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ch14量化分析 quantitative analysis - Coggle Diagram
ch14量化分析
quantitative analysis
核心概念
量化(quantification)：將資料轉換為數字格式的過程
─變成機器可判讀的型態(machine-readable form)，以便於統計分析的技術
所選擇的編碼架構(coding scheme)，應該適合研究欲探究的概念
編碼類目要盡可能詳細(以後不需要可以合併)
編碼類目必須同時具有
周延
與
互斥
的特性
→每一筆資訊都必須也只能編入一個類目
作業過程
編碼方式
1.從一個已發展良好的編碼架構開始
2.從蒐集到的資料中建立新的代碼
同一組資料可以有多種可能的編碼架構，視研究目的選擇適合的架構
訓練編碼者
方式：研究者事先完成幾份案例的編碼，並同時請編碼員也做編碼；
最後比較兩者是否相同
讓編碼者明白每個編碼類目的意義，並示範如何恰當地使用這些類目
編製編碼簿
(codebook)
對變項須有完整的定義、指出變項所包含的所有屬性
編碼過程中的基本說明書，說明各個代碼的意義、變項在資料檔中的位置、列出變項所包含的屬性的代碼
輸入資料的方式
使用讀卡機(缺點：只適用於會使用讀卡的受試者，且限於封閉式問項)
電腦輔助電腦訪問：在資料蒐集過程中同時輸入資料
在問卷上編碼，然後再按編碼輸入電腦
建立網路調查，受訪者的答案會直接累積至資料庫
單變項分析
univariate analysis
集中趨勢
central tendency
(平均值average)
常用平均值：算數平均數mean(易受極端值影響)、中位數median、眾數mode
經常使用各種型態的
平均值
表達
變項之典型數值
缺點：無法以平均值反推重建原始資料
次數分配
frequency distribution
有時利用
圖形
，更容易觀察出次數分配
就討論的變項，觀察並列出不同屬性，並計算不同屬性出現的次數
e.g.在某個團體中，男性有40%，女性有60%
用單一變項
描述
案例
(e.g.測量性別)
離差dispersion
e.g.全距(range)、四分位距(interquartile range)、標準差(standard deviation)
數值在中心值附近的分布情形
標準差：代表資料的變異性(variability)，標準差越大，資料離散程度越大e.g.分數標準差小→一致性高
四分位距(interquartile range, IQR)：中間50%資料的最大值減去最小值
次團體比較
描述個案/受試者/受訪者的子集合(次團體)
e.g.將「同意大麻合法化」的受試者，按年齡分組呈現各年齡的同意比例
合併答項類目
可以更明顯地呈現資料想傳達的訊息
(傾向、比例...)
若是區分資料並不重要→合併
同傾向的資料
，
以免資料過多，沒有完整解讀而做了錯誤的解釋
(e.g.將「非常好」跟「很好」合併)
處理「不知道」選項
排除方法：
step1：計算排除掉「不知道」後，其他答項所占的總比例
step2：
將答項比例÷此新的總比例=在有表示意見的人中所占的比例
e.g.「非常同意」的比例(10%)占「1-表示不知道的人」的比例(80%)
=10%÷80%=12.5%
一旦有相當比例的人回答不知道/無意見，會讓表格結果顯得混淆
→無法呈現出表格想傳達的意義
是否要排除「不知道」答項，
取決於這個資訊重不重要
可以做兩份資料─包含與不包含「不知道答案」
涉及「兩個變項」的「描述性」分析
雙變項分析
bivariate analysis
著重於測定與解釋兩變項之間的關係
建構雙變項表格
step1：將所有個案，依照自變項的屬性區分成數個次團體
(e.g.依性別區分)
step2：將區分出來的次團體，依照依變項的屬性分別對其做出描述
(e.g.分別描述男性與女性，支持/不支持兩性平權的比例)
step3：解讀表格
依照依變項的屬性，比較以自變項區分的各個次團體
(e.g.支持兩性平權者中，女性占全部的80%；男性占全部的60%)
列聯表
contingency table：以百分比呈現變項之間關係的格式
閱讀表格
若表格的直行加總為100，該表格為直行百分比，應橫向解讀表格
若表格的橫列加總為100，該表格為橫列百分比，應直向解讀表格
判斷表格的方向：1.分析變項的邏輯 2.行或列的百分比加總為100
多變項分析
multivariate analysis
同時分析兩個以上的變項之間的關係
e.g.同時檢視年齡、性別、社會階級對宗教前程度的影響
有一個以上的自變項，也不單用一個自變項解釋依變項
可做為診斷社會問題的工具
e.g.性別、年資、收入的比較
連續/間斷變項
連續變項continuous variable (等比變項ratio variable)：
變項的屬性是以極小的間隔逐漸增加(e.g.年齡、收入)
間斷變項discrete variable：
變項的屬性不連續或是彼此分隔(e.g.性別、宗教派別)