Ch05

1. Ch05 研究設計

2. 意義 收集什麼資料 如何收集資料 如何分析結果之計畫

3. 評估準據 • 研究（內、外）效度 • 客觀性 • 準確性 • 經濟性

4. 社科研究設計類型 • 「探索」研究 (Exploratory) • 「描述」研究 (Descriptive) • 「時序」研究 (Time Series) • 「因果關係」研究 (Casual)

5. 探索式研究設計 • 旨在引導研究方向 • 目標在發展研究假設，而非檢定假設 • 次級資料分析 (Secondary Data) • 專家訪談 (Delphi Method) • 焦點群體 (Focus Group) • 先導研究 (Pilot Study)

6. 描述式研究設計 • 旨在確認變數間之關係及描述問題 • 須檢定研究假設並解答研究問題 • 構建在「探索式」研究之上 • 無法控制變數 • 無法建立因果關係 • 田野調查 (Field Study) • 個案研究(Case Study)

7. 時序性研究設計 • 旨在探討變數隨時間發展之變化情形 • 縱斷面研究 (Longitudinal Research) • 橫斷面研究 (Cross-sectional Research)

8. 因果關係研究設計 • 旨在抽離與判定變數間之因果關係 • 調查法 (Survey) • 實驗法 (Experiment) 因果關係   X Y X Y X Y 充分但不必要 必要但不充分 充分且必要

9. 因果關係條件 • 時序：先因後果  循環週期函數 • 共變：若 P 則 Q，若非 P 則非 Q • 無其他肇因：排除其他可能影響

10. 內部效度威脅 • 歷史(History)：時間影響 • 成熟(Maturation)：受試者熟練程度 • 測驗 (Testing)：前後測之學習效果 • 儀裝(Instrumentation)：精確度或適宜度 • 選樣(Selection)：抽樣代表性 • 迴歸(Regression)：抽樣與分析之均化 • 流退(Mortality)：受試群體控制

11. 外部效度威脅 • 反應(Reactivity)：受試者對測試之過度反應 • 互動 (Interaction)：受試者接受測試程度 • 扮演 (Role playing)：受試者之過度參與

12. 效度改善設計 • 配對(Matching) • 隨機(Randomization) • 控制(Control) • 重複(Replication)

13. 傳統實驗設計 • 隨機分派受試者至實驗組之設計 • 控制環境下，操弄自變數，觀察依變數之變化 • 又稱 MaxConMin設計 • Max: 加大操弄自變項之差異 • Con: 控制外生變數之干擾 • Min: 使隨機誤差最小化 • 外部效度差

14. 實驗設計表示法 結構元素 • R/N/C分組指派法 • X計畫或處理 • O觀察或測量 • 行數 分組數 • 時序 由左至右 觀測垂直排列 代表前後測 處理 隨機指派 R O X O R O O 兩行 代表兩組 時序

15. 實驗設計類型 R X O R O 比較組處理後測 隨機實驗設計 N O X O N O O 比較組處理前後測 非等量分群準實驗設計 X O 單組處理後測 非實驗設計

16. 實驗設計類型判斷 隨機指派？ 是 隨機或真實驗設計 否 控制組或 重複測量？ 是 準實驗設計 否 前置實驗設計

17. 前置實驗類型Pre-Test • 單組後測 (One Shot) • 單組前後測 (Pre-&-Post Test) • 分組比較 (Group Comparison)

18. 單組後測 實驗組只作一次實驗後 就實施後測 X O • 簡單容易 內外效度均差 個案研究： 事後回溯設計  O

19. 單組前後測 O1 X O2 實驗組實施處理前後測 處理效果 = O2 – O1 • 簡單容易 • 可分析處理效果 內部效度仍差

20. 分組比較 X O1 O2 實驗組 V.S. 控制組 處理效果 = O2 – O1 • 簡單容易 • 可分析處理效果  O1 O2 內部效度仍差

21. 準實驗設計 • Quasi-Experimental Design • 欲控制變數卻有隨機指派困難之設計 • 自然且實際環境：提升外部效度 • 得遷就實際環境限制 • 缺乏足夠控制，難作清晰之推論 • 實驗結果不易解釋

