應(yīng)用語言學(xué)研究方法綜述

1、應(yīng)用語言學(xué)研究方法綜述應(yīng)用語言學(xué)n廣義：語言學(xué)在具體學(xué)科中的應(yīng)用；語言學(xué)與其他學(xué)科的結(jié)合q社會語言學(xué)q心理語言學(xué)q計算語言學(xué)qn狹義：語言學(xué)與教育學(xué)的結(jié)合；語言教學(xué)與學(xué)習(xí)應(yīng)用語言學(xué)研究流程n1. 引言q文獻綜述q研究問題n2. 研究方法q2.1 研究工具q2.2 抽取樣本q2.3 統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法n3. 結(jié)果結(jié)果與討論n4. 結(jié)論n1. 提出問題閱讀/批判文獻q來自于切身實踐q來自于前人研究n2. 收集數(shù)據(jù)n3. 分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)n4. 解釋數(shù)據(jù)n5. 得出結(jié)論n（6. 產(chǎn)品轉(zhuǎn)化）應(yīng)用語言學(xué)研究方法n研究方法：采用科學(xué)的程序或依據(jù)規(guī)范的準則對研究對象進行觀察、解釋從而得出結(jié)論的過程。q1. 文

2、獻研究q2. 質(zhì)性研究q3. 量化研究應(yīng)用語言學(xué)量化研究方法n1. 實驗法（如SLA中的response time）n2. 測驗法（如language assessment中的CET4）n3. 語料庫（如學(xué)習(xí)者語料庫中的errors）n4. 調(diào)查法（如questionnaire獲得的數(shù)據(jù)）應(yīng)用語言學(xué)量化研究方法與統(tǒng)計學(xué)n運用以上方法收集的數(shù)據(jù)都需要用統(tǒng)計進行分析n統(tǒng)計學(xué)可以對數(shù)據(jù)：q進行描述性分析（平均數(shù)、標準差）q進行差異的顯著性檢驗（t檢驗、方差分析）q進行關(guān)系的顯著性檢驗（相關(guān)、回歸、卡方）應(yīng)用語言學(xué)研究方法文獻研究量化研究 質(zhì)性研究實驗法測驗法語料庫問卷法問卷法統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析問卷調(diào)查

3、法概述n問卷調(diào)查適用范圍n問卷設(shè)計n問卷預(yù)測與修訂n問卷實測n問卷數(shù)據(jù)初步整理問卷調(diào)查適用范圍n態(tài)度n動機n信念n策略n行為問卷設(shè)計n問卷構(gòu)成：q開頭信q人口學(xué)信息q正題（Likert or semantic differential scales）n正題來源：q前人問卷q研究者前期開放性調(diào)查（訪談）問卷預(yù)測與修訂n預(yù)測（pilot studies）：q維度版專家或同行（4-5）q準實測版（目標總體的）小樣本（50-80）n修訂依據(jù)：信度、效度、區(qū)分度n修訂方法：增、改、刪n再預(yù)測再修訂（直到信度、效度、區(qū)分度達標為止）n確定最終版本、排版、校對、印刷（裝訂）問卷實測n抽樣（要具有代表性）n問

4、卷填答：q現(xiàn)場q郵寄q網(wǎng)絡(luò)n問卷回收q現(xiàn)場能保證回收率，但填答質(zhì)量不能保證q郵寄能保證填答質(zhì)量，但不能保證回收率和代表性q網(wǎng)絡(luò)能迅速獲得原始數(shù)據(jù)，簡便準確；但不能保證樣本代表性；也不能保證填答者隱私；不適合對問卷保密性要求較高的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)初步整理八步法n1. 剔除無效（及疑似無效）問卷n2. 給有效問卷編號n3. 數(shù)據(jù)錄入（SPSS或Excel）n4. 調(diào)整反向題目、計算描述統(tǒng)計量n5. 檢驗實測中項目信度、效度、區(qū)分度n6. 計算潛變量（因變量）均值n（7. 基于潛變量得分對數(shù)據(jù)進行再加工，得到新變量（自變量或因變量）n8. 旨在回答研究問題的統(tǒng)計分析旨在回答研究問題的統(tǒng)計分析有關(guān)雙尾和單

5、尾檢驗的問題n請看韓寶成外語教學(xué)科研中的統(tǒng)計方法第六章第二節(jié)有關(guān)相關(guān)分析的問題（I）n相關(guān)系數(shù)和p值之間是什么關(guān)系？q假如A與B 的相關(guān)系數(shù)是 r = 0.82 （p 0.05），則說明A與B之間的高度正相關(guān)高度正相關(guān)達到了統(tǒng)計顯著統(tǒng)計顯著意義，即研究者有95%以上的把握認為A和B之間存在這樣一種高度正相關(guān)關(guān)系。qr表示的是相關(guān)的方向（正、負、無）和強度（高、中、低），p表示這種關(guān)系狀態(tài)是否具有統(tǒng)計上的顯著意義（p 0.05則說明相關(guān)系數(shù)具有統(tǒng)計上的顯著意義）。有關(guān)相關(guān)分析的問題（II）n相關(guān)分析中誰是自變量？誰是因變量？q相關(guān)分析考察兩個變量的共變關(guān)系，沒有自變量和因變量之分。通常用變量1和

6、變量2來表示。表述時，可以說A變了，B也跟著變；或者說B變了，A也跟著變。有關(guān)相關(guān)分析的問題（III）nPearson和Spearman相關(guān)的區(qū)別是什么？qPearson考察兩個（或以上）interval data之間的共變關(guān)系，比如“英語分數(shù)”（百分制）和“語文分數(shù)”（百分制）之間的共變關(guān)系。qSpearman考察兩個（或以上）ordinal data之間的共變關(guān)系，比如“英語水平”（高、中、低）和“父母受教育程度”（博士、碩士、本科）之間的共變關(guān)系。有關(guān)數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系問題n可不可以把Likert量表收集的數(shù)據(jù)看成ordinal data？q可以，但最好不這樣做。我們將它視為interv

7、al data。之所以可以把它看作ordinal data是因為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。有關(guān)因變量和自變量的問題n因變量一定得是interval data嗎？自變量一定得是nominal或ordinal data嗎？q一般說來，在外語教學(xué)研究中，絕大多數(shù)因變量都是interval data，自變量多是nominal或者ordinal data。但這不是一成不變的。在某些檢驗中（比如卡方檢驗）變量都是nominal或者ordinal的。關(guān)于題項和潛變量之間的關(guān)系問題n為什么要把問卷上的幾個題目加起來再求平均分？將每個題目都作為一個變量不行嗎？q從測量學(xué)的角度來說，抽象變量（潛變量）是無法直接測得的，需要通過具體題項（item，即問卷中的各個題目）來間接測量。比如“出國動機”這個潛變量是由3個題項（q2, q22, q26）測量的。在統(tǒng)計分析時，研究者并不關(guān)心這3個題目