實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析第一頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)內(nèi)在效度與外在效度、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別統(tǒng)計(jì)分析基本觀念、統(tǒng)計(jì)方法第二頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日內(nèi)在效度(Internalvalidity)內(nèi)在效度：可界定為控制無關(guān)變數(shù)的程度。內(nèi)在效度考慮的是，實(shí)驗(yàn)處理(自變項(xiàng))是否真正引起某特質(zhì)(依變項(xiàng))的變化？研究者必須控制所有可能影響依變項(xiàng)的變因。威脅(threats)實(shí)驗(yàn)內(nèi)在效度的因素有下列八點(diǎn)：歷史(history)：是指實(shí)驗(yàn)過程中所發(fā)生非預(yù)期的事件。－－時(shí)間的效應(yīng)成熟(maturation)：因時(shí)間飛逝而加之於人體上的變化，如成長(zhǎng)發(fā)育、老化、疲勞等因素。－－受試者身心發(fā)生變化的效應(yīng)測(cè)試(testing)：經(jīng)過一次測(cè)試後，即使中間沒有任何介入，也會(huì)影響下一次相同測(cè)試的成績(jī)表現(xiàn)。－－做測(cè)驗(yàn)的學(xué)習(xí)儀器的使用(instrumentation)：儀器是否經(jīng)過校正，或不同實(shí)驗(yàn)者對(duì)儀器操作，也都會(huì)引起測(cè)試結(jié)果的誤差。－－測(cè)量工具的變化第三頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日內(nèi)在效度(Internalvalidity)威脅(threats)實(shí)驗(yàn)內(nèi)在效度的因素有下列八點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)迴歸(statisticalregression)：以表現(xiàn)在兩個(gè)極端的兩組做研究比較時(shí)，好的一組之表現(xiàn)會(huì)退步，而差的一組之表現(xiàn)會(huì)進(jìn)步，即兩組的成績(jī)會(huì)往平均數(shù)迴歸。此現(xiàn)象在受試者沒有依隨機(jī)分組的研究中較為嚴(yán)重，也常發(fā)生在高低焦慮、高低體適能、高低技術(shù)等的比較研究。－－極端選樣取樣偏差(selectionbias)：如沒有以隨機(jī)方式抽樣，沒有以隨機(jī)的方式分派組別，或以不同的抽樣方式形成組別，以致在實(shí)驗(yàn)之前組別之間已經(jīng)有顯著的差異存在。實(shí)驗(yàn)流失率(experimentalmortality)：受試者因太累、沒時(shí)間、生病等因素，而在實(shí)驗(yàn)過程中途流失，對(duì)內(nèi)在效度也有某一程度的影響。取樣與成熟的交互作用(selection-maturationinteraction)：因取樣的偏差和成熟因素所引起的交互作用，也會(huì)影響內(nèi)在效度。研究者對(duì)受試者的預(yù)期(expectancy)，對(duì)內(nèi)在效度也是一種威脅。

第四頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日如何掌控對(duì)內(nèi)在效度的威脅？隨機(jī)分配受試者到各組別(randomassignment)。依某一特質(zhì)，將受試者配對(duì)(matched-pair)後隨機(jī)分派到各組。在組內(nèi)受試者設(shè)計(jì)，也就是重複量數(shù)設(shè)計(jì)(repeated-measuresdesign)時(shí)，使用對(duì)抗平衡次序(counter-balancedorder)給受試者施以自變項(xiàng)的處理，使研究的結(jié)果不會(huì)因處理的次序而引起偏差。給控制組/對(duì)照組使用安慰劑(placebo)?？刂平M接受一個(gè)「假」的實(shí)驗(yàn)處理，而實(shí)驗(yàn)組接受真的實(shí)驗(yàn)處理。以單盲(single-blind)或雙盲(double-blind)的方式來實(shí)施實(shí)驗(yàn)處理。單盲是指受試者對(duì)當(dāng)次的處理，不知道是真處理(真藥)或假處理(安慰劑)；雙盲是指受試者和施測(cè)者均不知當(dāng)次的處理是真或是假，以免引起心理上或預(yù)期性的效果。艾維斯效果(Aviseffect)：控制內(nèi)在效度威脅的一種方法，受試者可能會(huì)因?yàn)樯碓诳刂平M而特別努力。第五頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日外在效度(Externalvalidity)？

