」、「本土化」。

四、測量的尺度(levelofmeasurement)

測量過程是指定數值至分析單位以便代表概念特質,而這些數值所代表的意義隨著我們的操作化定義的不同而殊異。

例如,以名次1代表的數值與問卷中的數值1(代表男性)的數值意義不同,前者是順序,後者只是分類。

瞭解測量尺度的目的是讓我們知道,何種統計方法在甚麼樣的測量尺度下可以(或不可以)使用。

(一)、類別尺度(nominallevel):

利用數值來代表團體的區別。

數值不能相加減,沒有大小或順序之分。

例如利用「1」代表一年級、「2」代表二年級。

(二)、順序尺度(ordinallevel):

不同的數值代表順序。

例如問卷中的非常同意(4)同意(3)不同意

(2)非常不同意

(1)。

我們瞭解4大於3,也就是「非常同意」比「同意」的同意程度高,但是我們無法確認到底高多少。

因此順序變數只能比大小。

當然即使我們不比大小,也可以將它視為類別尺度的團體區分。

(三)、等距尺度(intervallevel):

除了可以利用大於或是小於的符號代表等級之外,觀察值之間的確實距離也可測度,並且這個距離也是固定不變的。

我們稱此種尺度為等距尺度。

不僅我們知道A比B大,同時我們也知道大多少。

例如智商。

不過等距尺度並沒有絕對零點。

可以加減但是不能乘除。

(四)、比例尺度(ratiolevel):

可以加減乘除。

有絕對零點。

五、效度與信度

(1)效度:

測量工具所測量出來的結果是否真的是我們原先想要測量的。

(2)信度:

連續用同樣的測量工具測量,誤差值最少。

六、變數(variable):

當我們從理論導衍出假設時,每一個假設當中的抽象概

念,通常我們可以稱它們為變數。

(一)、定義:

分析單位被觀察的特質。

因為每一個分析單位在此特質上均不同故稱之為變數(變動之意)。

例如性別、收入、年齡。

(二)、變數的類型:

1.自變數(independentvariable)

2.依變數(dependentvariable)

3.中介變數(intermediatevariable)

4.質化變數(qualitativevariable)

5.量化變數(quantitativevariable)

(三)、變數之間的關係

研究最終的目的在於找出社會現象與人類行為之間的關係。

(一)、質化變數與質化變數之間的關係:

例如省籍與黨籍。

(二)、量化變數與量化變數之間的關係:

例如家庭支出與經濟成長率。

(三)、質化變數與與量化變數之間的關係:

例如性別與數學成績。

(四)、關係的特質:

1.方向。

2.強度。

3.線性關係。

(五)、因果關係的本質

1.相關。

2.影響的方向。

3.無虛假關係。

第四篇研究策略之一:

調查研究

當我們建立假設,同時也瞭解操作化與測量的技術之後,接下來我們就要選擇合適的研究策略(researchstrategy)來做更精準的操作化與測量來觀察人類行為或是社會現象。

所謂的「合適」是指這個研究策略的確能夠測量我們研究中抽象的理論與概念。

同時這個策略也必須是可行(feasibility)的。

按照研究主題的不同,我們可以採取不同的研究策略。

這個部分我們介紹調查研究(surveyresearch)。

1、調查研究的定義:

調查研究是一種資料蒐集的方法,資訊的蒐集是透過抽樣出來的個人,而由這些人當中所獲得的訊息推論至其他較大的母群體。

二、使用時機:

(一)、當研究主題(或研究問題)牽涉到個人事實面(例如婚姻狀態,消費行為)或者是主觀意見態度強度的測量時,就必須利用調查研究。

(二)、例如測量台灣大學生的政治疏離感。

例如市場調查希望瞭解顧

客對某一種汽車的偏好程度。

例如,調查民眾對於新政府的施政滿意程度。

例如國人對於兩岸關係的看法。

(三)、通常分析單位為個人。

(四)、客觀存在的事實是不能用調查研究法來測量的。

例如台灣土石流嚴重到甚麼程度?

