2018年11月8日 星期四

「以文搜文」的文獻搜尋


 #本文為《傻瓜也會寫論文》∕《傻瓜也會跑統計》之補充資料#

許你曾經聽過「六重分隔關係」(six degrees of separation)這個詞,這是說兩個看似互相不認識的人之間,其實不是完全無關的,他們平均隔著六層關係。例如小編不認識林志玲,但認識P1,而P1認識P2P2認識P3….如此連到第六個人P6P6就很有可能認識林志玲。從這兒我們得到一個結論,世界上最遠的距離不在光年之外,而是小編明明能認識林志玲,卻不知道該如何連過去。

是找文獻時不會有這種遺憾;Google學術搜尋提供了可以讓你連上相關文獻的功能。很多時候學生們覺得文獻好少,很不好找;此時Google搜尋的「以文找文」功能會帶給你很大的幫助。當你找到了某一篇和你的研究有關的文獻,它的下方會出現一個「被引用X次」的連結(如下圖),只要點下去,就會看到有哪些論文曾經引用過這篇論文了。然後你就可以用類似這樣的方法,連連連連連,連出一堆你所感興趣的文獻。

到林志玲。其實用臉書可能也有辦法讓小編連連連連連連上林志玲,但世界上最遠的距離不在於這六個連,而在於我和林志玲之間隔著我太太,而那是一座無法攀越的高山。



2018年10月16日 星期二

學位論文的投稿


#本文為《傻瓜也會跑統計》/《傻瓜也會寫論文》之補充資料#

時候,學生會把自己的論文拿去投稿,可能是在投稿研討會、學術期刊、甚至是一般雜誌。此時,論文的作者會是誰?當然是你;但別忘了,這論文還有一個幕後黑手.......抱歉,是推手,就是你的指導教授。然而,學生常常忘了這件事,老師也不好意思說,所以本粉專決定挺身而出,幫懷恨在心的老師們說說話,給不小心得罪方丈的同學們一些提醒。

講結論,如果你將論文投稿,必須將老師列為第二作者。

邊要先澄清一點,學生的投稿通常對指導教授的事業幫助不大。因為像一些研討會、或是低階期刊、雜誌的投稿,學術界是不予認可的;它對老師的升等、經費申請等等幾乎沒有加分效果(有時候甚至是扣分)。因此,學生投稿沒有掛上老師的名字,在實質上不太會造成什麼傷害;如果你的老師提醒你這件事,並不表示他想跟你搶論文的功勞。老師們在意的是兩件事:

、學術倫理問題。論文的掛名和貢獻度有關,對論文有實質貢獻的人的名字就應該出現在論文上。被指導教授罵時安慰你的同學不算有實質貢獻,在Lab偶爾提出一些小建議的學長姐不算有實質貢獻,甚至在口試時挑三撿四的口委也不算有貢獻,但是要說你的指導教授對你的論文沒有實質貢獻,那就有些奇怪了。因此,如果你投稿時沒有掛上指導教授名字,就有兩個讓人起疑的學術倫理問題:(1)你的指導教授可能真的沒有實質貢獻,也就是他是個非常混、讓你自生自滅的指導教授;或是(2)雖然你的指導教授有實質貢獻,但是你無視於他的貢獻,這相當於佔了指導教授的便宜。

、是心情問題。這是延續上面的心理結果;不論指導教授以為你暗示他混,或是覺得你佔他便宜,心情都不會太好。不過這邊我們也得幫學生講講話,當學生論文投稿卻沒有掛指導教授名字時,多半不是故意的,他們只是不懂。畢竟指導教授在學術圈打滾很久,認為這件事很基本,但學生卻是人生第一次寫論文。所以萬一你的學生這樣作了,也不必太苛責,就罰他多買幾本《傻瓜也會跑統計》或《傻瓜也會寫論文》就好........

