第十一章收集资料的方法

第十一章收集资料的方法 第十一章 收集资料的方法 教育研究是一个不断地提出问题到解决问题的过程。在这个过程中，收集资料是研究者的主要任务。研究就是通过收集有关的事实资料和数据资料来解释和研究问题。研究设计当然要考虑如何去收集资料，如何整理分析资料，以及选择什么统计方法处理收集到的资料。 一、收集分析资料的一般原理 在第一章我们谈到当研究课题确定之后，研究者应根据研究的目的和具体情况决定研究的类型和方法，以便获取和分析数据资料，从而形成研究结论。 研究设计一般根据已经确定的研究主题先确定研究方法，列出需要收集的资料种类，然后找出这些资料的可能来源。研究者根据研究目的和需要，确定是采用描述、测验、考试，还是其他形式，以下是收集资料的一些目标： （1）​ 描述——对观察的内容用文字概括 （2）​ 分数——测验得分或频数 （3）​ 测量——用测量工具进行测验 （4）​ 观点——人们的主观看法或所相信的东西 （5）​ 公文——官方的声明、公开的资料 （6）​ 分析——仔细地、合乎逻辑地分析 研究设计时还需要考虑资料的来源，从哪里去获得资料，通常包括以下来源： （1）​ 参与者——参加研究的人员 （2）​ 程序——在研究进程中操作形式以及获得的资料 （3）​ 情境——教育活动发生的具体环境，外界的背景 （4）​ 实物——客观实在的事物 （5）​ 记录——可供以后参考用的高度概括的记录 （6）​ 文档——出版类、文字 （7）​ 信息提供者——提供个人观点、认识、所需资料的人 科学研究的基本原则是：以事实和证据来支持结论。研究者应该具有这样的理念：当你要说服别人接受你提出的结论时，你首先必须拿出事实和证据来；当你要接受别人的结论前，你应该先问一问他的事实和证据是什么。证据通常可以分为两类： 1、统计性的证据 统计性的证据必须用数据和统计分析来推论，如：“男生的侵犯性行为比女生多”，为了支持这个结论，必须对男女生进行抽样，然后对样本进行观察，收集有关资料，最后以统计数据检验是否男生的侵犯性行为比女生多。一般实证性的研究、量的研究多采用统计性的证据，需要一定量的数据支持。 2、决定性的证据 决定性证据是以关键的事实为证据的，是唯一的证据。如：“地球是圆的”，这个结论所提供的证据是从人造卫星在太空中拍摄到的地球图像为依据，因此决定性证据往往只需一个事实就够了。一般定性的研究、质的研究多试图采用决定性的证据。 当然能提出决定性证据最好，这种证据简洁明了。但是在教育研究中，能提出决定性证据的机会不多，因为研究的对象往往是人，人的差异很大，每一个被研究的属性可能就是一个特例，因此有时研究最后不得不求助于统计性证据。 在研究设计过程中，收集资料的方法应采用以下策略：一是优先考虑实证研究的方法，在不得已的情况下退而考虑非实证研究的方法。实证性研究是以事实和数据来解释和说明问题的研究类型。一个理论要能够被人接受，基本条件是理论要有可重复性，能够被复制和检验。要确保可重复性，必须对理论涉及的变量下操作性定义。有时定性的、非实证性研究不为科学所接受，是因为这类研究没有操作性定义，不具有可重复性，所表述的观念无法观测；另外，使用观念的作者和读者对观念的解释又不在一个层面上，导致在学术理解上难以获得共识，从而造成无休止的辩论。也正是因为非实证研究的理论不具有可重复性，因此也就不可能沉淀学术知识，研究几乎都要从头开始，后人难以在前人积累的知识基础上继续开拓学科领域。 二是优先考虑用直接测量的方法获取资料，在无法直接测量的情况下可考虑间接测量的方法。直接测量获得资料的信度要比用间接测量的方法获取资料的信度要高。例如，我们要了解教师工作负担问题，第一种方法，我们可以采用问卷的方式收集资料，询问教师的负担是否很重、比较重、一般、比较轻、很轻等，这种方法是间接获取资料的方法，因为教师的选择会因为个人的感知和衡量的不同而不同。第二种方法，我们可以直接到学校教务处调阅排课资料，统计出教师每周的课时数，并与教育主管部门规定的课时标准比较，以此解释教师的工作负担。两种方法相比较，第二种方法的测量是直接的，信度高，因为只要资料是真实的，不同的研究者所获得的结果是一致的，可重复性高。 