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科学研究与统计方法

《政治学定量分析入门》第一章摘录

第一章 科学研究与统计方法

第一节 科学研究与科学知识的特质

科学是以有系统 的方法来搜集与分析经验资料,获得通则后,所建立起来的有组织的知识。一般认为科学知识应有如下四种特质。

首先,科学知识必须以经验资料为基础。

其次,科学知识必须有客观性。因此,规范性的陈述与经验性的陈述要严格的区分开来。因为规范性的陈述是建立在个人的价值观上,不能以经验资料来检证其真伪。

再次,科学知识须要有通则性,也就是能将科学知识广泛地适用于不同的情境,而不会仅限于某一特定的时间或案例。

最后,科学知识以描述、解释与预测各种现象为目标。


第二节 科学研究的过程

科学的研究过程包含七个步骤:研究问题,研究假设,研究设计,测量变量,搜集资料,分析资料,以及作出结论。


研究问题:

通常一篇研究论文的开始,在于学者对于某一现象产生疑问并进而研究这一问题。比如:教育水平会不会影响个人的工资?

一个好的研究问题应具备以下几个特质:

第一,必须是可以用经验资料来回答的。【可验证性】

第二,必须是清楚的问题,能够明确地指出研究的方向或重点。【清晰性】

第三,必须具有理论意义。【理论性】

第四,必须与现实生活相关。【相关性】

第五,最好是一个从来没有研究过的问题。【原创性】


二、研究假设

这是对研究问题的一项暂时性的答案。如:

研究问题:教育水平是不是会影响个人的工资?

研究假设:教育水平愈高的人,工资就愈高。

这些答案之所以被视为是暂时的,乃是因为它们还没有经过经验资料的验证。如果在检证之后,经验资料支持这个假设,该假设就成为一项经验通则。否则研究者就应该放弃该假设,而另找合理的假设。

从另一个观点来看,假设也要可称为是对各项变量间关系的一项陈述。例子中,“教育水平”和“工资的多寡”就是变量。变量分为因变量和自变量。因变量是指被其他经验现象影响的变量,而自变量是指影响其他经验现象的变量。例中,工资的多寡是因变量,教育水平是自变量。自变量是“因”,因变量是“果”。

根据变量的关系,可以把假设分为如下几种:

1、“虚无假设”,假定变量间没有任何关系。

2、相关假设,假定变量之间有关系,但并不明确设定这一关系的性质。

3、具有方向的假设,不仅假定变量间有关系,而且更明确地设定变量间关系的性质。又可细分为:正向假设与反向假设。


三、研究设计

设定一套过程以决定如何测试相关的假设,这个预定的过程就是研究设计。研究设计指的是一套搜集、分析与解释资料的计划。可分为实验性的研究设计与非实验性的研究设计。两者的主要差别在于研究者对研究过程所能控制的程度。

实验性的研究设计通常具有几个特质:1、这样的设计通常将研究对象区分为两组:实验组和控制组。最常用的控制方法是随机法,目的是使两组中的研究对象在各方面尽可能相似。2、实验组中的研究对象会受到某种测试,这一测试就是研究假设中的自变量。3、在测试开始前与结束后,我们可以对两组中的研究对象作测量。测量的对象就是研究假设中的因变量。4、我们可以对研究环境加以管控,以避免其他因素对研究结果的干扰。

实验性研究设计虽有其优点,但在社会科学中运用的不多。主要是因为社会科学中的研究对象乃是人类或国家社会。或因为道德上的原因我们不愿意对研究对象加以控制,或因为实际上的限制我们无法对研究对象加以控制。


四、测量变量

任何科学的陈述都必须有经验资料的佐证,但是研究假设中的许多变量都是相当抽象的。

研究者必须要发展出一套过程,以联结假设中抽象的变量与经验世界中所能观察到的资料,这就是测量。

对变量的测量往往包含数值,因此一个常用的测量定义是:研究者根据法则来为变量分配 数值的过程。这里的法则就是该变量的定义。


五、搜集资料、分析资料与作出结论。

前述几个步骤乃是一项科学研究的准备工作。接下来所要做的是将计划付诸行动,也就是要搜集资料、分析资料,作出结论。

经验资料可分为定性的资料和定量的资料,不论是定性资料,还是定量资料,只要是能透过人的五官直接或间接感受到的都是经验资料。在搜集资料旱,研究必须确定所有资料都有系统的纳入研究,不可因为某一组资料可能与假设不合就将之剔除。定性的资料通常可以从报章杂志、国会记录、政府公报或与政治人物的访谈记录中搜集。这种非数字的资料应以定性分析法来研究。定量的资料通常是统计数据,这些资料可以从政府的出版物、国际组织 的网站 或透过民意调查的方式来取得。


科学的研究过程实际上包含了两个关系密切的层面。一,以理论来形成研究问题与研究假设。二,获得经验资料的支持与证实。


第三节 定性与定量分析的比较

采用定性研究,在做比较研究时,往往必须面对两个相互关联的问题。第一个问题是“极少案例”的难题,也就是研究者无法同时处理大量的资讯,这会造成通则性低的问题。使用案例少,适用范围就小。

第二个问题是采用定性研究的学者会遇到“控制其他变量”的难题,使得研究不易做出合理的科学解释。

相对而言,定量研究除了有精确度高的优点外,没有“极少案例”的问题。通则性高的优点也是定量研究的缺点。由于处理案例很多,定量研究通常无法对这些案例做深入的探讨。为弥补这一缺失,有些学者会以定量研究来建立通则性高的经验法则,然后将这些经验性法则运用到少数的个案来做更深入的讨论。

我们可以依照研究问题的性质与资料取得的难易,合并对这些公有制点的考量,来选择适当的研究方法。


第四节 统计分析 的基本概念

一、描述统计与推论统计。描述统计所涉及的是手中的资料,并不包括任何对手中资料以外的推论。

二、母体与样本。母体指研究者要探讨的全部案例,而样本指:从母体中选取的一部分案例。

三、母体参数与样本统计量。母体参数指母体的某一特质,通常包括母体平均数,最大值,最小值 ,标准差等。母体参数是一个未知数,真正的数值可能永远不会知道。原因:一,母体很大,要花大量人力。二,取得母体有时不可能做到。验血不可能验病人全部血。三,取得成本有时过高。

样本统计量:由样本计算出的数值。例如,由100家外商公司计算出的平均投资量。

四、抽样。大体可分为概率抽样和非概率抽样。概率朵可以计算出母体中每一个案例中选的机会。常见有:随机抽样,等距抽样,分层随机抽样等。

一般而言,科学的研究应以概率抽样作为取样的方法。

五、资料的种类

时间顺序分为:横向资料和纵向资料。横向是指同一时段搜集的资料。

按性质可分为:离散型资料和连续型资料。离散型资料只能取整数。

不同类型的资料应以不同的统计方法来分析。


第五节【略】

 
   
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