教育科研方法详解.docx

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教育科研方法详解

如何确定研究对象

选择研究对象是教育研究设计的重要一环。

绝大多数研究课题的对象总体比较大，要将课题规定的所有对象都拿来进行研究往往是难以做到的，也没有必要，这时需要选择研究对象，需要抽样。

♦抽样（Sampling）就是从一个总体（population）中抽取部分具有代表性的个体作为样本（sample），然后用这一样本的结果去推断总体。

抽样的作用

抽样是以概率论为理论基础。

抽样的作用是为了合理地减少研究对象，即可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。

抽样的基本要求

♦确定总体范围

♦首先要明确规定抽样的总体范围。

一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。

如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体下操作性定义，做出明确的规定。

否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。

♦抽样的随机化

♦抽样要尽可能做到随机（random）。

随机是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。

也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。

抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。

抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（samplingbias）

♦样本的代表性

♦样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。

样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。

代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大；反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。

♦合理的样本容量

♦样本容量指抽取样本的具体数量。

样本数量的多少，是研究设计中必须慎重考虑的一环，也是比较困难的一件事。

它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。

样本容量大小取决的因素

研究的类型、范围；统计分析的精确程度；允许误差的大小

总体的同质性；测量工具的可靠程度；研究的成本；分析的类别。

♦调查研究，样本数量最好不要少于100；

全国性的调查，样本数量控制在1500—2500之间；

地区性的调查，样本数量控制在500—1000之间；

相关研究中，样本数量最好不少于50；

实验研究中，每组样本数量最好不少于30；

♦对于初学者，不妨先查看有关文献中的同类研究，别人的样本数量是多少，作为参照，再决定自己研究对象的样本数量。

♦从总体与样本数量的关系表中可以发现，样本数并不是与总体数量的增加而同步增加的。

当总体数量不断增加，样本数量的增长逐步减缓，在总体数量与样本数量曲线图上呈一条负加速的增长曲线。

♦由此可见，当总体大于10000，接近无限总体时，样本数量的增长微乎其微，在曲线图上几乎就是走平。

抽样的基本方法

♦  抽样的基本方法：

♦概率抽样简单抽样  等距抽样 分层抽样  整群抽样     

♦非概率抽样目的抽样  完全抽样  异质抽样 同质抽样  立意抽样  随意抽样

概率抽样（probabilitysampling）

♦研究总体中每个个体被抽取的概率是已知的，抽样方式是随机的。