後,順便提醒一下掛名順序的問題。論文掛名的順序是以貢獻度來決定的,貢獻度愈高者,名字應該要掛愈前面。所以在學位論文投稿時,學生名字應該要掛第一、指導教授掛第二;因為學生才是對這本論文貢獻最大的人。千萬不要以為老師很尊貴,所以就把他的名字掛在你的前面;某種程度來說,把老師的名字掛在你前面,形同陷老師於不義(「什麼?顏志龍竟然這樣佔學生便宜!!」)。同理,如果是多個學生合作的專題投稿,那麼學生們的名字要放前面,指導教授的名字則仍是掛在最後。

次偶然聽到小編的學生說,有一首歌叫「青春住了誰?」
如果論文就是你的青春,那麼裡面住了誰?不論你願不願意承認、對指導教授是否懷恨在心,這本論文裡住了兩個人,你和你的指導教授。

2018年10月8日 星期一

正確的文獻搜尋觀念

#本文為《傻瓜也會寫論文》∕《傻瓜也會跑統計》之補充資料#

果論文寫作是一場戰鬥,文獻搜尋就像一個蒐集神奇寶貝的旅程;你不能指望只靠一隻皮卡丘就能贏得勝利,而是必須尋找更多的神奇寶貝來一同作戰。《傻瓜也會寫論文》的附錄四介紹了文獻搜尋的概念及各種資料庫,但還是常常會聽到研究生哀嚎:「老師,我都找不到文獻!」這種情形會發生,通常是因為學生文獻搜尋的某些觀念錯誤。

中一種錯誤是,學生誤以為要找到和自己的研究主題「一模一樣」的文獻。例如你的論文想探討X與Y的關係,於是用「X&Y」為關鍵字,卻發現找不到「同時」包含X和Y的論文,於是發出「老師,我都找不到文獻!」的悲鳴。但,讓我們想想,如果你真的找到一些同時包含X和Y的文獻,你會很開心嗎?答案是不會,因為這時你會發出另一種悲鳴:「老師,我要作的題目有人作過了,怎麼辦!!」

此找不到同時包含你感興趣的所有變項的文獻,其實不是壞事,是好事。你一開始就期望找到包含你論文中所有變項的文獻,這種期望是錯的。

前述你想作X與Y的關係的論文為例,文獻搜尋的目標,並不是要找到同時談X與Y的文獻,而是要「分別」找到「和X相關的文獻」,以及「和Y相關的文獻」,然後你自行把兩者連結起來(這部份就稱之為「推導」)。這個過程可以描述如下圖。


這樣的邏輯來找文獻,你就會發現,不僅不會找不到文獻,通常文獻還會太多。此時你可會發出另一種悲鳴:「老師,文獻太多怎麼辦……」。

「同學,請參考《傻瓜也會寫論文》附錄四。」

2018年9月11日 星期二

該用平均數或總分進行統計分析


#本文為《傻瓜也會寫論文》∕《傻瓜也會跑統計》之補充資料#


們曾經遇過幾次,學生開完論文口試後,口委要求所有資料要重新分析。你沒看錯,是「重!新!分!析!」。其中一種狀況是;研究生用「總分」進行統計分析,口委認為應該用「平均數」進行統計分析

如研究生測量了幸福感,有10題,他把這10題加成總分去作統計分析,這其實並沒有錯。但是口試委員卻認為應該是用這十題的平均值(而不是總分)去作分析比較好,為什麼呢?

圖一和圖二為例,這是同一筆資料的分析結果,圖一是以總分去分析的,圖二則是以平均值去分析的。

圖一



圖二 

(一)首先,你可以看到相關係數完全一樣(.41**, -.45**),因此用總分或平均值去分析,統計的結果並不會有不同。
(二)但是,當我們用「總分」去分析時,圖一紅字處顯示學業挫折經驗的總分 M = 22.97,這數值表示大家的挫折經驗算高還是低呢?不容易理解。當我們改用「平均值」去分析時,圖二顯示學業挫折經驗的平均M = 2.87,這就比較好理解了;如果這是一個五點量表(1~5分),表示受試者在5分當中,平均得了2.87,我們比較能理解這是一個還算中間的值。而這個訊息在用總分去作分析時,是不容易看出來的。簡單來說,我們不容易理解總分 22.97算高分還是低分,但比較容易理解平均 2.87分在五點量表中算是高分或低分 

之,就統計分析來說,以總分或平均值去分析都沒錯,而且各種統計的分析結果都會一樣,對你的研究結論是完全沒有影響的。只是以變項的平均值(相對於總分)去呈現描述統計資料比較容易解釋;所以我們建議這樣作。

「那麼,如果我聽你們的建議,用平均值去呈現資料,口委卻比較喜歡總分,於是反而要求我重新分析怎麼辦?」這……我們不負責,因為一定是你平常作了不少壞事,才會有這種奇怪的遭遇。

PS1.本文資料引自銘傳大學鄒文迪同學之碩士論文……當然,你可以想像,他就是被要求重新分析的研究生之一。
PS2.開學了,請多多推荐《傻瓜也會寫論文》∕《傻瓜也會跑統計》,救救老殘窮。