生態(tài)效度(ecologicalvalidity)？外在效度：是指結(jié)果的可概括性，即指自變項(xiàng)與結(jié)果(依變項(xiàng))之間的關(guān)係，可以普遍應(yīng)用於其他不屬於此一實(shí)驗(yàn)情境的程度。外在效度具有下列四個(gè)威脅：對(duì)測(cè)驗(yàn)的反應(yīng)或交互作用(reactiveorinteractiveeffectsoftesting)：前測(cè)可能使得受試者對(duì)後來的測(cè)驗(yàn)更有知覺或更敏感。它的結(jié)果是，實(shí)驗(yàn)在沒有前測(cè)的情況下就會(huì)變得比較沒有效果。取樣偏差和實(shí)驗(yàn)處理的交互作用(Interactionofselectionbiasesandexperimentaltreatment)：當(dāng)某個(gè)群組是根據(jù)某個(gè)特質(zhì)選出來的，實(shí)驗(yàn)處理可能只對(duì)具有該特質(zhì)的群組有效。實(shí)驗(yàn)安排的反應(yīng)(Reactiveeffectsofexperimentalarrangements)：實(shí)驗(yàn)處理在非常受限制的情境才有效(如實(shí)驗(yàn)試中)，可能在較少受限制的情境(如真實(shí)世界)裡則未必有效。多重處理的干擾(Multiple-treatmentinterference)：當(dāng)受試者接受一個(gè)以上的實(shí)驗(yàn)處理，前一個(gè)處理可能會(huì)干擾到下一個(gè)。第六頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日如何掌控對(duì)外在效度的威脅？一般來說，以隨機(jī)的方法取樣，或以夠好的取樣(goodenoughsampling)，取出有代表性的受試者或樣本，是掌控對(duì)外在效度威脅最主要的方法。研究結(jié)果的理想推論，也必須要有所謂的生態(tài)效度(ecologicalvalidity)。而生態(tài)效度所關(guān)心的是研究的情境是否接近實(shí)際的生態(tài)情境？或是否在實(shí)驗(yàn)過程中能讓受試者充分且自然的自我表現(xiàn)？對(duì)實(shí)驗(yàn)的反應(yīng)和交互作用可以透過所羅門四組設(shè)計(jì)來評(píng)估；選擇樣本的誤差和實(shí)驗(yàn)處理的交互作用可以隨機(jī)選取受試者來控制；對(duì)實(shí)驗(yàn)的安排之反應(yīng)效果只能由研究者來控制。多實(shí)驗(yàn)處理所造成的影響，可經(jīng)由平衡或隨機(jī)安排處理給受試者來達(dá)到部分的控制，但是只有研究者可以掌握實(shí)驗(yàn)處理是否仍然會(huì)產(chǎn)生干擾，這個(gè)決定大部分是根據(jù)對(duì)實(shí)驗(yàn)處理的知識(shí)，而不是由實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的種類來決定。第七頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日生態(tài)學(xué)效度(ecologicalvalidity)？研究模仿真實(shí)情境的程序。生態(tài)的效度涉及實(shí)驗(yàn)的效果，概括於其他類似環(huán)境的條件和程度，所要問的問題是：在什麼條件(即情境、處理、實(shí)驗(yàn)、依變項(xiàng)等)可期待得到相同的結(jié)果。為了使實(shí)驗(yàn)具有生態(tài)的效度，研究設(shè)計(jì)需能確定實(shí)驗(yàn)的效應(yīng)，不受特定實(shí)驗(yàn)環(huán)境的約制。第八頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日影響信度的因素所謂信度(reliability)指測(cè)量結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性。亦即指對(duì)同一事物進(jìn)行兩次獲兩次以上的測(cè)量，其結(jié)果的相似程度。其相似程度越高，即代表信度越高，測(cè)量的結(jié)果也就越可靠。信度與誤差之間有密切的關(guān)係。誤差變異愈大，信度愈低；誤差變異愈小，信度愈高。探討影響信度的因素，基本上即是探討誤差的來源。第九頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日影響信度的因素造成誤差的原因受試者因素：如受測(cè)者的身心健康狀況、動(dòng)機(jī)、注意力、持久性、作答態(tài)度等變動(dòng)。主試者因素：如非標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)驗(yàn)程序、主試者的偏頗與暗示、評(píng)分的主觀性等。測(cè)驗(yàn)情境因素：測(cè)驗(yàn)環(huán)境條件如通風(fēng)、光線、聲音、桌面、空間因素等皆有影響的作用。測(cè)驗(yàn)內(nèi)容因素：試題取樣不當(dāng)、內(nèi)部一致性低、題數(shù)過少等。