概率抽样常用于定量研究或大规模的正式研究中。

简单抽样

简单抽样总体中的每一个体都有被抽到的同等机会，可通过抽签、随机数字表或摇号机摇号等来实现抽样。

等距抽样

♦总体中的所有个体按某一顺序排列编号，然后依固定的间隔抽取样本。

♦等距抽样使样本分配均衡，更具代表性，抽样误差较简单随机抽样小，操作也较简单，实际应用较广。

分层抽样

♦将总体按某一标准分成若干层次或类别（子总体），然后以各层或各类在总体中所占比重，按比例随机抽取样本。

♦分层抽样确保每层子总体都被包容在抽样范围内，避免了某一子总体出现“超载”现象或出现意外样本。

整群抽样

♦从较大的群总体中，以自然群体（学校、班级等）为单位，随机抽取样本。

整群抽样与其他抽样方式的区别在于：

它抽取样本的单位是群体，不是个体。

♦采用整群抽样比较方便，也切实可行。

这种抽样不会因研究而打乱原有的班级，能兼顾到常规的教学秩序，不会影响师生之间的配合。

整群抽样可以节省取样在人力、物力上的费用，最适合于总体范围大，抽样数量多的研究。

但是整群抽样所获得的样本分布可能不均匀，群体间可能会存在差异，在一定程度上会影响样本的代表性。

非概率抽样

♦每个研究对象被抽取的概率是未知的，抽样方式不是随机的，样本通常是按研究目的而选择的。

非概率抽样常用于定性研究或小范围的非正式的研究中。

目的抽样

♦在研究情境不能运用随机抽样时，为达到研究目的而选择样本的抽样方法。

目的抽样并非是随意的，样本的选择是以实现确定的目的、准则为依据的。

完全抽样

♦样本数量和总体数量完全一致。

这是抽样的特例，通常在总体数量极少的情况下适用。

例如，某校有8位因学业成绩特别差而留级的学生，研究者就将这8位学生全部作为样本进行研究。

异质抽样

♦取某些特征完全不同的、差异最大的个体为样本，目的是为了获得两类信息：

一是不同个体之间的区别和差异；二是不同个体之间的共同之处。

同质抽样

♦选择具有典型意义的、特征相近的个体为样本。

与异质抽样相比，同质抽样走的是中间道路。

例如，在一项研究中，既不选最好的学校，也不选最差的学校，而是选择中等程度的学校。

这些学校的特征具有典型性和相似性，能代表大多数的普通学校。

立意抽样

♦研究者根据自己确定的标准，凭自己的经验和主观判断来决定所需样本。

立意抽样注重样本质的方面，能针对性地研究某些问题，经济实用，但抽样的主观性较强。

随意抽样

♦指按研究者的需要和方便，利用现有的机会对偶然遇到的对象进行抽样。

如何拟定研究计划

♦ 研究计划的作用

♦⑴研究内容的细化⑵课题申报的形式⑶研究行动的指南 ⑷评价检查的依据

研究计划的基本内容

研究课题的申报

如何进行研究设计

如何界定研究问题

确定研究变量

♦变量（variable）指在质或量上可以变化的概念或属性，是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。

研究变量则是研究者感兴趣的，所要研究与测量的，随条件变化而变化的因素。

具体地说，变量就是会变化的、有差异的因素。

♦在教育研究中，最重要的，应用最广泛的变量的分类是将变量分为三种类型：

♦自变量――如何操纵自变量

♦因变量――如何测量因变量，特点是敏感性，客观性，稳定性和经济性。

♦无关变量――如何控制无关变量

♦研究的目的是探讨自变量与因变量的对应关研究的焦点集中在因变量的测定上。

自变量和无关变量都可能成为产生因变量效果的原因，当自变量和无关变量混淆在一起时，我们难以判断自变量与因变量的一一对应关系。

为了获得准确的测定结果，必须对无关变量进行有效的控制，尽可能排除无关变量对因变量测定的影响，无关变量会影响因变量的测定结果，需要加以控制。

推断变量之间是否存在因果关系

♦⑴具有共变关系。

即自变量和因变量要共同变化，自变量变化了，因变量也要随之而变化

⑵具有时间顺序关系，即自变量的变化必须发生在因变量变化之前，因变量的变化取决于自变量的变化

⑶对无关变量的控制，即排除无关因素对自变量和因变量对应关系的影响，使自变量和因变量的关系“凸现”、“纯化”