22. 準實驗設計類型 • 不對稱分組設計 (The Nonequivalent Groups Design) • 退化不連續設計 (The Regression-Discontinuity Design) • 其他特殊準實驗設計 (Other Quasi-Experimental Designs)

23. 不對稱分組設計

24. 退化不連續設計

25. 真實驗類型True Experiments • 等組前後測 (Equivalent Control-Group) • 等組後測 (Equivalent Post-Test) • 所羅門四組設計 (Solomon 4-Groups) • 簡單比較試驗 (Simple Comparative) • 完全隨機設計 (Completely Randomized) • 隨機集區設計 (Randomized Block Design) • 拉丁方格相關設計 (Latin & Related Square) • 因子設計 (Factorial Designs)

26. 等組前後測 R O1 X O2 R O3 O4 處理效果 = (O2 – O1) – (O4 – O3)

27. 等組後測 R X O2 R O4 處理效果 = (O4 – O2)

28. 所羅門四組設計 Re1 O1 X O2 Rc1 O3 O4 Re2 X O5 Rc2 O6 前測效果 = (O6 – O4) 成熟效果 = (O4 – O3) 處理效果 = (O2 – O4) 內部效度 = (O2 – O4) – (O5 – O6) 前測影響 = (O2 – O5) – (O4 – O6)

29. 19 18.25 18.15 18 17.93 17.75 17.21 17.50 17.04 17 16.72 16.52 16.35 16 原配方 修改配方 Box & Whisker Plot 簡單比較實驗 兩種處理是否有差異之比較與統計檢定

30. Xa效果 = (O2 – O1) Xb效果 = (O4 – O3) Xc效果 = (O6 – O5) 完全隨機設計 Re1 O1 Xa O2 Re2 O3 Xb O4 Re3 O5 Xc O6 處理水準 Xa, Xb, Xc

31. 隨機集區設計 R X O1 R O2 Block 1 集區內 同質性較高 R X O1 R O2 Block 2 R X O1 R O2 Block 3

32. 集區特性 降低樣本變異影響

33. 變異數分析ANOVA 比較數個處理是否有差異之統計檢定 觀察值 observations j 1 y11, y12,…, y1n 2 y21, y22,…, y2n   a ya1, ya2,…, yan  a x n entry 處理階層 treatments i 調查因子 factor (cells) One-Way ANOVA

34. 完全隨機集區設計 系統化控制非實驗探究因子之隨機設計 Block 1 Block 2 Block n y11 y21 ： ya1 y12 y22 ： ya2 y1n y2n ： yan treatment 1 treatment 2 ： treatment a a treatments n blocks of a * n entry … Randomized 隨機：集區內各實驗處理隨機選定 Complete 完全：各集區內包含所有實驗處理

35. 拉丁方格設計 為雙向正交集區設計，除實驗探究因子外 以方格行與列各代表一隨機限制之集區因子設計 列因子 拉丁 因子 O1 O2 O3 O4 O5 A B C D E B C D E A B1 B2 B3 B4 B5 C D E A B D E A B C E A B C D 行 因子

36. 希臘拉丁方格設計 三維集區設計，研究處理水準皆為 P 之四因子簡化設計 可視為兩拉丁方格重疊設計 ，用以隔離三個變異干擾源 列因子 拉丁 因子 希臘 因子 O1 O2 O3 O4 O5                          A B C D E B C D E A B1 B2 B3 B4 B5 C D E A B D E A B C E A B C D 行 因子

37. 因子設計 一次實驗同時執行兩個以上因子觀察之設計 22因子設計 因子 B 1 0 b 1 b (0,1) 1 0 1 (0,0) 因子 A a (1,0) ab (1,1) a 1

38. 2k因子設計 為 K個因子各分為兩個（2k）處理水準之設計 通常為正式研究實驗前之因子篩選實驗 C 23因子設計 1 0 c 1 A A 1 0 a 1 1 0 a 1 a (100) c (001) ac (101) 1 0 1 (000) B b (010) ab (110) bc (011) abc (111) b 1