時(shí)間因素第十頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是使研究者據(jù)以考驗(yàn)假設(shè)，並就自變項(xiàng)與依變項(xiàng)間的關(guān)係獲致有效結(jié)論的程序藍(lán)圖。研究設(shè)計(jì)需處理如下的問題：如何選取實(shí)驗(yàn)組與控制組的受試者？如何操縱與控制變項(xiàng)？如何控制無關(guān)變項(xiàng)？如何進(jìn)行觀察？解釋資料的關(guān)係時(shí)，應(yīng)採(cǎi)用哪種統(tǒng)計(jì)分析方法？實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別實(shí)驗(yàn)前設(shè)計(jì)、真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、事後回溯設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)流行病學(xué)設(shè)計(jì)、單一受試者設(shè)計(jì)第十一頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日代表符號(hào)說明R代表以隨機(jī)的方式，將受試者分派到各組O代表觀察或測(cè)試，以取得資料。其右下方的數(shù)字，代表觀察或測(cè)試的次序。T代表實(shí)驗(yàn)處理或操弄，其右下方的數(shù)字，代表處理、操弄的次序。如果沒有T出現(xiàn)的組別，即為控制組。---出現(xiàn)在組別之間時(shí)，代表沒有以隨機(jī)方式來分派組別。第十二頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日實(shí)驗(yàn)前設(shè)計(jì)(Pre-experimentaldesign)此種設(shè)計(jì)因?qū)πФ鹊恼瓶睾苡邢薅妹?，最主要是沒有以隨機(jī)的方式來分派受試者，也無法確定依變項(xiàng)的變化是因自變項(xiàng)而起。方法單組測(cè)驗(yàn)研究(one-shotstudy)單組前後測(cè)設(shè)計(jì)(one-grouppretest-posttest)靜態(tài)組別比較(staticgroupcomparison)第十三頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日實(shí)驗(yàn)前設(shè)計(jì)(Pre-experimentaldesign)單組測(cè)驗(yàn)研究：此設(shè)計(jì)無法看出任何意義，更不用說探究因果關(guān)係了。單組前後測(cè)設(shè)計(jì)：可以觀察到處理(T)之後所引起的變化，但此變化無法確定是由T而來。第十四頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日實(shí)驗(yàn)前設(shè)計(jì)(Pre-experimentaldesign)靜態(tài)組別比較：雖然此設(shè)計(jì)有兩組，但兩組並沒有用隨機(jī)分配而來，可能在實(shí)驗(yàn)前兩組之間就已經(jīng)有顯著的差異；還有所觀察到的改變也無法確定是由T而來。第十五頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(True-experimentaldesign)因?yàn)橛须S機(jī)分派組別，可以確定各組在實(shí)驗(yàn)前是相似或等質(zhì)的。但在實(shí)驗(yàn)過程中，還是要看研究者本身如何掌控及如何努力去排除對(duì)效度的威脅。方法隨機(jī)分組設(shè)計(jì)(randomized-groupsdesign)因子設(shè)計(jì)(factorialdesign)隨機(jī)分組前後測(cè)設(shè)計(jì)(pretest-posttestrandomized-groupsdesign)所羅門四組設(shè)計(jì)(Solomonfour-groupdesign)第十六頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(True-experimentaldesign)隨機(jī)分組設(shè)計(jì)：因?yàn)橐噪S機(jī)分派組別，可以確定兩組間之差異是因處理(T)引起，但處理之前沒有觀察(O)，所以無法知道處理引起的變化有多大。此種設(shè)計(jì)是自變項(xiàng)有兩個(gè)層級(jí)(twolevels)，即控制組和實(shí)驗(yàn)組，可以用獨(dú)立樣本t考驗(yàn)(independentt-test)來考驗(yàn)O1和O2之差異。第十七頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日也可以將自變項(xiàng)增加到三個(gè)以上。需以單因子變異數(shù)分析（one-wayANOVA）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。