♦自变量（independentvariable）又称刺激变量。

是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假定的原因变量。

当两个变量存在某种联系，其中一个变量对另一个变量具有影响作用，我们称那个具有影响作用的变量为自变量。

自变量的变化水平完全取决于研究者的操纵与设计。

例如，研究学生智力与学业成绩的关系，学生“智力”的高低影响“学业成绩”，那么“智力”就是该项研究的自变量，是研究者要操纵的原因变量。

♦自变量是研究者主动操纵、直接控制的变量。

自变量的变化完全取决于研究者。

按自变量的性质，可分为刺激变量（stimulusvariable）和机体变量（organicvariable）两类：

♦刺激变量指促使个体产生反映的一切事物。

可以是来自外部环境的能量变化，也可以是来自个体内部的生理变化。

如果自变量属于刺激类的变量，那么研究者就能直接操纵这个变量，改变他的数量或强度。

♦大多数研究的自变量属于刺激类自变量。

对研究变量的操纵往往涉及次数、强度、方式、程序、介入时间、延续时间等。

♦机体变量指个体的生理特征，如个体的性别、年龄、身高、体重、血型、体形等，也包括个体的心理特征，如智力、学历、性格等。

当自变量属于机体变量时（如年龄、性别、性格等），由于研究者无法改变个体独有的生理心理特征，因此无法直接操纵机体变量，只能采取选择的手段来控制自变量。

♦因变量（dependentvariable）又称反应变量，也称依变量。

是受自变量变化影响的变量，是自变量作用于被试后产生的效应，是研究者要测定的假定的结果变量。

因变量的变化不受研究者的控制，他的变化是由自变量的变化所产生。

当两个变量存在某种联系，其中一个变量对另一个变量具有影响作用，我们称那个被影响的变量为因变量。

在一项研究中自变量好比是原因，因变量好比是结果。

♦因变量涉及研究的最终结果，因此如何选择最佳的因变量以及如何精确地测量它的变化成了研究者最为关心的问题。

一般，因变量的测定同因变量本身的复杂程度有关；同研究要达到的精确程度有关；同现有的测量工具、测量手段有关；同研究的定性定量水平有关。

♦因变量的一个重要特征是它可以通过直接或间接的方式被观察、被测量，并且可以转化为数据形式。

如，测验分数、考试成绩、评定等级、反映时间、答题正误的百分比等。

因变量的测量指标

♦敏感性；客观性；稳定性；经济性

在选择因变量时要注意：

♦1、尽可能采用直接测量。

2、采用权威的测量工具。

3、测量指标的合适性。

♦无关变量（extraneousvariables）有时也称控制变量。

是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者操纵的自变量和需要测定的因变量之外的一切变量，是研究者不想研究，但会影响研究进程的，需要加以控制的变量。

♦例如，研究两种不同的教学方法对学生学业成绩的影响，在这里“教学方法”是自变量，“学业成绩”是因变量，除此以外其它各种因素都是无关变量。

无关变量在这项研究中，可能会有教学时间、教学环境、学生的智力、原有的知识基础、家教辅导等等各种因素，这些因素会干扰自变量和因变量的对应关系。

当这些因素与自变量——教学方法的作用混杂在一起时，往往导致人们难以确定两种教学方法效果的优劣，无法判断最终的研究结果（因变量）是来自教学方法（自变量），还是来自教学时间、教学环境、学生的智力、原有的知识基础、家教辅导等等其他各种因素（无关变量）。

如果研究者能有效的控制这些无关变量，研究结果就会比较明确可靠。

控制无关变量的方法

♦消除；恒定；均衡；抵消；随机；盲法

定义研究变量

♦所谓“主要变量”是指与研究目的直接有关联的变量。

通常研究的主要变量大都在研究标题中显示。

♦小学生一日学习时间的调查

家庭社会经济地位与学生学业成就的相关研究

小学语文创造性教学对学生写作能力的影响研究

♦教师对新教材认同情况的调查研究

上海市小学五年级语文识字量调查

（描述性研究）

♦上海市小学生识字量与语文学业成绩的相关研究

　学习时间与学习内容的关系研究

学生记忆力与学业成绩的关系研究

♦（因果性研究）

给变量下定义的方法

♦先提示抽象性定义，然后再作操作性定义

♦操作性定义（operationaldefinition）是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量的含义，即从具体的行为、特征、指标上对变量的操作进行描述，将抽象的概念转换成可观测、可检验的项目。

♦如“攻击性”的操作性定义可以是

曾与同学吵嘴或打架排他性最低，外延最广，包含吵嘴和打架两种行为。

曾与同学打架排他性略增，缩小范围，排除吵嘴行为。

每周至少与同学打架一次排他性最高只含每周至少一次的打架行为。

定义的排他性越大，解释的范围越小，普遍性也就越小。

♦抽象性定义（abstractdefinition）就是从抽象的概念意义上对变量共同的本质属性进行概括。

词典中对名词术语的定义通常就是抽象性定义，其特点是用一个概念来界定另一个概念，在定义中直接概括被定义变量的性质或特征。

♦一般学术性的概念都有通用的定义，研究者只要从学术性的词典或百科全书、以及相关的文献与教科书中寻找合适的定义；必要时，可根据研究问题的性质与研究目的的需要，略加修改即可。

