问卷编制与分析.ppt

问卷编制与分析
2)、执行研究的程序
实施的程序包括：
样本或被试的选择
抽样方式
对象的要求、代表性
样本量
测量工具的改进
编制、修订、完善
数据的搜集
数据的类型、统计方法的选择
3)、数据分析
根据数据的性质和特点，系存在，受试者至少须在30人以上。
因果比较研究与许多实验研究，各组的人数至少要有30位
如果实验研究设计得宜，有严密的实验控制，每组受试考至少在15人以上，但权威学者还是认为每组受试者最少应有30人，最为适宜。
注意：
考虑研究实际情境与研究间差异，抽取样本时如局限于“绝对数量”多少，较为不宜。
因为各母群体性质不同，异质性很高，包含个体数差异也很大。所以可接受之受试样本数准则只是一种参考指针，因为“如果取样方式不当，虽然选了很大的样本，代表性很低，还不如以适当抽样的方法，选取有代表性的小样本”
学者Borg与Gall(1983)二者即认为，样本数多少受到多种变量的影响，在下列几种条件或情境中，要采较大的样本数：
编制之测量工具的“信度”(可靠性)较低时。
研究进行中有较多变量无法控制时。
母群体的同构型很低时。
统计分析时，受试者须再细分为较小的各群组来分析比较时
实验设计时，预期会有较多受试者中途退出时。
变量的分类
数据分析之变量属性的分类中，多采纳学者Stevens　(1946、1951)的观点，Stevens的看法中，乃根据测量量表或测量水准的基准，将变量属性类别划分成以下几种：
1．名义变量或称类别变量
主要在于分类对象，把对象转变为间断类别，变量主要属性只是用来辨识事物或表示事物的类别而己，如性别、种族等。
2．次序变量
变量除只有分类特性外，又具有等级排序关系：变量间根据菜个准则，可将对象由最高至最低作有规则的排序，变量主要属性在于可用数值表示对象间之优劣、多少、高低、次序等。
3．等距／比率变量
等距变量除可表示对象类别及比较大小次序外，对象类别间距离是相等的，出而变量间有“可加性”。如果对象类别间存有绝对的零点，则称为比率变量，比率变量间问有“可乘性”，二者均属连续变量。
在社会科学领域中,学者不会特别在意等距变量与比率变量间划分，因为社会科学中，真正的等距变量往往也是比率变量，如收入、午龄等；加上等距变量与比率变量所适用的统计方法并无不同，二者均含合算术计算特性，因而两个变量常被合而为—，数据分析中，似乎个必严格区分变量是属等距变量或比率变量。
在社会科学中，常用的李克特式之多选项量表，严格说起来，量友之变量性质足一种次序变量，但次序变量与名义变量均属“间断变量”，间断变量无法求其平均数、或进行相关、回归等统计分祈，因而无法验证相关的研究假设，所以多数研究者在编制多选项量表时，皆把量表视为等距变量来设计，此类等距变量也可转化为不同类别，它虽然不是“真正”等距变量，但多假定具有真正等距变量的性质，如此，才能进行有意义的数据统计分析与归纳出合理的结论。
此外，在社会科学领域中，灼一个常见的变量为“一分变量” ，此变量被视入名义变量或次序变量，均届于间断交量，对象届性只分为二大类别，如“男”、“女”；“及格”、“不及格”等。如果间断变量有三大类或三个水准时，则称为“三分变量”，如包含三个类别以上或三个水准以上的间断变量，又称为“多分变量”。
在变量属性的转换上，等距／比率变量可转化为次序变量或名义变量，如依某一分量表之得分高低，将样本分成“高分组”、“中分组”、“低分组”，但次序变量或名义变量不能转换为等距变量／比率变量，如要转换，常用者为以虚拟变量方式出现(有关虚拟变量的转换与应用，请参考多元回归分析一章)。
二、量表分析步骤
在问卷调查法或实验研究法中，研究或调查工具编制甚为重要，问卷如果编制或选用得宜，则研究才更具可靠性与价值性。我们首先说明问卷信效度分析的简要步骤。各步骤的操作方法则分别在以后详细说明。
问卷信效度分析的步骤，简要分述如下：
编拟预试问卷
预试
整理问卷与编号
项目分析
因素分析
信度分析
再测信度
1、编拟预试问卷
在预试问卷的编制或修订上，应根据研究目的、相关文献数据与研究结构等方面加以考虑，如果有类似的研究工具，可根据研究当时的实际情形，加以修订、增删；如果是自己重新编制问卷，问卷内容应依据研究结构的层面，加以编制，在编制问卷时应注意：
1．如果问卷的题项内容过于敏感，应在间卷中穿插数题“测谎题”，以探知填答者是否据实填答。
2．态度量表通常采用的是李克持式量表法，量表填答方式以4点量表 法全6点量表法，最为多人或研究者所采用。
对于应采用几点量表法，学者Berdie（1994)根据研究经验，综合提出以下看法，可供研究者参考：
在大多数的情况下，5点量表是最可靠的，选项超过5点，一般人难有足