這個問題是基於科學的估計而非個人主觀的看法。

又例如個人血壓與體重之間的關係,也是客觀存在的,測量是以血壓計與體重計,而非態度量表。

三、調查研究實施的步驟:

(一)、概念化過程(conceptualizing):

具體化研究的目的,發展假設,操作化至細部的調查項目。

(二)、調查設計(surveydesign):

建立明確的實施步驟的計畫。

(三)、調查工具(instrumentation):

設計問卷的形式與內容。

(四)、抽樣(sampling):

選擇受測的個人。

(五)、訓練(training):

訓練訪員。

(六)、前測(pretest):

預先施測小樣本,觀察測量工具與過程的準確度。

(七)、正式施測(surveying):

面訪,電話訪談或是郵寄問卷。

(八)、監督(monitoring):

確認樣本回答的準確性,拒絕案件的處理。

(九)、追蹤(followup):

追蹤尚未回收的問卷。

(十)、編碼(coding):

將回收問卷轉換成為數字碼。

(十一)、分析(analyzing):

分析資料。

(十二)、寫成報告(reporting):

摘要研究結果寫成報告。

四、問卷設計:

問卷設計必須是一套從研究主題的選擇,提出研究問題,形成假設,操作化到測量的嚴謹過程。

舉例說明。

研究主題:

獄政人員的工作滿足感。

研究問題:

究竟目前國內獄政人員的工作滿足感高或低?

造成獄政人員工作滿足感高低的原因為何?

是因為領導型態?

薪資多寡?

升遷順暢程度?

工作環境的安全性?

研究假設(由過去研究所導衍出來):

獄政人員的工作滿足感很低;

領導越集權滿足感越低;

薪資越低滿足感越低;

升遷越不順暢滿足感越低;

工作環境越不安全滿足感越低;

越資淺的獄政人員滿足感越低。

操作化:

我們操作化「工作滿足感」、「領導型態」、「工作環境的安全」、「薪資高低」、「升遷順暢」,「獄政人員的資深程度」等等概念,然後轉換成問卷的內容。

每一個概念就是一個題組,所有的題組就構成問卷的主體。

未來問卷回收之後就可計算概念之間的關係,而來驗證假設並回答研究問題。

(一)、問卷的結構

1.卷頭語。

2.基本資料:

按研究需要而定。

可置於卷頭語之後,亦可置於問卷的最後面。

3.問卷主體:

概念操作化之後的內容。

(二)、問卷的形式:

1.開放式或封閉式。

2.態度問題或事實問題。

3.尺度(scaling)的處理:

一般情況之下,我們會採取李克特尺度法(LikertScaling)。

這是最簡易也是最常見的方法,也就是當我們利用一組題目,例如5道題,測量一個概念時(態度),每一道題的選項區分為5個,分別為極烈同意(5分),同意(4分),無意見(3分),不同意(2分),極不同意(1分)。

分數越高,該項態度越強烈。

每一個受測樣本在這一題組當中的每一道題都有一個分數(假設他每道題都答),而此樣本在此概念的分數就是5道題加總後平均的分數。

而每一個樣本都有這樣的一個分數,因此所有樣本加總後的平均就是所有樣本在該項概念(態度)的分數。

(三)、問卷設計的原則與技巧:

1.避免與研究主題無關的題目。

2.避免受訪者無法答覆的問題(例如使用某種品牌的經驗)。

3.避免受訪者不願回答的問題(例如政治立場)。

如有必要應有技巧的設計。

4.避免侵犯隱私或社會禁忌(性經驗,小時候的偷竊行為)。

5.避免暗示性的題目(例如抽煙是不好的,所以…)。

6.避免問題超過受測者的知識與能力。

7.用語簡單清晰,避免用流行術語。

8.一個問題表達單一事物。

9.避免情緒化的字句。

10.不用假設或猜測的語句。

11.不用雙重否定句。

12.正向題與負向題的搭配。

13.問卷不宜過長,30分鐘之內答完為宜。

五、抽樣(sampling)

