圖片來自一個投資理財網BusinessWeek
這就是老師上課提到的「微趨勢」，據說每一頁都值錢呢！
好誇張的比喻，改天去誠品翻翻（咦？圖資系的怎麼看書還去誠品？因為有唱片行...）
------------------------------時間不多！直接開始---------------------------------
繼上週文獻分析的話題之後，今天談論主題是「研究設計：量化與質化研究設計；測量 VS. 觀察」
珊如老師先以研究方法的三個概念與開頭，構面、因素、變數。而我們今天的課題就不斷以此環繞
老師舉了「閱讀」的例子，給大家進行分析它的構面：
「行為面、資源面、人口背景等等...最後提出也是最重要的『定義』」
換言之，當我們在準備進行一個研究時，這個題目的每一個層面我們都要十分的瞭解才能開始動手
這樣一來我們所決定去探討的議題才會是有「意義」，而不是某一個面像的片面解讀
誠如前述，今天的重點是量化與質化的研究設計，不過由於時間關係
今天大概是量化談得比較豐富，我想老師往後的課程會不斷地幫我們複習吧
「究竟還是採用量化法？還是採用質化法呢？」很顯然對於沒有經驗的我們還是無法簡單說出個所以然
- 量化法：透過對客觀事物的測量，找出一套普遍原則，建立機率論且能夠預測未來
- 質化法：沒有一套客觀且放諸四海皆準的依據，必須透過對特定情境的瞭解與描述進一步解釋現象
兩個變數，一個為「自變數」，另一個則為「依變數」（有時會多一個中介變數）
必須對它們進行定義，包括「一般性定義」與「操作型定義」
前者就是一個普遍的解釋，後者則是考量現實環境中進行測量行為時的依據
操作型定義就是為了找出研究的答案而產生的！
瞭解變數與操作型定義在研究中扮演的角色之後，接著探討變數的層次（測量等級）
- 名目：就是類別名稱（只顯示差異性）
- 順序：差異性之外，強調前後名次
- 等距：除了上述兩者特性，再加上每個測量等級間的差距（相同）
- 比率：包括上述特性外，加上有「原點」，產生數據的意義，比等距來得具體
這個工具必須用兩件事情來檢視：信度(reliability)與效度(validity)
信度：重複測量的結果一致性（工具可靠性），有三種
- 穩定性信度：在不同時間點測量的結果還是一樣嗎（會隨時間更迭嗎）
- 代表性信度：對不同對象的測量意義是否相同嗎（問題的意義對每種研究對象會相同嗎）-次母體分析
- 等值性信度：不同測量工具是否在研究中扮演相同意義（測量某概念的等值）-折半法
效度：能不能真的測量到我想測的東西（通常較信度更為不易達成），分四種
- 表面效度：一種科學社群中的普遍共識（看起來沒問題）
- 內容效度：是否將研究內容都完整反映到測量工具
- 效標效度：使用某些已受認定的概念標準（與另一個受相信的工具做比較）
- 建構效度：不同測量工具（或指標）會產生相同結果嗎（可與等值信度比較）
後三分之的時間老師繼續將上週沒討論完的文章討論完後面研究方法的部分
Onwuegbuzie, A. J.（1997）"Writing a research proposal: The role of library anxiety, statistics, and composition anxiety" Library &Information Science Research, 19(1), 5-33
由於我在上次已有分析這篇文章，故在此不再多談（好偷懶XD）
課堂到此時間甚少（可是質化法還沒談呢），因此老師請大家趕緊翻到課本的表格
它是一個兩法的比較，我將他做成表格：（有三種版本所以我就不說哪本書第幾頁了...）
| 量化 | 質化 | |
| 起始 | 起於驗證假設 | 捕捉與發掘意義 |
| 概念轉換 | 清楚明白的變項 | 主題、通則等形式 |
| 測量工具 | 往往以先被前人系統化建立、標準化 | 就事論事、特屬個別情境使用 |
| 資料來源 | 精準測量的數字 | 文獻、觀察、手稿等文字形式內容 |
| 理論基礎 | 因果的、演繹 | 不一定是因果的，常為歸納 |
| 程序 | 標準且可複製 | 特殊的，很少可被複製 |
| 分析 | 由統計、圖、表，配合結果與假設的關係來討論 | 藉由證據中抽取之主題或通則，將所得資料整理成一幅畫 |
老師最後舉了一例子就是有時候「結果不見得支持一開始的假設」
表面上看似是一個無效的研究，因為怎麼會沒有結果呢？
實際上，老師說沒有結果就是一個結果，這也是我覺得很值得思考的點
這相關連到一開始研究設計的目的與假設產出時的認知程度
以及對整個學科領域、研究主題、環境的熟悉度等，都會影響到結果
因此我想研究方法的確是整個撰寫論文的靈魂之所在。
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