1/14 Pair Discussion & 期末心得

(一) 課堂活動內容
這一次上課是本學習研究方法最後一堂課也是相當讓我印象深刻的一次上課，老師規劃這一次的上課為兩階段的分組討論，第一階段是針對自己的研究題目與同學分享與討論，第二階段則是針對本學期學習研究方法歷程的回顧，重新審思我們學到了什麼，以及還有疑問、不是很了解的是什麼地方。在這兩階段的活動當中讓我對自己的研究方向得到很多意見跟想法，對於學習研究方法也有更多的一些理解。

(二) 學習的行動面

[第一階段訪談]
關於研究題目的訪談，我是和志佳一組進行討論。志佳扮演訪問者的角色，而我是被訪問者，我們的訪談重點如下：
1. 研究方向：我目前訂的題目是「大學圖書館績效評估與評量指標之研究」，希望藉由國內外的相關績效評量指標，再參考國內相關法規標準與圖書館統計標準，與實務館員訪談以了解績效評量指標是否可實行於圖書館，最後擬定一份適合國內大學圖書館進行績效評估之指標作為參考。
2. 對於研究方向提出的問題：各大學圖書館的館藏政策不同，要如何進行評比？針對圖書館的館員進行訪談時，不同館員之間對於指標之重要性與可行性的認定可能不同，如何從中取得共識以得到各館都可使用的績效評量指標？另外，各館的統計數據可能不同，有些館有統計該項目但其他館可能沒有對該項進行統計，這樣要如何進行評鑑？訪談學校的樣本數應如何取樣？是否具有代表性？
3. 對研究方向提出的建議：可能需要縮小研究範圍，限定在圖書館營運上某部份的績效評量指標，如：館藏、經費或人力資源等等，若是圖書館營運整體上的績效評估指標可能會有點範圍太大，在實際取樣或是分析上都可能會遇到困難。

[第二階段訪談]
第二輪的討論是我跟若涵一組，針對學習研究方法一學期後討論學到的以及還不是很了解的地方為何？我扮演訪問者而若涵是受訪者，我們的訪談內容如下：
1. 本學期研究方法課學到最多的部份：
若涵覺得印象最深刻的是質化研究的學習過程，像是田野調查、訪談等，因為質化研究可以直接接觸受訪者，可以得到一些非預期中的東西，而且能在沒有任何預先假設的狀態下從與受訪者的接觸過程中得到研究結果。另外，若涵也覺得質化研究對他來說比較簡單，因為直接與受訪者接觸可以得到較可信的描述型資料，而非數據式的統計結果。另外，研究假設的部份也是若涵覺得學習到很多也最有心得的一個部份。
2. 本學期研究方法課學完後還不是很懂的部份：
若涵覺得量化研究是還需要加強的部份，像是問卷設計的部份，就有很多困難處，如何設計一份好的、具客觀性、問題之間有關聯性的問卷是非常困難的。另外，量化資料的分析也有困難的地方，如何在那麼多的量化分析工具中找到適合的分析方式，或是解釋分析後的數據等都是有困難的。而且若涵覺得量化研究像是隔著一層面紗在分析受訪者，因為無法了解受訪者的想法，只能透過數據的呈現進行分析，因此比較有距離感。因此，對於量化研究的理論或是實際操作的部分都還有待練習與釐清。

(三) 學習的感受面
這一次的小組訪談讓我得到許多新的見解與想法，不管是在研究方法的學習上或是自己的研究方向上都得到很多不一樣的意見。像是我自己在第一階段的討論當中就獲得很多心得，因為自己在思考的時候可能不會想得那麼周延與完備，也許一心只想得到預期的結果，但是在與同學的討論後，才發現到自己沒想到的地方還很多，同學也點出了一些存疑的地方，像是研究範圍可能太大了，造成可行度較低等的問題，還有一些研究的細節也是需要再思考的，從同學給我的意見當中讓我發覺到更多的問題值得去深思，相信這就是老師希望我們進行訪談的用意吧，從一問一答的過程中得到別人給予我們的意見與建議。另外，對於研究方法的學習，也能透過這樣的機會將自己內化的知識講述給別人聽，不但可以在加深自己對於概念的認知度，如果有錯誤或是存疑的地方也可以藉此機會跟同學們交流，像是我跟若涵就有討論到假設的問題，因為自己對假設的部分還不是很清楚，剛好若涵在學習假設的部份又非常有心得，所以與她的對談與討論當中我對假設這個部份就有更清楚了理解了。在最後一堂的研究方法課中，我學到很多也得到很多對研究方向的想法，真是獲益不少！

