量化研究的基本概念
如何掌握量化研究知识
如何掌握量化研究知识量化研究指的是运用统计学、计量经济学等方法对社会现象进行科学分析的一种研究方式。
在当今信息技术高速发展的时代，量化研究知识的掌握对于我们个人的发展和社会的进步都具有重要意义。
首先，学习基础数学知识是掌握量化研究知识的前提。
数学是量化研究的基础，只有掌握了数学的基本概念和基本方法，才能够准确地运用统计学、计量经济学等知识进行量化研究。
因此，建议在学习量化研究知识前，要对数学基础进行充分的系统性学习和巩固，包括初等数学、高等数学、概率论与数理统计等。
只有这样才能对量化研究领域中的各种概念、方法、模型等进行准确理解和应用。
其次，了解统计和计量经济学基本概念是掌握量化研究知识的重要环节。
统计学是一门利用统计方法来收集、处理、分析和解释数据的学科。
计量经济学是指运用经济学理论、数学和统计学方法对经济现象进行分析的一种研究方式。
了解统计学和计量经济学基本概念，可以为进一步深入学习打下坚实的基础。
需要具备的基本概念包括：概率、方差、假设检验、统计推断等。
第三个环节是熟悉常见的统计软件和数据库。
在量化研究中，常用的统计软件和数据库包括SPSS、Stata、R、Eviews等，每种软件都有其独特的优势和适用范围。
学习这些软件需要大量的实践操作和经验积累。
并且还要了解如何利用这些软件从大量的数据中提取有用的信息。
最后，深入实际问题，进一步了解研究领域并进行研究。
学习量化研究知识最终要落地实际问题，关注领域内的具体问题才能深入了解研究的需求，并发现其中的应用场景和研究难点，才能将量化研究所学深入到实际应用中。
在实际操作中，需要学习具体的科研方法、实验设计、问卷设计与处理、数据分析等，只有将量化研究与实际问题结合起来，才能切实提高自己的研究能力。
总之，量化研究作为一种重要的研究方法和手段，对于我们个人的发展和社会的进步都具有重要意义。
只有在掌握了数学基础、了解了统计和计量经济学的基本概念、熟悉了常见的统计软件和数据库，以及着手去实际场景下进行实践时，才能更好地掌握量化研究知识，更好地为我们个人和社会做出贡献。
计算机体系结构量化研究方法
计算机体系结构量化研究方法计算机体系结构是指计算机系统的组成和结构，包括处理器、存储器、输入输出设备等各个部分的组织和相互关系。
在计算机体系结构的研究中，量化研究方法是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解和分析计算机系统的性能、功耗、可靠性等方面的特征。
本文将介绍计算机体系结构量化研究的方法和技巧。
首先，我们需要了解计算机体系结构量化研究的基本概念。
量化研究是指通过数学模型和实验方法，对计算机系统的各个方面进行定量分析。
这包括对处理器性能的评估、存储器系统的容量和速度的分析、以及整个系统的能耗和可靠性等方面的研究。
量化研究的最终目的是为了指导计算机系统的设计和优化，使其在性能、功耗和可靠性方面达到最佳的平衡。
其次，我们需要掌握一些常用的量化研究方法。
其中，性能分析是计算机体系结构量化研究的重要组成部分。
通过性能分析，我们可以评估处理器的运算速度、存储器系统的访问速度、以及整个系统的吞吐量和响应时间。
此外，功耗分析也是非常重要的，特别是在移动设备和无线传感器网络等领域。
我们需要通过实验和模拟，对不同工作负载下系统的功耗进行评估，以便在设计阶段就能够选择合适的处理器、存储器和电源管理策略。
另外，可靠性分析也是计算机体系结构量化研究的重要内容之一。
我们需要通过概率统计的方法，对系统的故障率、平均时间到失效等指标进行评估，以便在设计阶段就能够选择合适的容错和冗余策略。
除了以上提到的方法，我们还需要掌握一些常用的量化研究工具。
比如，性能分析常常需要借助一些基准测试程序和性能评估工具，比如SPEC CPU和Valgrind等。
功耗分析常常需要借助一些功耗分析仪和功耗模型，比如PowerTutor和McPAT等。
可靠性分析常常需要借助一些可靠性建模和仿真工具，比如Markov模型和Monte Carlo方法等。