第十八頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(True-experimentaldesign)因子設(shè)計(jì)：如果考慮到兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變項(xiàng)時(shí)，則稱為因子設(shè)計(jì)。如下圖，此設(shè)計(jì)的資料分析可以3×2因子ANOVA(3×2factorialANOVA)來分析。分析因子A的主要效果(maineffect)、因子B的主要效果和因子A和B之間的交互作用(interaction)是否有統(tǒng)計(jì)上的顯著性。第十九頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(True-experimentaldesign)隨機(jī)分組前後測(cè)設(shè)計(jì)：在隨機(jī)分組之外，本設(shè)計(jì)還加上前測(cè)和後測(cè)。此設(shè)計(jì)的主要目的在探究處理(T)所引起的變化有多大?；蛟S因?yàn)橛星皽y(cè)，內(nèi)在效度會(huì)受到影響，但在此設(shè)計(jì)情況下，內(nèi)在效度是在能掌控的範(fàn)圍之下。第二十頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日隨機(jī)分組前後測(cè)設(shè)計(jì)此種2×2的ANOVA，經(jīng)常在體育、運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的研究中看到，而其統(tǒng)計(jì)分析的方法，可能可使用下列三種：重複量數(shù)的因素分析(factorialrepeatedmeasuresANOVA)：一個(gè)因子是有和沒有處理(處理類別)，另一個(gè)因子是處理前和處理後(時(shí)間)，但此類設(shè)計(jì)比較重要的是要看二因子之間是否有交互作用，也就是兩組的變化速率是否有所不同？簡(jiǎn)單的(simple)共變數(shù)分析(analysisofcovariance,ANCOVA)：共變數(shù)分析是以前測(cè)的資料(O1和O3)為共變數(shù)，以調(diào)整後測(cè)的資料(O2和O4)。此法考慮到兩組前測(cè)資料的差異，使兩組前後測(cè)資料的比較能顯示出實(shí)際意義。以差值做簡(jiǎn)單的ANOVA：以後測(cè)值減去前測(cè)值，求得每位受試者的差值(differencescore)，再以差值做簡(jiǎn)單的ANOVA。此方法初看之下不錯(cuò)，但因差數(shù)的信度不高，且前測(cè)值低者改變或進(jìn)步的幅度通常比前測(cè)值高者大，所以前測(cè)值通常與差值呈負(fù)相關(guān)。第二十一頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(True-experimentaldesign)所羅門四組設(shè)計(jì)：此設(shè)計(jì)是隨機(jī)分組前後測(cè)設(shè)計(jì)和隨機(jī)分組設(shè)計(jì)的組合，這是一種強(qiáng)而有力的設(shè)計(jì)，不但能檢測(cè)處理的效果(看是否O2＞O4，或是否O5＞O6)，可知道處理效果的大小(看O2－O1是否大於O4－O3)，也可評(píng)估測(cè)試(testing)的效度(看是否O4＞O6)，更可查知前測(cè)與處理(T)的交互作用(看O2是否大於O5)。然而，此設(shè)計(jì)也是一種不經(jīng)濟(jì)的設(shè)計(jì)，因?yàn)槭茉囌弑仨毝嘁槐?，且目前仍沒有適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，或許碩士或博士論文，最好不要使用此類設(shè)計(jì)。第二十二頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的目的是使實(shí)驗(yàn)情境盡可能的與實(shí)際情境接近，但也盡可能維持其內(nèi)在效度(internalvalidity)。方法時(shí)間系列設(shè)計(jì)(Time-seriesdesign)倒轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)(Reversaldesign)不等質(zhì)控制組設(shè)計(jì)(Nonequivalentcontrolgroupdesign)事後回溯設(shè)計(jì)(Expostfactodesign)運(yùn)動(dòng)流行病學(xué)設(shè)計(jì)(Exerciseepidemiologicaldesign)單一受試者設(shè)計(jì)(Singlesubjectdesign)第二十三頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)時(shí)間系列設(shè)計(jì)：此設(shè)計(jì)只有一組，旨在考驗(yàn)O4和O5之間是否有明顯的變化，及O1→O4的變化速率是否與O5→O8的變化速率不同，試以發(fā)現(xiàn)處理(T)的真正效應(yīng)。