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ch15精確模型 elaboration model, 參考團體理論 reference group theory - Coggle…
ch15精確模型
elaboration model
核心概念
又叫做闡明法interpretation method、拉查斯斐法Lazarsfeld method
目的在於詳盡闡述變項間的實證關係,以便能夠闡明該關係
藉由控制第三個變項,以了解兩變項間關係
的一種邏輯
延續
對假性關係的檢視
:
社會研究因果關係的判準之一是兩個變項間觀察到的關係並非由其他變項所造成的假象
測試變項test variable
(控制變項control variable)
e.g.發現教育程度與歧視之間的關係後,以性別為測試變項,
分別檢視男性與女性樣本中的教育程度與歧視關係
淨關係partial relationship(淨值partials):
控制測試變項,用測試變項將樣本分為子集,然後再分別檢視子集中兩變項的關係
e.g.欲了解政黨對墮胎的態度時,想了解此態度是否與性別相關,因此分別探討政黨中男性與女性對墮胎的態度→「性別」為測試變項、「男性/女性對墮胎的態度」為淨關係
一個保持恆定的變項,以便進一步澄清兩個其他變項之間的關係
淨表partial tables:
存在著淨關係
零階關係zero-order relationship:
在未控制測試變項前,兩變項間的原有關係
範型
測試變項的位置
(發生時機)
中介於兩變項之間
自變項影響測試變項,再轉而影響依變項
前導(antecedent)於兩個變項
測試變項同時影響兩變項
→兩變項具有關聯(皆與測試變項相關),但
兩變項間不具因果連結
時間上先於其他兩個變項
複證
replication
不管測試變項是前導還是中介於兩變項,淨關係基本上等同於原關係
→測試變項介入後的測試結果複證了原關係
控制變項維持恆定,兩變項間的原有關係持續存在,因而支持原關係為真的看法
引入多個測試變項
測試原關係的穩定度
,
當在各個方面都獲得複證→可以下結論說原關係是真實而普遍的
釋明
explanation
前提要件
測試變項必須前導於自變項與依變項
淨關係必須是零或顯著地小於原關係
e.g.發現送子鳥越多的地方,出生率越高:
變項:自變項-送子鳥數目、依變項-出生率
引入測試變項:都市與鄉村(測試變項前導於自變項與依變項)
→發現兩變項之間無關,是地區原因造成送子鳥數目與出生率的差異,
再檢視淨表中兩變項的關係,發現幾乎無關
當引入測試變項,該關係就消失→
用來描述原關係是假性關係
闡明
interpretation
並不否定兩變項之間關係的存在,只是想
澄清該關係的作用過程
→
兩變項間如何產生關係
e.g.破碎家庭的孩子比健全家庭的孩子更容易犯罪
加入測試變項「監督」,闡明影響犯罪的原因:
若都有受到監督,則破碎與健全家庭的孩子都不易犯罪,
但因為破碎家庭的孩子比較容易缺乏監督→相對容易犯罪
發現控制變項是研究中的
中介因素
→
讓自變項對依變項產生影響
用於淨關係相較於原關係較低時
標明
specification
精確模型在不同的次團體中產生有顯著差異的淨關係
在精確分析的結果中發現的兩變項關係,
在控制變項界定出的某些次團體中獲得複證,在其他次團體中則沒有關係
→標明了
原關係存在的條件
(e.g.性別/年齡/社會階級...是影響關係是否存在的條件)
範型的變化型
原關係為零時
原本以為兩變項間無關,但套用精確模型後可能發現關係
發現
抑制變項
:
一個測試變項會阻礙真實關係在零階關係顯現
e.g.原本認為加入公會的時間長短,與對種族的態度之間無關,
但套用精確模型,以年齡作為控制變項,
年輕人對種族的接受度較開放,而年輕人在工會的時間相對於年長者較短,
因此發現年齡為該關係的抑制變項,隱藏了原變項之間的關係
淨關係可能
強於原關係
基本範型侷限於淨關係是相等或小於原關係
淨關係可能是
原關係的反面
發現
扭曲變項
(distorter variable):
翻轉零階關係方向的測試變項
e.g.研究顯示勞工階級比中產階級更支持民權運動
→發現
種族
是扭曲變項:
非裔人與白人相比較支持民權運動,但多數非裔人為勞工階級,在中產階級的代表性不足;
若將種族控制不變,發現中產階級非裔人與勞工階級相比更支持民權運動
→與原關係相反
謬誤:
事後提出假設
在
蒐集印證資料後才提出假設
→假設不可能被推翻→無意義的建構
在已知兩變項間的關係後,才提出假設來連結它們
參考團體理論
reference group theory
人在評斷自己生活的好壞時,通常是以周遭的人當作比較的對象,而非以客觀對象
e.g.客觀來說,月薪20w是非常優渥的待遇,但當身邊的人都月薪50w時,就會覺得自己很窮