这些工具可以帮助我们更好地进行计算机体系结构的量化研究。
综上所述，计算机体系结构量化研究方法是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解和分析计算机系统的性能、功耗、可靠性等方面的特征。
量化研究的基本概念包括
量化研究的基本概念包括量化研究的基本概念是指利用数据和科学方法进行研究、分析和预测的一种方法。
它将研究问题转化为无歧义的数值问题，并通过定量数据的收集、计算和分析来回答这些问题。
量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
第一个基本概念是研究设计。
研究设计是量化研究的开始，它决定了研究的目的、问题、对象和方法。
在研究设计中，研究者需要明确研究目的，并根据研究问题选择合适的研究对象和方法。
常见的研究设计包括实验设计、调查设计、观察设计等。
第二个基本概念是数据收集和分析。
数据收集是量化研究的关键环节，通过采集和整理相关数据来支持研究分析。
数据可以通过问卷调查、实验观察、文献分析等多种方式获得。
在数据收集之后，需要对数据进行清理、整理和编码等处理，以便于后续的分析和建模。
数据分析是量化研究的核心步骤，通过统计方法和计量模型对数据进行描述、推断和预测，从而回答研究问题。
第三个基本概念是模型构建和验证。
模型是量化研究中的一种理论框架，它通过数学公式和参数来描述研究对象和关系。
在模型构建中，研究者需要选择合适的模型类型和变量，并根据研究问题假设适当的函数形式。
模型验证是检验模型的有效性和准确性的过程，可以通过拟合度、稳定性、预测误差等指标来评估模型的表现。
在量化研究中，还存在一些其他的基本概念。
例如，样本和总体是统计学中常见的概念，样本是指从总体中选取的一部分观测值，而总体是指研究对象的全体观测值。
抽样是从总体中选择样本的过程，可以采用随机抽样、分层抽样等方法来保证样本的代表性。
此外，还有假设检验、方差分析、回归分析等统计方法和技术，用于检验研究假设、比较组间差异、研究变量关系等。
综上所述，量化研究的基本概念包括研究设计、数据收集和分析、模型构建和验证等方面。
通过运用这些概念，研究者可以系统地开展量化研究，以科学的方式回答研究问题，提供可靠的研究结果。
量化研究方法
量化研究方法一、引言量化研究方法是社会科学研究中的重要工具，它以数量化的方式收集、分析和解释数据，帮助研究者了解社会现象，并提供科学依据。
本文旨在介绍量化研究方法的基本原理、常用技术以及其在社会科学领域中的应用。
二、基本原理量化研究方法的基本原理是将研究主题中的概念转化为可观测的变量，并通过收集数据对这些变量进行度量。
量化研究强调客观性，追求数据的准确性和可重复性。
在设计研究时，研究者需要明确研究目的、构建假设，并确定适当的样本规模。
三、常用技术在量化研究中，常用的数据收集技术包括问卷调查、实验研究和观察研究。
问卷调查是最常见的数据收集方式，通过向受访者提供有关主题的问题，研究者可以获得大量信息。
实验研究则通过严格控制变量，观察自变量对因变量的影响。
观察研究则是直接观察和记录社会现象，以获取数据。
四、数据分析和解释收集到数据后，研究者需要进行数据分析和解释。
常用的数据分析技术包括描述统计和推断统计。
描述统计通过计算均值、标准差等统计指标，对数据进行简要概括。
推断统计则通过随机抽样和假设检验等技术，从样本数据中推断总体的特征。
研究者根据数据分析的结果，进行模型建立和理论解释。
五、社会科学中的应用量化研究方法在社会科学领域中具有广泛应用。
在经济学中，研究者可以通过量化方法分析经济增长、失业率等宏观经济现象。
在社会学中，量化研究可以帮助理解社会结构、社会行为和社会关系等。
政治学领域的研究者可以利用量化研究方法，研究选民行为、政策效果等政治现象。
此外，量化研究方法还在教育学、心理学等学科中发挥重要作用。
六、优缺点分析量化研究方法具有一定的优点和局限性。
优点在于它能够提供大量的数据，并以客观、科学的方式进行分析和解释。
同时，量化研究方法具有较高的可重复性，结果具有一定的普遍适用性。
