2021年11月3日 星期三

反向題是什麼?為什麼要轉換?

 #本文為《傻瓜也會寫論文》《傻瓜也會跑統計》《給少年社會科學家》之補充資料#  

一天,顏志龍在幫在職班同學上課時,很驚訝地發現有人不知道什麼是反向題,以及為什麼要轉換仔細想也蠻合理的;老師們總認為這件事太理所當然,並不會特別想到要去教這件事。因此我們就寫了這篇說明。 

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【什麼是反向題?】就是那些「程度愈高」,要「計分愈低」;或是反過來說,「程度愈低」,要「計分愈高」的題目。不懂沒關係,下面有範例說明。 

【例如】我們想知道一個人幸福的程度,有兩個題目:

果受試者的答案是像上面那樣,他應該得5+5=10分。很幸福。當我們發現《傻瓜也會寫論文》和《傻瓜也會跑統計》賣得很好時,就是這種感受。 

但是,如果情況是像這樣:

此時這個人的幸福程度也是10嗎?顯然不太合理,這裡的第二題就是反向題了,「程度愈高」,要「計分愈低」,必須要作反向轉換;也就是 1=5, 2=4, 3=3, 4=2, 5=1因此,上面例子中的第二題要計1分而不是5分。這個人的幸福感是5+1=6,不是5+5=10。

請特別注意,SPSS只看數字,不會判斷某一題的題意,所以你自己要作反向題轉換的動作。

以上就是反向題的意義。至於反向題轉換的操作,請參考《傻瓜也會跑統計I》單元1-6

2021年5月13日 星期四

統計資料的整理

 #本文為《傻瓜也會寫論文》《傻瓜也會跑統計》《給少年社會科學家》之補充資料#  

     關於SPSS資料檔,有一些小細節非常重要,但是老師們可能很少教學生。這邊就讓我來告訴你。

     一個好的資料檔最重要的原則之一,就是:

「幾年後你再打開資料檔,還能清楚地知道每個欄位是什麼變項。」 

雖然你現在可能認為,寫完論文後我絕不會再碰這些資料,但是人生是很難預料的,我也沒想過我會娶現在身邊的那個女人當老婆啊…….我的意思是說,我沒想到我能那麼幸運啦(汗)。總之,相信我,SPSS資料檔最好作到:「幾年後你再打開資料檔,還能清楚地知道每個欄位是什麼變項。」 

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要作到這件事其實很簡單。只要:

1.  給予適切的變項名稱。名稱不一定要非常完整,但要看得懂。例如下圖。



2.  善用Excel。有時學生沒有好好設定變項名稱,是因為題目很多、要打很多字。其實這件事非常簡單。在Excel中輸入「XXX1」、「XXX2」,然後往下拉,會自動產生多個按編號順序的變項名稱,再將它們從Excel剪貼到SPSS就可以了(如下圖)。



3.   注意,以上說的都是設定變項名稱(如「參與動機1」、「參與動機1」),並不是把題目內容打上。除非要作探索性因素分析,否則把題目內容當作變項名稱是不必要的,而且會干擾分析(關於探索性因素分析時SPSS檔之處理,請參考《傻瓜也會跑統計》單元1415Step 1)。

4.    還有,如果你的研究資料有多個檔案,「檔名」也是相同原則,必須「幾年後你看到檔名,還能清楚地知道這個檔案是作什麼的。」例如下圖。

 

5.     上面用Excel產生變項名稱這一招,在寫R程式時很好用(如果你有使用到《傻統II》的程式碼的話)。因為R這軟體很原始,並沒像「X1 to X5」這種簡易寫法,只能一個一個打(如X1+X2+X3+X4+X5)。有時會打到瘋掉。此時仍可用上面說的方法:(1)先從Excel產生變項名稱 (2)剪貼到R。然後再用backespacedel鍵整理一下就可以,這比一個一個變項打輕鬆很多。如下圖。



6.   最後,無論如何,拿到資料後要作的第一個動作是整理資料,這一部份請參考《傻統》附錄一。

 

 

2021年2月17日 星期三

淺淺地挖能發現石油嗎?

