应用语言学研究方法综述

1、应用语言学研究方法综述应用语言学n广义：语言学在具体学科中的应用；语言学与其他学科的结合q社会语言学q心理语言学q计算语言学qn狭义：语言学与教育学的结合；语言教学与学习应用语言学研究流程n1. 引言q文献综述q研究问题n2. 研究方法q2.1 研究工具q2.2 抽取样本q2.3 统计方法统计方法n3. 结果结果与讨论n4. 结论n1. 提出问题阅读/批判文献q来自于切身实践q来自于前人研究n2. 收集数据n3. 分析数据分析数据n4. 解释数据n5. 得出结论n（6. 产品转化）应用语言学研究方法n研究方法：采用科学的程序或依据规范的准则对研究对象进行观察、解释从而得出结论的过程。q1. 文

2、献研究q2. 质性研究q3. 量化研究应用语言学量化研究方法n1. 实验法（如SLA中的response time）n2. 测验法（如language assessment中的CET4）n3. 语料库（如学习者语料库中的errors）n4. 调查法（如questionnaire获得的数据）应用语言学量化研究方法与统计学n运用以上方法收集的数据都需要用统计进行分析n统计学可以对数据：q进行描述性分析（平均数、标准差）q进行差异的显著性检验（t检验、方差分析）q进行关系的显著性检验（相关、回归、卡方）应用语言学研究方法文献研究量化研究 质性研究实验法测验法语料库问卷法问卷法统计分析统计分析问卷调查

3、法概述n问卷调查适用范围n问卷设计n问卷预测与修订n问卷实测n问卷数据初步整理问卷调查适用范围n态度n动机n信念n策略n行为问卷设计n问卷构成：q开头信q人口学信息q正题（Likert or semantic differential scales）n正题来源：q前人问卷q研究者前期开放性调查（访谈）问卷预测与修订n预测（pilot studies）：q维度版专家或同行（4-5）q准实测版（目标总体的）小样本（50-80）n修订依据：信度、效度、区分度n修订方法：增、改、删n再预测再修订（直到信度、效度、区分度达标为止）n确定最终版本、排版、校对、印刷（装订）问卷实测n抽样（要具有代表性）n问

4、卷填答：q现场q邮寄q网络n问卷回收q现场能保证回收率，但填答质量不能保证q邮寄能保证填答质量，但不能保证回收率和代表性q网络能迅速获得原始数据，简便准确；但不能保证样本代表性；也不能保证填答者隐私；不适合对问卷保密性要求较高的调查问卷数据初步整理八步法n1. 剔除无效（及疑似无效）问卷n2. 给有效问卷编号n3. 数据录入（SPSS或Excel）n4. 调整反向题目、计算描述统计量n5. 检验实测中项目信度、效度、区分度n6. 计算潜变量（因变量）均值n（7. 基于潜变量得分对数据进行再加工，得到新变量（自变量或因变量）n8. 旨在回答研究问题的统计分析旨在回答研究问题的统计分析有关双尾和单

5、尾检验的问题n请看韩宝成外语教学科研中的统计方法第六章第二节有关相关分析的问题（I）n相关系数和p值之间是什么关系？q假如A与B 的相关系数是 r = 0.82 （p 0.05），则说明A与B之间的高度正相关高度正相关达到了统计显著统计显著意义，即研究者有95%以上的把握认为A和B之间存在这样一种高度正相关关系。qr表示的是相关的方向（正、负、无）和强度（高、中、低），p表示这种关系状态是否具有统计上的显著意义（p 0.05则说明相关系数具有统计上的显著意义）。有关相关分析的问题（II）n相关分析中谁是自变量？谁是因变量？q相关分析考察两个变量的共变关系，没有自变量和因变量之分。通常用变量1和

6、变量2来表示。表述时，可以说A变了，B也跟着变；或者说B变了，A也跟着变。有关相关分析的问题（III）nPearson和Spearman相关的区别是什么？qPearson考察两个（或以上）interval data之间的共变关系，比如“英语分数”（百分制）和“语文分数”（百分制）之间的共变关系。qSpearman考察两个（或以上）ordinal data之间的共变关系，比如“英语水平”（高、中、低）和“父母受教育程度”（博士、硕士、本科）之间的共变关系。有关数据类型之间的关系问题n可不可以把Likert量表收集的数据看成ordinal data？q可以，但最好不这样做。我们将它视为interv

7、al data。之所以可以把它看作ordinal data是因为interval data中含有了ordinal data的信息。qInterval data含有的信息最多；ordinal次之，nominal data含有的信息最少。有关因变量和自变量的问题n因变量一定得是interval data吗？自变量一定得是nominal或ordinal data吗？q一般说来，在外语教学研究中，绝大多数因变量都是interval data，自变量多是nominal或者ordinal data。但这不是一成不变的。在某些检验中（比如卡方检验）变量都是nominal或者ordinal的。关于题项和潜变量之间的关系问题n为什么要把问卷上的几个题目加起来再求平均分？将每个题目都作为一个变量不行吗？q从测量学的角度来说，抽象变量（潜变量）是无法直接测得的，需要通过具体题项（item，即问卷中的各个题目）来间接测量。比如“出国动机”这个潜变量是由3个题项（q2, q22, q26）测量的。在统计分析时，研究者并不关心这3个题目