然而，量化研究也存在一些局限性，例如可能无法完全捕捉复杂的社会现象，以及对大样本数据的需求可能增加研究成本和工作量。
七、结论量化研究方法是社会科学研究中不可或缺的工具。
计算机体系结构量化研究方法
计算机体系结构量化研究方法计算机体系结构是计算机科学与技术领域的一个重要分支，它研究的是计算机系统的结构、组成和运行原理。
而量化研究方法则是指通过数学模型、统计分析等手段对计算机体系结构进行定量化分析和研究的方法。
本文将从量化研究方法的基本概念、研究内容、应用领域等方面进行探讨。
首先，量化研究方法的基本概念是指利用数学、统计学等方法对计算机体系结构进行量化分析的方法。
这种方法能够将抽象的计算机系统抽象为数学模型，通过量化的方式对计算机系统进行描述和分析，从而揭示其内在规律和特性。
量化研究方法的基本思想是将计算机体系结构中的各种组成部分、运行机制等进行量化描述，以便进行定量分析和研究。
其次，量化研究方法的研究内容包括了对计算机体系结构中各种组成部分的性能、功耗、可靠性等指标的量化分析，以及对计算机系统整体性能、吞吐率、响应时间等方面的量化研究。
在具体的研究工作中，可以利用队列论、概率论、统计学等方法对计算机系统进行建模和分析，从而揭示其内在的规律和特性。
通过量化研究方法，可以更加深入地理解计算机体系结构的运行机制，为系统设计与优化提供科学依据。
另外，量化研究方法在计算机体系结构领域有着广泛的应用。
例如，在计算机系统设计阶段，可以利用量化研究方法对系统性能进行评估和预测，指导系统设计与优化工作。
在计算机系统运行和管理阶段，可以利用量化研究方法对系统性能进行监控和调优，保障系统的稳定运行。
在计算机系统故障诊断与容错领域，也可以利用量化研究方法对系统的可靠性进行分析和评估，提高系统的容错能力。
总之，计算机体系结构量化研究方法是一种重要的研究方法，它通过数学模型、统计分析等手段对计算机体系结构进行定量化分析和研究，揭示系统的内在规律和特性，为系统设计与优化提供科学依据，有着广泛的应用前景。
希望本文的介绍能够对读者有所帮助，促进该领域的研究与发展。
量化研究与统计分析
量化研究与统计分析在当今信息时代，大数据和信息的快速增长已经成为一个不可忽视的趋势。
在各个领域中，我们都需要进行量化研究和统计分析来提取有用的信息，做出明智的决策。
本文将介绍量化研究和统计分析的基本概念和方法，并探讨其在现实生活中的应用。
一、量化研究的概念和意义量化研究是指利用观测数据和统计方法对研究对象进行量化分析和定量描述的过程。
通过量化研究，我们可以使用数字化的方法来收集、处理和分析数据，从而揭示出真实世界中的规律和趋势。
量化研究的意义在于它可以帮助我们深入理解事物的本质和内在关系，为决策提供依据和支持。
二、统计分析的基本方法和应用领域统计分析是量化研究的重要工具和方法。
它通过收集和处理数据，应用统计学原理和技术，对数据进行描述、推断和预测。
统计分析可以分为描述统计和推断统计两大类。
1. 描述统计描述统计是对数据进行初步整理和总结的过程。
它包括了数据的集中趋势、离散程度、分布形态等基本特征的测度。
常用的描述统计方法有均值、中位数、标准差、频率分布等。
描述统计在经济学、社会学、市场研究等领域中被广泛应用，可以帮助我们理解数据的基本特征，作为后续分析的基础。
2. 推断统计推断统计是通过对样本数据进行推断来对总体进行推断的过程。
它利用数理统计学原理，通过样本数据对总体的参数进行估计，并进行假设检验和置信区间估计。
推断统计在医学研究、社会调查、市场预测等领域中有着广泛的应用。
通过推断统计，我们可以从有限的样本数据中对整个总体的情况做出合理的推断。
三、量化研究与统计分析的应用案例1. 金融投资量化研究和统计分析在金融投资领域中有着广泛的应用。
通过对历史交易数据进行量化研究和统计分析，可以建立起有效的投资模型和策略。
例如，利用统计模型可以对市场行情进行预测，利用量化交易策略可以进行自动化交易。
量化研究和统计分析的应用可以提高投资效益，减少风险。
2. 医学研究在医学研究中，量化研究和统计分析的应用可以帮助研究人员理解疾病的发病机制和病因，进行疾病的早期预测和诊断。
