定量研究的研究设计.ppt

第六讲定量研究的研究设计定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的。定量研究设计是为了使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。,一、定量研究的研究设计研究设计的目的控制差异的概念良好设计的特征,（一）研究设计的目的1.提供研究问题的答案。好的研究设计应有助于理解并解释研究的结论、保证研究者获得有用的结果。2.控制差异。这意味着能够解释或说明由研究变量产生的差异。差异具有数量的意义，在某种程度上，差异的区分有助于考察研究中的变量。,（二）控制差异的概念在定量研究中，尽可能将差异量化，并且尽可能把按照各种理由或原因的差异区分开来。例如，一项关于某种教学方法影响高中生化学成绩的研究。,（二）控制差异的概念控制变量的方法有四种：1.随机化；2.设定自变量因子；3.保持条件或因素不变；4.统计调节,1.随机化随机性将变量的影响平均地分配到研究组群中去。通常，随机变量就是这样被控制的。随机变量：又称固有变量或误差，不是指发生了错误或类似的情况，而是由随机分配或随机选择所产生的固有的或自然的误差。,控制差异的概念随机化,随机安排的30名学生随机安排的30名学生随机安排的30名学生,同一教师,化学测验成绩,M1,M2,M3,控制差异的概念随机化；,随机差异,方法,图：90个化学测验分数差异的变量表示幻灯片18,控制差异的概念设定自变量因子,15名能力较高的学生15名能力较低的学生15名能力较高的学生15名能力较低的学生15名能力较高的学生15名能力较低的学生,化学测验的成绩,根据能力水平随机分布到各教学法班中的学生,能力水平,方法,因变量,同一教师,高,低,高,低,高,低,M1,M2,M3,经过一学期的教学,图：把能力水平作为自变量的研究设计,控制差异的概念设定自变量因子,学生能力,方法,随机差异,图：把能力作为独立变量的90个化学测试成绩分数差异的定量分析,2.设定自变量因子在研究设计时，建立一些作为自变量的因素能使研究者确定这些因素的影响。然而，太多的自变量也会使研究设计变得不必要地复杂起来。,3.保持因子不变保持某一因素恒常不变，实际上就是减少变量的变化使其趋于稳定。当一个因素保持不变，一个潜在的变量就被保持了恒常。这就削弱了或降低了对因变量的影响因素。但是，保持因子不变也有缺陷：研究过程中个体数量的减少可能引起计算上的问题或减少了作为因变量的可行的数据的数量。,4.统计控制适用于数据分析时的计算机处理程序，但其中的控制变量是在研究进行前就计划好的。实质上，统计控制也就是调整因变量的分数以便去除控制变量的影响。,控制差异的概念统计控制,最初的因变量的分数,控制变量的分数,随着控制变量的去除，因变量分数的变化,因变量和控制变量的关系,图：统计控制的示意图,控制差异的概念统计控制,学生能力,方法,随机差异,图：对能力水平进行统计控制的90个化学测验分数的差异的定量分析,统计控制。统计控制的使用虽然简洁，但必须具备严格的前提条件才能实施。（1）控制变量的分数容易得到，而且必须能够在研究前获得；（2）控制变量必须与因变量相联系；（3）统计假设应该是适当的，如果统计假设站不住脚，应避免使用统计分析的方法。,（三）良好设计的特征一个良好的设计不仅必须是适当的和易操作的，而且应该是能从研究中产生出能够充分解释的结论。1.排除偏见2.避免混淆3.控制无关变量4.检验假设时统计的精确性,1.排除偏见良好研究设计的第一个特征时研究能提供没有偏见的资料。这意味着获得的资料和运算过的统计在任何系统中都不会又很大的变化，而只是基于随机波动的期望值。因此，出现的任何差异都将归因于研究中的自变量。,2.避免混淆两种或更多的自变量或其他变量混合在一起，而它们的影响又无法分开，便会导致混淆。一个良好的研究设计应减少变量的混淆或使这种混淆处于最小程度，这样各种影响就能够被分析、并且结论能被清楚地解释。,3.控制无关变量尽管无关变量在研究设计中不是最主要关心的变量，但它们也许会对因变量发生作用。控制无关变量时为了能够辨别、平衡、缩小或减少它们的影响。当无关变量影响因变量的差异时，说明无关变量发生影响了。因此，控制无关变量与控制因变量的差异可一起实现。,4.检验假设时统计的精确性在定量研究中，统计假设是不可避免的，因此需要对统计假设进行统计检验。拥有相当精确的资料能够证明假设是可信的，这一点非常重要。从统计学来说，精确性随着随机性或误差的减少而减少。,二、定性研究的研究设计在大多数情况下，从事定性研究者是在自