此類設(shè)計(jì)可以用重複量數(shù)的ANOVA來分析，也可考慮用迴歸來考驗(yàn)其斜率(slope)和截距(intercept)。這類型的設(shè)計(jì)可以用在個(gè)案研究，也可用在有組別的研究上。第二十四頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)倒轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)：此種設(shè)計(jì)可評(píng)估基準(zhǔn)線(O1和O2)的穩(wěn)定性，處理的效果(O2與O3之間的變化)，和沒有處理的效果(O3和O4)。接著再次評(píng)估處理後的效果(O4和O5之間的變化)，最後再次評(píng)估沒有處理的效果(O5和O6)。所以，此類設(shè)計(jì)類似前面的「時(shí)間系列設(shè)計(jì)」，只是倒回來再評(píng)估處理效果。此設(shè)計(jì)的資料分析可用迴歸來考驗(yàn)其斜率和截距，還有此類設(shè)計(jì)也可用在個(gè)案研究或有組別的研究。第二十五頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)不等質(zhì)控制組設(shè)計(jì)：此設(shè)計(jì)與真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的「隨機(jī)分組前後測(cè)設(shè)計(jì)」類似，只是沒有隨機(jī)分派組別。研究者常認(rèn)為只要O1和O3沒有顯著差異，二組就可以認(rèn)為是等質(zhì)。這種做法是不正確的，因?yàn)檫€有很多沒有測(cè)量到的特質(zhì)，都有可能影響到實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。在分析方法上，如果O1和O3有顯著差異，或許可用共變數(shù)分析(ANCOVA)來分析此設(shè)計(jì)的資料。雖然這類的設(shè)計(jì)常常看到，但這種設(shè)計(jì)是不值得使用的設(shè)計(jì)；在前面提到的兩種準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，都比這一種強(qiáng)得多。第二十六頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)事後回溯設(shè)計(jì)：此設(shè)計(jì)可借用前面提過的「靜態(tài)組別比較設(shè)計(jì)」來說明，但不同的是此設(shè)計(jì)的處理(T)並沒有或無法由研究者來掌控或操弄。這類的設(shè)計(jì)，研究者沒有操弄自變項(xiàng)，因?yàn)橐鹱兓淖宰冺?xiàng)都已經(jīng)發(fā)生作用了。還有，研究者也無法隨機(jī)分派組別，研究者只能由觀測(cè)的結(jié)果，回溯到過去，嘗試去瞭解或發(fā)現(xiàn)區(qū)分或引發(fā)不同特質(zhì)的原因，以幫助在真實(shí)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)，能進(jìn)一步探討自變項(xiàng)可能有的影響。也因?yàn)槿绱耍嗽O(shè)計(jì)的內(nèi)在和外在效度都不是很好，甚至無法檢測(cè)其內(nèi)在和外在效度。第二十七頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)運(yùn)動(dòng)流行病學(xué)設(shè)計(jì)：流行病學(xué)旨在描述健康與醫(yī)療服務(wù)的需求層次。運(yùn)動(dòng)流行病學(xué)探討運(yùn)動(dòng)在疾病預(yù)防與復(fù)健上的價(jià)值，並且指出需要運(yùn)動(dòng)的族群。此類的設(shè)計(jì)可分成二大類：個(gè)案控制研究(Case-controlstudies)，也稱個(gè)案比較研究(Case-comparisonstudies)。族群研究(Cohortstudies)。第二十八頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日個(gè)案控制研究：此種研究由門診或復(fù)健中心找尋得有病癥的一群人當(dāng)實(shí)驗(yàn)組，然後再找一群背景類似但沒有病癥的人當(dāng)對(duì)照組來做研究。此設(shè)計(jì)的困擾是，研究者無法知道得病者或沒有得病者在該族群中的代表性。族群研究以暴露在病因中的一群與沒有或較少暴露在病因中的一群作比較。以一般的方法，由母群中取樣，再將得病者與無病者分組作比較。第二十九頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日運(yùn)動(dòng)流行病學(xué)的研究也可以分成三類：回顧的(restrospective)：研究者由觀察到的結(jié)果，回追到以前，以查其原因。