《量化研究与统计分析》
《量化研究与统计分析》内容简介邱皓政编著的《量化研究与统计分析—— SPSS数据分析范例解析》指导读者科学地设计量化研究，规范地收集研究数据，无需繁琐的统计演算公式，借助SPSS强大的数据处理功能，跟随作者的演示和解析即能完成量化研究数据向实际研究成果的转化。
本书引导读者建立一套研究学理一统计知识一操作能力三位一体的知识与技术。
为适应新近的科学研究的需要，此次修订更新了大量内容。
本版强化了方差分析与多元回归的范例，新增了调节变量与中介变量的分析；并以实例详尽示范了量表编制中的探索性与验证性因素分析。
本版以SPSS（PASW）18为基础演示了软件操作步骤。
《量化研究与统计分析——SPSS数据分析范例解析》的这些特点和内容，使本书不仅可以作为各大高校统计学、研究方法与数据分析课程的教科书，它还是一本简单易懂的量化研究工具书。
目录第一篇量化研究的基本概念第一章科学研究与量化方法第一节科学研究的概念与方法一、科学的目的与功能二、科学研究的特性三、科学研究的内容四、理论及其功能第二节主要的量化研究设计一、调查法二、相关法三、实验法四、量化方法之比较第三节量化研究的结构与内容一、绪论二、方法三、结果四、讨论第四节量化研究的程序一、理论引导阶段二、数据搜集阶段三、数据分析阶段第五节计算机软件包在科学研究上的应用第二章测量理论与方法第一节测量的基本概念一、测量的意义二、测量与统计的基础：变异第二节测量的尺度一、名义尺度二、顺序尺度三、等距尺度四、比率尺度五、测量尺度的比较第三节测量的格式一、测量格式的基本特性二、量化研究的测量格式三、测量格式的比较第二篇数据处理与数据查核第三章数据计算机化与 SPSS 介绍第一节编码系统的建立与应用一、编码系统与工具发展的优先性二、编码系统的概念三、文字资料的计量处理四、编码表五、废卷处理第二节 SPSS 的介绍一、SPSS 简介二、SPSS 的基本运作原理三、SPSS 的基本操作四、SPSS 的各种窗口第四章数据库的建立第一节建立SPSS 数据文件一、SPSS 数据窗口的开启二、数据库的建立第二节其他文档的转入一、EXCEL 文档读入二、由文字文档（ASCII 档案，.dat）读入第三节复选题处理与分析一、复选题的基本格式二、基本分析策略三、复选题分析第四节排序题处理与分析一、排序题的基本格式二、次数分布表的应用三、交叉表的应用第五章数据与文档管理第一节数据管理功能一、新增变量与观察值二、数据查询三、数据排序四、数据转置五、定义变量属性第二节文档管理功能一、观察值加权二、分割文档三、选择观察值四、数据合并：新增观察值五、数据合并：新增变量第三节数据转换功能一、计算二、重新编码三、数据分组四、计数五、等级观察值第六章数据检核第一节数据查核一、过程检核二、终点查核第二节遗漏值处理一、遗漏的型态二、遗漏值的处置三、SPSS 的遗漏值处理功能第三节偏离值的侦测与处置一、单变量偏离检验二、多变量偏离检验三、偏离值的处理第四节反应心向一、反应心向的界定二、反应心向的处理第七章数据的图示第一节次数分布表的运用一、基本原理二、次数分布的图示三、茎叶图四、次数分布表的制作第二节统计图的运用一、茎叶图的制作二、长条图的制作三、线形图的制作四、散布图的制作第八章描述统计的原理与应用第一节集中量数一、平均数二、中位数三、众数四、集中量数的特性与使用时机第二节变异量数一、全距二、四分差三、以离均差为基础的变异量数四、变异量数的特性与使用时机第三节偏态与峰度一、偏态二、峰度三、偏态与峰度的判断第四节相对量数一、百分等级与百分位数第五节标准分数一、Z分数二、正态化Z分数三、T分数第六节描述统计的 SPSS 操作一、次数分布表功能二、描述性统计量功能三、观察值摘要功能四、相对量数转换五、Z分数转换六、T分数转换第三篇统计分析的原理与技术第九章类别数据的分析——卡方检验第一节基本概念一、类别数据的呈现二、类别数据的检验形式第二节类别变量的统计检验一、残差分析二、卡方检验三、校正公式第三节类别变量的关联系数一、Phi（Φ）系数二、列联系数与V系数三、Lambda（λ）系数四、Tau（τy）系数第四节顺序变量的关联分析一、Gamma 