當問卷設計好了之後,我們接下來利用抽樣方法選出受測的樣本。

當然,最理想的情況是能夠針對所有研究對象施測,例如我們想要研究台灣所有大學生學習態度的改變情形,最好的情況就是訪問所有的大學生。

但是,實際上我們沒有那樣的財力與時間,而事實上也不需要如此,因為只要符合統計隨機相關原則的抽樣方法,那麼我們在所有大學生當中抽出少數人,就能夠充分代表所有的大學生。

(一)、母體(population)與樣本(sample)的差別。

(二)、我們希望:

當母體的結構呈現常態分配時,我們抽樣出來的樣本結

構也是常態分配。

(三)、抽樣方法的種類:

1.非隨機(Non-Random)。

2.隨機(Random):

母體中的每一個分析單位被抽中的機率均相等。

(四)、常見的非隨機抽樣方法:

1.方便性抽樣(convenientsampling):

研究者選擇容易得到的樣本加以施測。

例如教授利用課堂上的學生為樣本。

2.立意抽樣(purposivesampling):

研究者主觀地選擇某些樣本。

例如,研究者認為台北大學學生可以當作是全台灣大學生的代表。

(五)、常見的隨機抽樣方法:

1.簡單隨機抽樣:

(1).先編碼,再抽獎。

(2).也可借用亂數表輔助。

(3).當母群內個體之間的差異性不大時適合用此法。

2.系統抽樣(systematicsampling)或是等距抽樣(intervalsampling):

(1).使用時機:

當母體的規模很大或者是所欲抽取的樣本很

大時,可採用採法。

(2)、先隨機抽取第一個樣本,隨後每隔K(K=N/nN代表母

體總數,n代表樣本數)抽取一個。

(3)可能有的偏差:

街角的房子。

3.分層隨機抽樣(stratifiedsampling):

(1).利用此法可以確保樣本足以代表母體中的不同團體。

將母體區分成幾個團體層,使得每一個團體層當中的抽樣單位相似度,比在原先母體中各抽樣單位的相似度來的高。

(2).步驟:

依研究需要將母體中之個體區分為若干組,每一組稱之為層。

然後在各層當中隨機抽出所需的樣本。

每一層所抽出的樣本數是該層的總抽樣單位數除以母體的總數之後,再乘以所欲抽出得樣本數。

(3).實例說明。

4.集體抽樣(clustersampling):

適用於大規模的研究,同時可節省相當多的成本。

實例說明:

國中抽考的例子。

(六)、樣本規模大小的決定:

95%信賴區間

母體大小

可容忍誤差

正負1%

正負2%

正負3%

正負4%

正負5%

1,000

375

278

2,000

696

462

322

50,000

8057

2291

1045

593

381

100,000

8763

2345

1056

597

383

500,000

9423

2390

1065

600

384

六、訪談技巧:

訪談包括面訪、電訪(computer-assistedtelephoneinterviewing)、郵寄問卷三種方法。

此處我們介紹面訪技巧。

(一)、訪談情境的掌握:

1.時間:

受訪者有空。

2.地點:

干擾最低,儘可能不要有第三者。

3.瞭解訪問社群的態度。

(二)、訪談實際的技巧

1.訪員形象:

注意衣著,避免穿戴有政黨符號的衣帽,避免穿戴

不適宜的衣著。

2.瞭解受訪者的作息時間。

3.禮貌:

說明來意,出示證件,簡單話家常,談運動,談畢業學校,談故鄉,或認口音。

4.被拒絕的處理:

溫情技巧,例如因為修課不得不。

若仍被拒絕,切勿口出惡言。

5.面對抱怨,請適度安撫。

6.避免幾個人在場一起答。

七、問卷回收之後的編碼(coding):

(一)、Excel活頁簿的處理。

(二)、編碼的方法。

(三)、注意正向題與負向題的編碼。

(四)、複選題的編碼。

(五)、其他。

第五篇研究策略之二:

既存資料分析(ResearchUsingAvailableData)

一、意義

既存資料分析與

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