前瞻的(prospective)：在病人發(fā)病之前，研究者追蹤觀察病人一段時(shí)間。橫斷的(cross-sectional)：研究者在某一橫段時(shí)間評(píng)估發(fā)病可能的因果關(guān)係。第三十頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(Quasi-experimentaldesign)單一受試者設(shè)計(jì)：此類的設(shè)計(jì)一般使用在特殊表現(xiàn)或臨床的研究上。此種設(shè)計(jì)可能要針對(duì)受試者的某些特質(zhì)重複測(cè)量好幾次，才能評(píng)估處理的效果。第三十一頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)分析的基本觀念統(tǒng)計(jì)(statistics)是一種作研究時(shí)用的工具，此工具讓研究者能客觀的來解釋所觀察到或收集到的資料。統(tǒng)計(jì)的兩大類別描述統(tǒng)計(jì)(descriptivestatistics)：描述由樣本(sample)所獲得的結(jié)果。推論性統(tǒng)計(jì)(inferentialstatistics)：使用由樣本所得之結(jié)果，推論到母群體。這兩者之間的主要區(qū)別，在於樣本是否能代表母群(population)，而樣本能否代表母群的關(guān)鍵在於是否使用隨機(jī)抽樣的方法。第三十二頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日抽樣的方法隨機(jī)抽樣(randomsampling)：是指母群體中的所有個(gè)體，有相等且獨(dú)立之機(jī)會(huì)被選取為樣本的取樣過程。易言之，每一個(gè)個(gè)體被選取為樣本的機(jī)率相同，而且某個(gè)人被選取為樣本，不致影響他人被選取為樣本的機(jī)率。分層隨機(jī)抽樣(stratifiedrandomsampling)：以某一特質(zhì)將受試者分層(例如年齡、級(jí)別等)，以隨機(jī)方式由各層次取得樣本，一般常模調(diào)查的抽樣常採(cǎi)用此方法。(須先認(rèn)定各個(gè)子群在母群體中的比例，然後按照此比例隨機(jī)選取各子群在樣本中所佔(zhàn)有之成員的抽樣過程)第三十三頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日抽樣的方法系統(tǒng)性抽樣(systematicsampling)：是從一列名單中，每隔n個(gè)選出一個(gè)當(dāng)樣本的抽樣。換句話說，該種抽樣須視n多少而定，如果n=10，則每隔10個(gè)選出一個(gè)。真正的n代表多少，端視所列出的名單大小，以及所需要的樣本的大小決定。此方法之母群體中的所有成員被選取樣本的機(jī)會(huì)並非獨(dú)立的，只要第一個(gè)樣本被選出，包括在樣本之內(nèi)的所有其他成員即告決定。事後檢驗(yàn)說明(justifyingpost-hocexplanations)：研究中的樣本並非隨機(jī)選取，研究者是在事後嘗試證實(shí)樣本是代表著某個(gè)母群體，其目的是讓由所得到的發(fā)現(xiàn)概化至較大的母群體。第三十四頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日分派的方法隨機(jī)分派(randomassignment)：以隨機(jī)的方式將受試者/樣本分派到各個(gè)組別，如此的分組能確認(rèn)在實(shí)驗(yàn)之前，各組是等質(zhì)的。配對(duì)分組(matchedpair)：以某一特質(zhì)將受試者配對(duì)後，再以隨機(jī)方式分派到各組，目的也是在實(shí)驗(yàn)之前各組是等質(zhì)的。事後檢驗(yàn)說明(justifyingpost-hocexplanations)：在分組之後，以某些特質(zhì)來檢驗(yàn)(年齡、身高等)二組是否在實(shí)驗(yàn)前試等質(zhì)的/沒有差異？第三十五頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)分析的認(rèn)定在統(tǒng)計(jì)分析上有三個(gè)認(rèn)定(assumption)：母群的資料(data)是常態(tài)分配的(normaldistribution)樣本資料的變異(variance)與母群資料的變異相同所有的觀察都是獨(dú)立的資料符合這三個(gè)認(rèn)定的可用母數(shù)統(tǒng)計(jì)考驗(yàn)法(parametricstatisticaltest)來分析；如果不能符合這三個(gè)認(rèn)定的，則要用非母數(shù)統(tǒng)計(jì)考驗(yàn)法(non-parametricstatisticaltest，也稱distribution-freestatistics)來分析。一般在自然科學(xué)的研究中，大部分用的是母數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，而人文社會(huì)的研究，可能用到非母數(shù)統(tǒng)計(jì)方法會(huì)較多一點(diǎn)。