1/7 量化資料分析

(一) 學習的認知面
Ø 量化資料分析的三大概念：
1. 整理原始數據：問題上的答案，記錄的表格。
(1) Codebook: raw data(原始資料)
(2) Coding book: 整理過的資料
2. 量化資料分析：研究者做一些事情將這些原始資料，變成能夠看到它們在假設上所陳述的為何，包含描述統計與推論統計。
3. 解釋數據：可以解釋或是給與理論一些有意義的結果。
Ø 樣本數：最少不少於30個樣本，每個cell裡面至少要有五個樣本。
Ø 離散數：樣本離平均數的距離。
Ø 單變項分析：包含次數分配、集中量數(眾數、中位數與平均數)、離散趨勢
Ø 雙變項分析：比較兩個變項之間的相關性，相關或是相異(t檢定、卡方檢定、多元迴歸等)。
Ø 描述量化研究之假設時，須以「….在統計上有顯著相關」呈現。
Ø 編碼簿中的錯誤資料以N(null)呈現。

(二) 學習的感受面

對於這一次量化資料分析的課程，學習的過程中讓我感到有些挫折，也許是因為還沒有修習統計的相關課程，導致很多分析方法或工具看不懂或聽不懂。經過量化研究的小組報告之後，對於這一些統計上的專有名詞是有一些印象，但是要深入去了解數據的分析方法時卻又疑惑不斷，真不知是數學能力不夠好或是邏輯理解能力不足，雖然聽完老師的解說後，還是無法形成具體能理解的概念，我想自己需要再多看看一些量化的文獻或是下學期學好統計了。

12/31 Group Investigation II {量化小組報告}

這一次的學習方式較之前不同，同學們先各自分組選一個量化方式，然後再挑選相關主題的文獻，仔細閱讀每一篇的資料分析方式與呈現結果。這樣的報告方式很困難的是我們在完全沒有概念的狀態之下，要看許多文獻中使用不同的資料分析工具或是公式實在是很茫然也很無助。另一方面，不同的文章所呈現的方式也相差很多，有一些會使用很多的統計公式進行交叉分析等等，而有些文章就僅僅用數據的方式列表呈現。所以在全部小組成員的文章放在一起討論時，第一個遇到的問題就是找不到太多的共通點，得不到一個具體的概念。不過經過反覆多看幾次文章，再找一些相關資料閱讀之後，就漸漸能夠得到一些觀察後的心得與結論了。
在報告之前，老師要我們在聽別組的報告的同時，把不懂的概念記錄下來，也許這些概念會重複出現，最後可能可以稍微理解這一些不懂的概念。

整個報告下來，我不懂的概念有：
ANOVA相關分析, 皮爾森相關分析、迴歸分析、Cronbach’s 阿法值信度量表檢測、結構方程模式(SEM)、驗證性因素分析(CFA)、迴歸係數同質性檢定、CHI-SQUARE TEST、效標關聯度考驗等。

Note:《結構方程模式》(Structural Equation Modeling; SEM)是當代心理計量相關領域學者專家共同創作的智慧結晶，它的重要性在於不僅能夠整合當代兩大統計技術：因素分析與路徑分析，處理社會科學研究當中最棘手的潛在變項問題，也影響到研究設計的原理與測量方法的運用，更可以應用到各種不同的情境中，例如因果關係的統計論證、測驗與評量工具的發展、縱貫資料的分析、跨族群（跨文化）資料分析等等，可以說完全涵蓋了研究的始末與當代統計發展的重要議題。(資料來源：http://www.yehyeh.com.tw/newbook/statistics/5635/5635.htm)

對於以上這些不了解概念，經過同學們的解說，有些概念已經有一些初步的理解，但是其餘的可能還要再另外找資料釐清一番。另外，讓我印象深刻的部份就是老師跟我們解說了不同類型的假設。而且對立假設和虛無假設的表達方式也不一樣。

至於我們這一組的報告，聽完老師的講評之後我們才發現到我們對於假設有很深的誤解，因為我們認為量化的研究似乎是一定需要研究假設的存在，但是其實是錯誤的想法。屬於探索式、描述式的研究議題是不需要研究者的假設存在的，研究者可以選擇不要有任何的預設立場，透過資料分析、數據的呈現，完整地描述與呈現研究結果。聽完老師的解說之後我才恍然大悟發現自己在研究假設這一部份學得不是很透徹，理解不夠清楚，所以課後要多花時間重新閱讀。

除了我們這一組的報告之外，聽了別組同學的報告也讓我對於量化資料分析有一點概念，但是因為不懂的詞太多，對於同學閱讀的文獻也不熟悉，因此，聽的同時會感到有點吃力，但是多少有得到一些大方向，像是實驗法與調查法有重複的組別報告，所以就加強也補充了原本的認知。其餘還不了解的地方就要靠自己回頭去好好研讀教科書，增強自己的知識了。