系数二、Tau-b 与 Tau-c 系数三、Kappa 量数四、So mers’s dyx第五节范例解析第十章平均数的差异检验——t检验第一节基本概念一、Z检验与t检验二、单总体与多总体检验三、单尾与双尾检验四、独立样本与相依样本第二节平均数差异检验的原理一、抽样分布与中央极限定理二、统计检验的决策原则三、平均数的统计检验四、t检验的基本假设第三节范例解析第十一章平均数的变异分析——ANOVA 第一节基本概念第二节变异数分析的统计原理一、基本原理二、变异数的计算与拆解三、相依样本的变异数分析四、固定效果模式与随机效果模式五、实验、族系与比较错误率六、效果量七、ANOVA 的基本假设与相关问题第三节多重比较：事前与事后检验一、事前比较二、事后比较第四节共变数分析一、控制的概念二、连续变量作为共变量三、共变数分析的原理四、变异量拆解第五节范例解析第十二章多因子变异数分析第一节基本概念一、多因子变异数分析的数据形式二、多因子变异数分析的各种效果第二节多因子变异数分析的统计原理一、变异数拆解二、整体检验与事后检验三、单纯主要效果检验第三节带有相依样本的多因子变异数分析一、基本概念二、变异数拆解三、整体效果的假设检验四、多因子变异数分析的交互作用图示第四节范例解析第十三章线性关系的分析——相关与回归第一节基本概念第二节积差相关的原理与特性一、变异数与共变数二、积差相关系数三、积差相关系数的特性四、积差相关的假设检验五、Spearman 等级相关六、点二系列相关第三节回归分析一、回归分析的概念二、最小平方法与回归方程式三、回归系数四、回归误差与可解释变异五、回归模型的显著性检验六、估计标准误七、回归系数的统计检验八、回归系数的区间估计九、回归分析的基本假设第四节范例解析第十四章多元回归第一节基本概念第二节多元回归的原理与特性一、多元相关二、多元回归方程式三、回归系数的统计检验四、共线性诊断第三节多元回归的变量选择模式一、同时回归分析二、逐步回归分析三、阶层回归分析四、三种回归方法的比较第四节范例解析第四篇测验编制的分析技术第十五章测验发展与信效度第一节测验发展的程序与步骤一、准备阶段二、预试阶段三、正式阶段四、后续发展阶段第二节信度一、信度的意义二、信度系数的原理三、测量误差与测量标准误四、信度的估计方法五、影响信度的因素第三节效度一、效度的意义二、效度的类型与原理三、其他效度的讨论四、效度衡鉴技术五、影响效度的因素第四节信度与效度之关系第十六章项目分析与信度估计第一节项目分析的基本概念一、项目难度二、项目鉴别度第二节项目分析的计量方法一、遗漏值判断法二、描述统计指数三、题目总分相关法四、内部一致性效标法五、因素负荷量判断法第三节项目分析实际范例一、遗漏检验与描述统计检测二、极端组比较三、同质性检验四、综合判断第四节信度估计范例一、Cronbach’s α系数二、折半信度分析结果第十七章因素分析第一节基本概念第二节因素分析的基本特性一、简化结构原则二、因素与共变结构三、因素分析的条件第三节因素分析的数学原理一、因素分析涉及之各矩阵二、相关系数适切性的判断三、因素的萃取四、因素个数的决定五、特征向量、特征值与萃取变异六、因素结构与负荷量七、因素转轴八、因素分数第四节范例解析参考文献术语英汉对照表万卷方法总书目。
量化研究简答题
量化研究简答题1. 问：什么是定量数据？举例说明。
答：定量数据是可以用数字来表示的数据，例如年龄、收入、销售额等。
2. 问：什么是定性数据？举例说明。
答：定性数据是描述性质或特征的数据，通常用文字来表示，例如性别、颜色、职业等。
3. 问：在量化研究中，什么是样本？答：样本是从总体中选取的一部分个体或观测值，用来代表总体，从而进行统计推断。
4. 问：什么是统计推断？答：统计推断是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体的特征和参数进行估计和推断的过程。
5. 问：什么是标准差？它代表什么？答：标准差是描述数据离散程度的统计量，代表数据点与均值的平均偏离程度。