♦1、从变量的本质来界定“适应”是有机体与环境间的平衡状态。

　　2、从变量的结构来界定“同质团体”是由具有相同特征的个体组成的集团。

　　3、从变量的功能来界定“创造性教学”是一种鼓励学生充分思考、发挥创意的教学。

　　4、从变量的前因来界定“挫折”是一种因追求目标受阻后所形成的情绪反映。

　　5、从变量的后果来界定“有效教学”是能提高学生的学习兴趣与学习效果的教学。

♦下操做性定义的目的是

⑴为了能客观准确地测量变量，⑵为他人重复验证提供具体的做法，⑶便于别人和同行之间的学术交流

什么是研究假设

研究者应根据研究的性质来决定是否需要正式提出假设：

通常定量研究、验证性研究、涉及两个变量相互关系的研究要求明确提出研究假设。

定性研究、描述性研究、单一变量的研究则不一定要预先提出研究假设，其假设往往隐含在研究过程之中或在研究过程中形成。

研究假设的作用

假设是研究的核心，假设能明确规定课题，假设是通向理论的桥梁

研究假设的类型

♦条件式假设：

假设两个变量有条件关系。

即如果A成立，则B也成立，即ifA，thenB。

这是假设的典型模式，在表述上采用“如果……，那么……”的句型。

例如，如果摩擦，则产生热。

如果铜被加热，那么它就会膨胀。

如果教师采用言语强化的方式来教学，那么学生的课堂行为就会改变。

差异式假设：

假设两个变量之间在程度上存在差异关系。

如，可假设A=B，也可假设A≠B可假设A>B，也可假设A

如果A代表讲授式教学方法，B代表讨论式教学方法，我们可以分别作如下假设：

　　①讲授式教学方法的效果等于讨论式教学方法的效果。

（A=B）

　　②讲授式教学方法的效果不等于讨论式教学方法的效果。

（A≠B）

　　③讲授式教学方法的效果优于讨论式教学方法的效果。

（A>B）

　　④讲授式教学方法的效果差于讨论式教学方法的效果。

（A

♦重叠式假设：

假设两个变量之间存在因果共变关系。

，并且用数学形式表达。

如果X表示原因，Y表示结果，那么函数公式就是Y=f（x），表示“Y随X的变化而变化”的函数关系。

即，如果“X”是这个值，那么“Y”是那个值。

例如：

男孩的侵犯性行为是女孩侵犯性行为的二倍。

♦特定假设是推测特定对象之间关系的假设，指向个别的，具体的，特定的事例。

如，思维能力上，甲班学生比乙班学生推理能力强。

♦一般假设是推测一般种类之间关系的假设，指向普通的、抽象的、可推广的事例。

如，思维能力上，男生比女生的推理能力强。

♦虚无假设（nullhypothesis）是推测某种不存在的、无倾向的关系的假设，指向中性的、无差异的、无区别的事例。

这种假设实际上就是统计学上的零假设。

虚无假设在表述上大多采用某变量与某变量之间“无差异”、“无相关”、“无影响”等形式来陈述变量之间的关系。

如，在推理能力上，男生与女生无差异。

学生的学业成就与自我概念无关。

♦定向假设（directionalhypothesis）在陈述中示意假设结果的预期方向，指出变量之间差异的特点和倾向。

采用定向假设比较符合人们的思维习惯，易于理解和讨论，特定假设和一般假设通常为定向假设。