第三十六頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)相關(guān)名詞解說或然率(probability)：即某種效果或相關(guān)發(fā)生機(jī)會(huì)之多寡。α值(alphavalue)：即事件自然發(fā)生的或然率(p)之值。研究者一般均在實(shí)驗(yàn)前就設(shè)定α值，以作為有無顯著性的依據(jù)。常見的p＜.05，意思是在此情況下的差異或相關(guān)，在100次中，自然發(fā)生的次數(shù)少於5次。此α值可高可低，不可能設(shè)為0；但也不可能設(shè)得太高，以免犯第一類型錯(cuò)誤(TypeΙerror)，所以α值是接受第一類型錯(cuò)誤大小的程度。β值(betavalue)：即接受第二類型錯(cuò)誤(TypeΙΙerror)大小的程度。第三十七頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)相關(guān)名詞解說TypeIerror：即虛無假設(shè)(H0)是正確的，但拒絕虛無假設(shè)所犯的錯(cuò)誤。TypeIIerror：即虛無假設(shè)(H0)是錯(cuò)誤的，但接受虛無假設(shè)所犯的錯(cuò)誤。統(tǒng)計(jì)考驗(yàn)力(power)：拒絕錯(cuò)誤虛無假設(shè)的概率之程度(是我們所希望獲得的)。統(tǒng)計(jì)考驗(yàn)力＝1－β；如果power越低，犯TypeΙΙerror的可能性就越大。考驗(yàn)力可藉由使用較多的受試者、有力的實(shí)驗(yàn)處理、一致性的施予實(shí)驗(yàn)處理或變換α值等方式來獲得。第三十八頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)相關(guān)名詞解說ω2(omegasquared)：用以說明自變項(xiàng)與依變項(xiàng)間關(guān)係強(qiáng)度是否具有意義的方法之一；在全部變異數(shù)中可歸因於實(shí)驗(yàn)處理的部分。ω2＝正確變異量/總變異量。效果大小(EffectSize,ES)：是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，等於二個(gè)平均數(shù)的差除以標(biāo)準(zhǔn)差。ES也是一個(gè)群組差異或?qū)嶒?yàn)處理之強(qiáng)度的估計(jì)。ES＝(M1－M2)/s。這樣可以將平均數(shù)的差異放在一個(gè)共同的尺度上，稱為「標(biāo)準(zhǔn)差單位(standarddeviationunit)」。Cohen(1969)建議可以將這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位當(dāng)作是行為研究的指標(biāo)；0.2或更小的ES；大約0.5是一個(gè)中等的ES；而0.8或以上則是一個(gè)大的ES。第三十九頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)相關(guān)名詞解說球形效應(yīng)(Sphericity)：是關(guān)於重複測(cè)量的一個(gè)假設(shè)，意指這些測(cè)量是互不相關(guān)且具有同樣的變異量。ε的範(fàn)圍從1.0(完整的球形符合假定)到0.00(完全不符合假定)。在重複量數(shù)的實(shí)驗(yàn)中，最好能達(dá)到.75以上的ε。常態(tài)曲線：當(dāng)資料的平均數(shù)、中位數(shù)與眾數(shù)都在同一個(gè)點(diǎn)(分布的中心點(diǎn))時(shí)的資料分布狀態(tài)，並且由平均數(shù)計(jì)算的±1s包括了68%的分?jǐn)?shù)，±2s包括了95%的分?jǐn)?shù)，±3s則包括了99%的分?jǐn)?shù)。第四十頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日虛無假設(shè)的真實(shí)表α值一般在研究計(jì)畫時(shí)就設(shè)定，而且只設(shè)一個(gè)值。α值要設(shè)多大？一般研究設(shè)在α＝.05或α＝.01，但研究者可依研究的內(nèi)容性質(zhì)將α值設(shè)大一點(diǎn)或小一點(diǎn)。α與β的最佳比率是在1：4左右，如α＝.05，β就是.20。不能盲信統(tǒng)計(jì)的p值對(duì)資料的解釋，有時(shí)也必須考慮理論的依據(jù)、數(shù)字的實(shí)際意義和其他的因素等。第四十一頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日虛無假設(shè)的真實(shí)表第四十二頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：相關(guān)相關(guān)(correlation)是用來考驗(yàn)兩個(gè)不同的變項(xiàng)(variable)之間的關(guān)係。