6. 问：什么是回归分析？它的应用领域有哪些？答：回归分析是用来研究自变量和因变量之间关系的统计方法，应用领域包括经济学、市场营销、医学等。
7. 问：在量化研究中，什么是假设检验？答：假设检验是用来检验统计推断中关于总体参数的假设是否成立的统计方法。
8. 问：什么是样本容量？它对研究结果有什么影响？答：样本容量是样本中包含的观测值的数量，较大的样本容量通常能提供更准确的估计和推断。
9. 问：在量化研究中，什么是相关系数？它的取值范围是什么？答：相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，取值范围在-1到1之间。
10. 问：什么是频率分布？它有什么作用？答：频率分布是对定量数据进行分组并统计各组频数的过程，它有助于了解数据的分布情况和特征。
问：什么是量化研究？答：量化研究是使用定量数据和统计分析方法来研究现象、问题或关系的方法。
它通常包括收集数据、建立数学模型、进行统计分析和得出结论的过程。
问：量化研究的优势是什么？答：量化研究可以提供客观的、可重复的数据分析，有助于发现变量之间的关系，支持决策和预测未来趋势。
问：量化研究的局限性是什么？答：量化研究可能忽略了一些复杂的现象和变量，难以捕捉到人类行为的复杂性和情感因素。
另外，数据质量和模型假设的选择也可能影响研究结果。
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結果
統計分析及圖表
討論與結論
摘述研究設計與發現 詮釋主要的發現與立 場澄清 評論研究價值與意義 指出缺失與發展方向
方法ห้องสมุดไป่ตู้
› › › ›
參與者或樣本 研究工具與器材 研究程序 分析方法
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8
電腦的基本特性
正面的意義
› › › › › ›
› 速度、容量、普遍性、可塑性、服從性
科學的目的
› 對於現象的描述、解釋、預測與控制，最終在改善人類的
生活品質。 › 學術的立場偏重於描述、解釋與預測；實務的立場則著重 於控制
科學的特性
› 系統性、客觀性、實證性
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5
變項─表現被研究對象的某一屬性因時地人物不 同而在質（quality）或量（quantity）上的變 化
由 樣本推 論母群 探討 變 項 間關 係 對 於母體 的描述 與解釋 建立 通 則 與系 統 知識 中型 樣 本 立意 或 配 額抽 樣 測驗 或 量 表 態度 性 問 題 心理 屬 性 的測 量 測驗 編 製 與實 施 （測 驗 理 論與 技 術） 連續 變 項 為主 線性 關 係 分析 相關 高明峰教學網 迴歸 .tw 路徑 分 析
1.描述（敘述）統計學（descriptive statistics） 2.推論統計學（inferential statistics） 3.實驗設計（design of experiments）
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›一套用以整理、描述、解釋資料
的系統方法與統計技術。
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以研究母群體性質為目的，從母群體抽出部份樣本為對象， 再根據樣本得到的結果推論母群的特性，並且附帶陳述這 種推論為正確的可能性和可能犯錯的機率。
樣本
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1. 某國小測量86學年度全校新生之身高， 並計算出該校新生平均身高。 2. 某研究者想瞭解「默讀」和「朗讀」對 閱讀理解測驗成績的影響，他自某校隨機 抽20名學生，然後將他們分派到兩組接受 不同的閱讀策略指導，之後施以閱讀理解 測驗，以瞭解學生的閱讀理解測驗成績是 否因閱讀策略不同而有所差異。
論，目的在探討科學研究活動的基本特徵。 › 研究方法：指從事研究工作所實際採用的程序或步驟。 不同的學門基於不同的研究問題，研究方法自有差異，