如，学生的学习动机强，则学习成绩高。

教师的口头警告次数越多，学生上课时的注意力越分散。

♦非定向假设（nondiectionalhypothesis）在陈述中不提示假设结果的预期方向，而是期望通过检验结果来揭示变量间差异，常用虚无假设来表示。

如，当“男孩的侵犯性行为和女孩的侵犯性行为无差异”这个非定向假设被拒绝时，我们便可以从实际的男生和女生侵犯性行为的平均次数上判定其方向性，得出研究结果。

研究假设的特征

♦　研究假设在表述上有以下特征：

⑴设想两个变量之间的期望关系　⑵应用陈述句形式简洁明确地描述　⑶变量之间的关系应当是可检验的

♦一个研究假设只能涉及两个变量。

如果涉及多个变量之间的关系，可将变量一一对应地分成几组假设。

例如要研究教师的文化程度和教学经验与学生的学业成绩的相互关系，这里涉及三个变量：

教师的文化程度、教师的教学经验、学生的学业成绩。

我们不要将假设表述为，“教师的文化程度和教学经验与学生的学业成绩呈正相关”。

因为教师的文化程度和教学经验这两个变量混在一起，研究难以验证学生的学业成绩是教师的文化程度起决定作用，还是教师的教学经验起决定作用。

我们可将三者关系分为两组假设分别进行验证：

　　①教师的文化程度与学生的学业成绩呈正相关

　　②教师的教学经验与学生的学业成绩呈正相关

♦研究假设不要用疑问句形式，因为假设是研究者对研究结果预先赋予的答案，而不是把问题转问他人。

像“学生的学业成绩与教师的文化程度有没有关系？

”这种假设是没有意义的，因为研究者没有对这个问题的结果作出推测，这个问题原该研究者回答的，而不是研究者去问别人的。

　　另外，假设的表述应尽可能简洁明了，假设要直截了当，不要隐含在文字描述之中。

一般一个假设用一句话来表述。

假设中尽可能避免用使用含义模糊的形容词。

有时，当我们难以用完全肯定或完全否定的句式来表述时，可以用条件肯定或条件否定的句式表述，如：

在小学阶段，教师的教学经验与学生的学业成绩呈正相关。

在中学阶段，教师的文化水平与学生的学业成绩呈正相关。

♦无法验证的假设是不能作为研究假设的，因为无法检验假设的有效性。

假设可检验的条件是：

假设中的主要变量可以数量化的或以可操作的形式来重新表示。

如，学生的学业成绩可表述为在某一标准化测验上的得分；教师的文化程度可按教师的学历层次划分为初中、高中、大专、本科、研究生等；教师的教学经验可按教师的教学年限的长短划分为1-5年、5-10年、10-15年、15-20年、20-25年、25-30年等。

当假设中的变量具体化到这种程度，这个假设便具有被检验的可能性了。

因此提出假设时，研究者应尽可能避免使用概念过于抽象，范围过于宽泛，并且不易操作量化的变量.

研究假设的标准

♦良好的假设应符合以下标准：

（1）科学性假设应有一定的事实和理论依据，应符合逻辑，理由充分，能解释与假设有关的事物与现象。

（2）预测性假设应具有预测性，假设的正确与否有待于事实的检验，它对因果关系的解释是不确定的、或然的，即两个变量的关系非真则假，非此即彼，要么接受，要么拒绝，不存在中间道路。