因為準備心理實驗法的課,我最近重讀了 Goodwin 的社科法教科書,這是我覺得同類型的中譯書當中最好的一本,可惜五南中譯本絕版了。

有兩個地方讓我深有所感。

第一個是摩根定律(Morgan's Canon);如果一個事件能用更低階的心理機制加以解釋,就不要用更高階的心理機制去解釋它。書中用「為何男孩會模仿父親的行為」作例子,來說明這個原則。佛洛依德認為小男孩是因為潛意識中對母親有性的幻想,想與父親爭奪母親,但父親太強大,以致於不得不認同父親。在這樣的解釋中用了潛意識、性慾、戀母情結、閹割焦慮等等,很多複雜的概念來解釋小男孩的模仿。行為主義只用了增強原則來解釋這現象;模仿父親會受到正增強,小男孩為了獲得酬賞而模仿。後者相對簡單很多,因此是較佳的科學理論。

科學的精神是以簡御繁;如同物理現象看似紛雜,但牛頓只用了三個公式解釋了多數的物理現象。一百多年前的心理學家的科學觀是正確的,簡潔直接是科學的重要原則。現在翻開期刊會看到數以百千計的抽象構念、隨處可見華麗的結構方程模型,這些東西看似酷炫,很能滿足心理學家的自尊和想像,但卻讓心理學離真理愈來愈遠。

第二個讓我深有所感的是,早期心理學研究都是小樣本研究。18世紀末到19世紀初時的心理學家們使用很少的樣本,甚至包含自己,然後對這少數的受試者作很深入的分析。例如艾賓豪斯對自己學習記憶的分析、馮德學派的內省法。後來心理學開始迷戀大樣本研究,這或許和一些重要統計方法的發明有關,心理學太想表明它是一門科學,想要爭取其他科學家的認同,以致於急著想和數學掛勾,而大樣本研究非常能滿足統計的需求。然而大樣本的研究有個缺點,它使心理學家們不再對個別樣本感興趣,也不再對個別樣本作深入的分析;現今想作個案式的研究會引起很多質疑,可能也不太能生存於學術界。於是研究變得比過去表淺。

究竟,深入的小樣本研究,和表淺的大樣本研究,哪一個更能解釋人類行為?

這件事有點像在尋寶,深入地挖掘一個地方,和淺淺地挖掘100個地方,哪個比較有機會挖到寶藏?如果我們想挖的是垃圾,淺淺地挖就可以發現一大堆垃圾,但如果要挖的是石油,那麼不論淺淺地挖多少洞,都不可能發現石油,只會看見垃圾。就算機會渺茫,要發現石油,只能深入挖掘。

人類的心理行為很複雜,心理學家在找的不是淺層的垃圾,而是深層的寶藏,而這有賴於對人進行深入的分析。過去我(和多數心理學家一樣)一直誤以為,要能讓研究成果推估到全人類,建立具普遍性的知識,需要足夠的樣本,現在我發現我錯了。要建立有效的知識,徵結不在於樣本數多少,而在於對人作深入的分析,對個別個案的深入分析會讓我們有機會發現關於人更核心深層的法則。心理學的老祖宗們就是這樣作的。你不會質疑佛洛依德從少數個案推知的潛意識概念不能用在某個人類身上,也不會說桑代克的效果律只研究了15隻貓,所以不能類推到其它貓。這類研究的共同特徵是,他們都對個別樣本,作了非常深入的分析,藉此找到了強大的通則。知識的有效性、類推性,其徵結不在於樣本大小,而在於分析的深入程度。

這讓我想到,一直以來質化和量化研究的爭議。量化研究者總是批評說,質化研究的樣本太小,研究結果無法類推、也不適於建立理論。而質化研究者常常回應:「質化研究本來就不乎研究結果能不能類推。」現在我理解了,這類量化的質疑和質化的回應,兩者都是錯的。質化研究者可以理直氣壯地回答—而這個回答也是我在這篇文章中想表達的:

「深入的小樣本研究所產生的知識,比表淺的大樣本研究,更具效度與類推性。」

2021年1月26日 星期二

Google表單問卷亂碼解決方式

 #本文為《傻瓜也會寫論文》《傻瓜也會跑統計》《給少年社會科學家》之補充資料# 


Google表單,是很多學生用來製作問卷的平台,但是以Google表單蒐集完資料,下載到電腦後,打開檔案常常會是亂碼。此時你可以這樣作:

一、Google表單下載的預設檔案格式是csv檔,如果直接用Excel開啟會是亂碼,例如下圖。



二、此時關掉它,改用記事本開啟這個檔案,如下圖(或是你也可以先打開記事本,再去找到那個csv檔)。



三、打開後你會發現亂碼不見了,只是格式很亂。如下圖。


四、點左上角的「檔案」→「另存新檔」,將左下角的UTF-8改選為ANSI,存檔。


四、重新用Excel程式打開新存的檔,就會發現顯示正常了。如下圖。

五、這邊我想附帶提一下,此篇文章是用作者顏志龍某次對學生的問卷作範例,都是學生的真實反應,我想提醒讀者特別注意圖中的H欄,台灣學生真是誠實啊。



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