相關(guān)係數(shù)(r值)是否達(dá)到顯著水準(zhǔn)，受到樣本數(shù)(N)的影響很大；即N越大者越容易達(dá)顯著水準(zhǔn)，但達(dá)顯著的實(shí)質(zhì)意義也許不大，研究者在解釋時(shí)必須特別小心。研究者也常使用決定係數(shù)(coefficientofdetermination,r2)來解釋相關(guān)。決定係數(shù)可指出一個(gè)測(cè)量中的所有變異數(shù)，可由另一個(gè)測(cè)量解釋，或計(jì)算出分配情形。當(dāng)兩個(gè)r值必須比較時(shí)，可用費(fèi)雪爾Z轉(zhuǎn)換(FisherZtransformation)的方式來比較－－是將相關(guān)係數(shù)轉(zhuǎn)換成Z值以接近常態(tài)樣本分配之線性關(guān)係的最佳方法。第四十三頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：相關(guān)淨(jìng)相關(guān)：其符號(hào)為r12.3，它的意思是將變項(xiàng)3設(shè)為不變時(shí)，變項(xiàng)1與變項(xiàng)2之間的相關(guān)。變項(xiàng)之間有相關(guān)，即可用相關(guān)來預(yù)測(cè)或預(yù)估某一變項(xiàng)，這就是所謂的迴歸公式(regressionequation)。例如Y＝a＋bx，也就是用X變項(xiàng)來預(yù)估Y變項(xiàng)的值。第四十四頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：相關(guān)迴歸公式也可發(fā)展成多元迴歸，即用許多變項(xiàng)來預(yù)估一個(gè)變項(xiàng)。發(fā)展多元迴歸的方法有：逐步(Stepwise)、順向選擇(Forwardselection)、逆向選擇(Backwardselection)和最大R平方法(MaximumR-square)等方法。但發(fā)展多元迴歸公式時(shí)必須注意：樣本要夠大，特別是樣本數(shù)和變項(xiàng)之比率，不得小於10：1。多元迴歸公式特別注重母群特殊化(populationspecific)的觀念，也就是由A母群發(fā)展出來的公式，可能不適用於對(duì)B母群的推估。

第四十五頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：組間差異的考驗(yàn)單一依變項(xiàng)的組間差異考量二組之間的差異考量：可用t-test，其中又分獨(dú)立樣本t考驗(yàn)和相依樣本t考驗(yàn)。三組或三組以上之組間差異考量：可用變異數(shù)分析(analysisofvariance,ANOVA)，即F考驗(yàn)，單因子變異數(shù)分析(one-wayANOVA)：只有分析一個(gè)自變項(xiàng)(一個(gè)因子)，但自變項(xiàng)內(nèi)還分成幾個(gè)層級(jí)或組別的設(shè)計(jì)。分析結(jié)果可知道三組、四組或更多組之間是否有差異存在。這種資料不應(yīng)該以3個(gè)或3個(gè)以上的t考驗(yàn)來分析，因?yàn)槊孔饕淮蝨考驗(yàn)時(shí)的p值，是會(huì)累積的，使p值在不知不覺中變大。多因子變異數(shù)分析(factorialANOVA)：分析二個(gè)或二個(gè)以上的自變項(xiàng)(因子)的設(shè)計(jì)；兩個(gè)因子的叫two-wayANOVA，分析出來會(huì)得知兩個(gè)主要效果(maineffects)和一個(gè)交互作用(interaction)是否達(dá)到顯著。如果是三個(gè)因子的，稱為threewayANOVA，分析出來得知3個(gè)主要效果和交互作用是否達(dá)到顯著性。第四十六頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：組間差異的考驗(yàn)單一依變項(xiàng)的組間差異考量重複量數(shù)的變異數(shù)分析(repeatedmeasuresANOVA)：在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，受試者是相同的一批人，但必須重複接受兩種或兩種以上的處理(twoormoretreatments)時(shí)，得以此方法分析資料。此種設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是受試者組間(即處理情況之間)的變異可降到最低，受試者人數(shù)可減少許多。但其缺點(diǎn)是內(nèi)在效度可能會(huì)受到一點(diǎn)影響，例如處理效果的轉(zhuǎn)移、測(cè)試效應(yīng)(練習(xí)效果)、處理敏感度的降低、疲勞等問題，都值得注意。第四十七頁(yè)，共五十四頁(yè)，2022年，8月28日統(tǒng)計(jì)方法：組間差異的考驗(yàn)在單因子ANOVA之後，如果發(fā)現(xiàn)組間有顯著的差異存在，則必須作事後多重比較(post-hocmultiplecomparsions)，才能知道到底是哪一組和哪一組之間有差異。但如果是在多因子ANOVA之