　（3）新颖性假设是对变量之间关系的大胆设想，应具有创新意义，不要老是用现成的结论来代替假设。

♦　（4）可验证性假设涉及的概念、变量应是可以操纵、测量的，具有被证实或被证伪的可能性。

每一个假设都要接受检验，能被验证的假设肯定要比不能被验证的假设要好，已被证实的假设肯定要比一个未被证实的假设要好。

　（5）简明性假设在表述上应简要明晰，易于理解。

当简单的假设和复杂的假设具有同等解释能力时，应选择简单的假设。

　（6）概括性好的假设大多能产生或推演出大量的推论，并且在所及范围内具有较大的概括性，一般来说，能演绎产生大量推论的假设必定是好的假设。

 第八章访谈法

一、访谈—我如何了解被研究者的所思所想

所谓访谈，是一种研究性的交谈，是研究者通过口头谈话的方式从被研究者那里收集第一手资料的一种研究方法。

访谈与日常谈话的区别

v目的性是否明确；打招呼的方式不同；是否有意避免重复；问题的主要提出者不同；言语轮换规则不同；是否可以比较长时间沉默；结束方式不同

访谈的类型

v按结构分为：

封闭型、开放型、半开放型

v按正式程度分为：

正规型、非正规型

v按双方接触方式分为：

直接型、间接型

v按受访者的人数分为：

个别访谈和集体访谈

访谈前的准备工作

v确定访谈的时间和地点（尽量以受访者的方便为主，时间在一个小时以上）

v协商有关事宜（鼓励对方发表意见，保密原则，是否录音）

v设计访谈提纲（应该尽量简要具体，开放易懂）

二、访谈中的提问

v访谈在很大程度上受到访谈者个人素质及其与受访者关系的影响，访谈成功与否并不完全取决于访谈者使用的具体技巧，因此一个成功的访谈者不仅需要学习一些访谈技术，更重要的培养自己关心他人、与人沟通的能力。

提问的基本原则

v在访谈中应遵循口语化、通俗化、生活化和地方化的原则

v敏感性话题采用迂回的方式进行

v在访谈中如何开始第一句话？

尽可能自然地、结合当时的具体情况开始谈话

访谈问题的类型

v开放型与封闭型问题；具体型与抽象型问题；清晰型与含混型问题

开放型与封闭型问题

v开放型问题在内容上没有固定答案，允许受访者作出多种回答的问题。

v封闭型问题不仅在形式上对受访者的回答有限定，而且在内容上也限制受访者的思路。

（导向型问题）

具体型与抽象型问题

v具体型问题是询问具体事件的问题，抽象型问题则侧重对事情的总结性和概括性。

清晰型与含混型问题

v清晰型问题指的是结构简单明了、意义单一、容易被受访者理解的问题；含混型问题指的是语句结构复杂、承载多重意义的问题。

访谈中的追问

v追问的时机和度（一般来说不要在访谈的开始阶段频繁追问，在访谈关系比较融洽时进行）

v追问的具体策略

（注意捕捉受访者在谈话时有意无意的言语“标记”）

三、访谈中的倾听

v在开放型访谈中，如果说“问”是访谈者所做的最主要的有形的工作，而“听”则是访谈者所做的最主要的无形的工作。

在一定意义上，“听”比“问”更重要。

v“听”是开放型访谈的灵魂，是访谈者的心之所至。

“听”的方式

v行为层面的“听”；认知层面的“听”；情感层面的“听”

“听”的基本原则

不轻易打断受访者的谈话；容忍沉默

四、访谈中的回应

v回应指的是：

在访谈过程中访谈者对受访者的言行作出反应，其中包括言语反映和非言语反映。

目的是建立一种对话关系，及时将自己的态度、意向和想法传递给对方。

回应的类型

v认可；重复、重组和总结；自我暴露；鼓励对方

应该避免的回应方式

v论说型回应；评价型回应

论说型回应

v有的访谈者利用社会科学中一些现成的理论或访谈者个人的经验对受访者所说的内容作出回应，遵循的是“文化客位”的思路，从自己的角度对访谈的内容进行评说。

评价型回应

v访谈者对受访者的谈话内容进行价值上的判断，其中隐含“好”或“不好”的意思。

反映的是研究者自己的价值观念和评判标准，不一定适合被研究者的具体情况，而且表现出对对方的不尊重。

五、访谈法的优点

v1、访谈法简便易行，便于双方交流信息，在口语回答中进行，有更多的互动和交流。

v2、实施程序比较灵活，也便于控制，既可随时澄清问题，纠正对问题理解的偏差，又可随时变换问题或方式，捕捉新的或深层次的信息。

v3、可以有效地防止（在问卷调查中经常出现的）问题遗漏不答的现象。

v4、访谈法的适用面广，能有效搜集关于态度、价值观、意见等资料。

v5、能在交谈的同时进行观察。

v6、能建立双方的融洽关系，消除顾虑，反映真实的想法。

v7、团体座