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4
定義：
› 科學：是一種態度（attitude）與方法（method），以
進行有系統的觀察與控制、精確的定義測量與分析、完成 可重複檢證的發現。 › 科學研究：採取有系統的實證研究方法所進行的研究。
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統計學（statistics）是一門應用
數量方法來收集、整理、分析和 解釋資料，並由研究樣本的性質 推論未知母群體性質，期待在不 確定的情況下作決策的科學方法。
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－－依內容性質分
負面的影響
樣本人數擴大，抽樣誤差降低，增加統計推論的正確性 促成多元變數統計方法的發展 採用運算公式替代定義公式，節省電腦作業時間 以原始資料直接進行處理 報導統計檢定犯錯誤的機率 教學模式的改變
› 過度依賴程式，逃避統計理論基礎與方法的理解，因此無法正確判
斷統計方法的使用時機 › 報表的判讀的偏差與誤用 › 反果為因，重視分析輕乎創意 › 新增加了一些傳統方法不致發生的問題
1
了解何謂科學，何謂科學研究 了解科學研究的特性與程序 了解不同的量化研究方法 比較不同的量化研究方法 了解量化研究的基本結構與內容 了解電腦科技對於量化研究的影響
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2
簡單而言，科學方法就是以有系統且可驗證 的方式，來探討我們生活當中習以為常的經 驗法則。
大 樣本 具 母群體 代表性 研究 工具 結 構化問 卷 測量 題項 事 實性問 題 態 度性問 題 行 為頻率 研究 程序 抽 樣與調 查 （學 理基礎 ） （ 抽樣理 論） 測量 尺度 類 別變項 為主 統計 分析 描 述統計 常用 統計技 術 次 數分配 卡 方檢定 無 母數統 計
緒論
› 研究問題的介紹與說明 › 研究背景的整理與說明 › 研究目的與實務的陳述
› 操作型定義：界定一個概念或變項時，舉出測量該
變項或產生該事象所作的操作活動，而非描述變項 或現象的性質或特徵者
假設─變項之間的假設性關係p1-8 假說─經過證實的假設 定律─經過重複驗證的假說 理論─有組織、有架構、具有邏輯關係的假說或 定律p-10
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• 統計學分析的 (動態) 過程包含： • 步驟1：問題的界定 (Problem Identification) • 步驟2：資料的蒐集 (Data Collection) • 步驟3：資料的整理 (Data Arrangement) • 步驟4：資料的分析 (Data Analysis) • 步驟5：資訊的解釋 (Information Explanation) • 步驟6：決策的制定 (Decision Making)
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調 查 法
主要 目的 樣本 特性
相 關 法
實 驗 法
探 討因 果 關係 建 立通 則 與系統 知識 小 樣本 隨 機樣 本 、隨機 分派 實 驗設 備 、測驗 量表 反 應時 間 行 為頻 率 心 理屬 性 的測量 實 驗操 弄 （ 實驗 設 計） 類 別自 變 項 連 續依 變 項 平 均數 差 異檢定 t 檢定 變 異數 分 析 共 變數 分 析 7
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科學：解謎的活動 (Kuhn) 科學活動：採用一套特殊的方法與程序來探討 未知的事物。 量化研究(quantitative research)：科學研究 中常態典範。 方法論與研究方法
› 方法論：涉及科學活動的基本假設、邏輯及原則的討