二、资料的整理与分析 一般来说，教育研究资料的收集主要有两个渠道：一是采用问卷、访谈、测量、个案、观察等方法直接收集资料，这些方法通过直接与研究对象接触，获取有关的事实资料；二是从现成的文献资料入手，在有关的文件、档案、作品、资料中收集有关资料。由于两种不同的渠道所获得的资料性质不同，加上各种方法的运用有其独特的功能和局限，因此研究者必须熟悉各种方法收集资料的特点和要领，以此指导研究设计。 在教育研究过程中，收集到的原始资料往往是零星的，分散的，不系统的，在这些原始材料中有时充斥着歪曲、虚假的成分。另外，资料本身并不能直接告诉研究结论。因此，需要对资料进行整理、编码和分析，使庞杂无序的原始材料逐渐系统化、条理化，为正确得出结论打下基础。例如，对问卷所得的非数字化的答案，先需要进行编码，然后才能对资料进行分析。 资料整理是对资料进行“去伪存真、去粗取精”的加工过程，是从资料收集阶段到资料分析阶段的过渡环节。根据原始资料的外部形态，可以把资料分为定性资料和定量资料两类，性质不同的资料所对应的整理过程和方法有所不同。 资料的分析方法也可分为两类：定性分析和定量分析（统计分析）。定性分析就是通过经处理的现象材料，分析研究对象是否具有某种性质，分析某种现象变化的原因及变化的过程，从而揭示教育中存在的动态规律。定量分析就是将丰富的现象材料，用数量的形式表现出来，借助统计学进行处理，描述出现象中散布的共同特征并对变量间的关系进行假设检验。一般情况下，定性分析与定性资料，定量分析与定量资料之间存在对应关系。但是，随着人们对研究方法的深入探究，发现对定量资料的解释离不开定性分析的方法，而定性材料积累到一定量时结果才有普遍意义，用定量方法去分析定性材料往往会得出令人信服的结论，两者之间的对应关系被逐渐打破。 （一）资料整理 定性资料是指以文字、图像、录音、录像等非数字化形式表现出来的事实材料。一般来说，定性研究方法收集定性研究资料，定性资料可以通过开放式问卷、访谈、个案、非结构观察、文献等方法收集到的。定量资料主要有两个来源——“实地源”和“文献源”。封闭式问卷、结构性观察和访谈资料都可以是“实地源”的定量资料，文献源的定量资料主要是指统计资料。定性资料和定量资料都必须经过整理才能达到条理化和系统化，为进一步的分析、得出结论奠定基础。 资料整理过程可以与资料收集过程同步进行，这样通过对刚刚收集到的资料进行各方面的考核，通过与研究目的的不断对照，能够及时发现收集到的资料存在的缺陷，并有可能采取有效的措施加以补救。比如在访谈过程中，研究者发现谈话的主题偏离了研究主题，就可以采用一定的访谈技巧将谈话重新聚焦到研究主题上。资料整理过程也可以在收集资料以后的一段时间内集中进行，这样做的优点是研究者所面对的资料比较全面，所进行的活动比较单一，能够提高整理的效度和水平。在现实的研究中，这两种整理资料的类型是互相辅助。 1、定性资料整理 定性资料整理过程主要包括以下三个步骤：① （1）定性资料审核 资料审核就是对资料进行审查和核实，消除原始资料中存在的虚假、差错、短缺、冗余现象，保证资料的真实、有效、完整，为进一步加工整理打下基础。资料审核集中在真实性、准确性和适用性三个方面。 在实际研究的过程中，并不是收集到的所有资料都是正确无误的，很多情况下资料中充斥着虚假成分。造成这些现象的原因很多，或由于研究者粗心大意，或由于被试抵制和不合作，或由于研究环境干扰及研究工具误差。错误的资料必定会导致研究结论失真。因此保证研究资料的真实性、准确性是十分必要的。对资料进行真实性审查的主要方法有： ①经验法，把收集到的资料与原有的经验和常识进行对比、判断，当发现两者之间存在冲突和互相矛盾时，就需要对材料进行进一步核实或删除。 ②逻辑分析法，是对材料本身所含的内在逻辑进行考察，检查材料本身是否自相矛盾或者明显与事物发展规律不符，对于确有问题的材料需进一步核实，无法核实的就要果断删除。 ③比较法，就是通过对相关材料间的比较来核实研究材料真实性。如果资料的收集是通过不同的方法和途径完成的，相互之间就可以进行比较。比如在观察调查法中，对同一观察对象进行同一方面观察的不同观察者之间收集的资料就可以进行比较，如果两者的一致性较高，一般可以认为材料是真实可靠的，这在定量课堂观察中表现最为明显，对于比较中出现的不一致的地方就需要用别的方法进行进一步的核实。 ④来源分析法，这种方法主要适用于对文献资料的真实性审查。一般而言，当事人的叙述比局外人叙述更可靠，有记录的材料比传说的材料更可靠，引用率高的文献比引用率低的文献更可靠。 定性资料真实性审查主要涉及材料本身与材料反映对象间的关系，进行真实性审查的目的就是力求达到两者的统一。而定性资料的准确性审查则把研究目的作为标准，主要考察所收集到的资料对于研究目的或研究问题的解决是否相关及相关的程度。为了使定性资料更为简洁和典型，对于那些本身正确但是与研究问题不相关或相关不大的资料也要割爱。 适用性审查主要审查定性资料是否适合于分析和解释，资料的分量是否合适，资料的深度和广度如何以及资料是否集中、完整。在一项具体的研究中，资料收集到什么程度是合适的并没有一个固定的标准。一般来说，当收集到的资料与以前拥有的资料重复越来越多时就可以认为已有的资料分量是合适的。 （2）定性资料分类 分类是研究者运用比较法鉴别出材料内容的共同点和差异点，然后根据共同点将材料归结为较大的类，根据差异点将材料划分为较小的类，从而将材料区分为具有一定从属关系的不同等级层次的系统。 分类最重要的工作是选择分类的标准，因为不同的分类标准可能导致不同的结果。比较常用的分类标准是现象标准和本质标准。现象标准是反映事物外部特征与联系的标准，例如时间、地点。本质标准是反映事物内部本质的标准。 研究者要根据研究目的选择合适的分类标准。一般而言，使用现象标准便于对资料进行检索，使用本质标准便于对资料进行深入分析。 分类标准确定以后，进行分类还必须遵守形式逻辑提出的分类原则，否则就会犯逻辑错误。这些原则有： ①分类要体现研究目的，为研究服务。进行分类是为了使材料进一步条理化，使材料对研究结论的说明更加有力，而不是为分类而分类。 ②分类后的各子项是互斥的。就是说分成的各个小类之间不能相互包含，互相交叉。如将人分成男人、女人和老人就违反了这条原则，因为男人和女人中都有老人。这只是一个简单的例子，在实际的研究中，由于我们对研究对象的认识不清，很容易犯类似的错误。 ③分类的各子项之和等于母项。例如把学生分成男学生和女学生是正确的，但是分成男共青团员学生和女共青团员学生就错了，因为学生中还有党员和群众。 ④每次分类只能按一个标准进行。 资料分类在时间上有前分类和后分类。前分类指在收集资料前就已确定分类标准，然后按分类指标收集和整理资料。后分类指在资料收集完成后，再根据资料的性质、内容和特征进行分类。通常，定量资料常采用前分类，而定性资料一般采用后分类。 (3)定性资料汇总和编辑 汇总和编辑就是在分类以后对资料按一定的逻辑结构进行编排。逻辑结构的确立要根据研究的目的、要求和客观情况，使汇总编辑后的资料既能反应客观情况，又能说明研究问题。进行汇总和编辑资料的基本要求是： ①完整系统。大小类别做到井井有条、层次分明，能系统完整地反映研究对象的面貌。 ②简明集中。要使用尽可能简洁、清晰的语言，集中说明研究对象的客观情况，并注明资料的来源和出处。 2、 定量资料整理 定量资料整理要经过以下几个环节②： （1）定量资料审核 定量资料审核同定性资料审核的目的是一致的，都是力求“去伪存真、去粗取精”，但由于资料性质的差别，审核的具体方面有所不同，定量资料的审核表现在完整性、统一性和合格性上。 定量资料完整性审核体现在两个方面，一是资料总体的完整性，只有实际收到的资料达到研究计划要求时，才被认为是完整的。一般来说，有效问卷回收率在30%左右，资料只能作参考；回收率在50%左右，可采纳建议；只有回收率达到70%以上，才能作为研究结论的依据。二是每份资料的完整性。被试在问卷中有漏答、误答的题目要原封不动地登记，决不能想当然地伪造数据。 定量资料统一性审核有两方面的要求：一是检查所有文件、报表的登记填报方法是否统一；二是检查统一指标的数字所使用的量度单位是否统一，不同表格对同一指标的计算方法是否统一。 定量资料合格性审查主要包括： ①被调查者的身份是否符合相关规定。例如对学生的学习兴趣进行的调查有教师来完成就属不合格资料。 ②提供的资料是否符合填报要求。被调查者是否真正按照调查表的要求完成，对于表中的单选题如果选择了几个答案，就属于不合格问卷。 ③所提供的资料是否真实无误。 进行合格性审查有三种方法： ①判断检验 根据已知的情况判断资料是否正确； ②逻辑检验 分析资料内部的逻辑关系来辨别其真伪，对自相矛盾的材料应进一步核查； ③计算检验 计算各部分的和是否等于总量，各部分百分比之和是否等于1，进而判断资料的真伪。 （2） 定量资料编码 编码就是将文字资料转化为数字形式的过程。编码的目的就是整理数据，使材料信息系统化、条理化，便于统计分析。从编码的时间上划分，定量资料有二种编码方法： ①预先编码 在设计问卷时，对回答的每个类别都指定好其编码值，并印在问卷上。这种方法局限于回答类别已知的问题，主要针对封闭式问题或已经是数字而不需要转换的问题。这种编码方法的优点是处理资料比较简单、省时省力，缺点是适用范围小，无法用于开放性问题。 例如：你现已取得的学历：1博士研究生 2硕士研究生 3大学本科 4大学专科 5其他。 ②后编码 指问卷的编码过程是在问卷回收之后进行的，在收集完资料后再根据资料的实际情况进行编码。多用于开放性问题。 （3）定量资料汇总和初步分析 经过编码后的资料还需要进行登记，这个过程现在一般在计算机上完成。输入到计算机的材料就可以借助相关的统计分析软件（如SPSS,SAS等）进行初步的汇总和分析。汇总就是根据研究目的，对分类后的各种数据进行计算、加总，汇集到有关的表格之中，以集中系统地反映调查资料内部总体的数量情况。 （二）资料分析 1、资料分析概述 资料分析是对研究资料是否具有某种性质或引起某一现象变化原因及现象变化过程的分析。资料分析有两种不同的层次：一种是定性分析对象本身是定性描述资料，没有数量化或数量化水平比较低；另一种是分析对象建立在严格的定量化分析的基础上进行的。 任何事物都是质和量的统一体，不存在没有数量的质量，也不存在没有质量的数量。因此，只有对事物的质和量两个方面都加以分析，我们的认识才能达到全面。定量分析使我们的认识趋于精确，但它只说明总体的趋势和倾向，难以说明产生结果的一些深层次原因和一些在抽样中难以抽到的特殊情况。定性分析使我们的认识趋于深刻，但仅仅局限于此我们的认识也有局限性。两种分析方法具有互补性：我们不能以追求教育研究的“科学化”为口号而排斥定性分析，这样会使我们的研究趋于肤浅、片面；我们也不能以教育现象的“复杂性”为借口而排斥定量分析，这样会使我们的研究趋于模糊、相对。 2、资料分析的基本步骤.③ （1）​ 阅读资料 研究者首先通读整理过的资料，在阅读的过程中应该保持一种“投降”的态度，即把自己的前设和价值判断暂时搁置起来，一切从资料出发，以事实为依据。在阅读过程中还要努力寻求“意义”，即寻找资料所表达的主题和统帅资料的主线，在对资料产生整体认识的基础上，进一步寻找各部分资料间的区别和关系。 （2）​ 筛选资料 就是从大量的资料中抽取出能说明研究问题的核心内容。筛选不是为证明自己“想当然”的结论而对资料进行任意取舍，而要依据两个标准：⒈必须能够说明或证明所研究的问题；⒉要考虑资料本身所呈现的特点，如出现的频率、反应的强度和持续的时间，以及资料所表现出的状况和引发的后果等。 （3）​ 解释和价值判断 在确定资料核心内容和主要概念的基础上，建构用来解释资料整体内容的理论框架。 3、资料分析方法 在各种各类的教育研究方法书中，介绍的分析方法有所不同，这里仅介绍几种常见的方法。 （1）分析和综合 分析和综合是方向相反的两种思维形式。分析是在思维中把研究对象分解为不同的方面、因素、层次、部分，然后进行分别考察的思维方法。由于教育现象本身的复杂性，我们很难一开始就能从整体上对它有深刻的把握，而必须在把研究对象逐步分解的基础上进行“各个击破”，力求把握部分对象的本质及他们之间的联系。例如我们研究教学时，通常把它分为教师、学生、教学内容和教学环境四个因素来认识。综合是在分析的基础上，把对研究对象各个部分、方面、因素、层次的认识在思维中结合起来，探明系统的结构机理和动态功能，形成整体性认识。分析的最终目的是综合，如果只是一味分析，就会陷入“只见树木，不见森林”的境地。仍以教学为例，通过对教师、学生、教学内容、教学环境的分析后，得出“教学是在一定的教学环境中，教师和学生、教师和教学内容、学生和教学内容之间不断互动的过程”的定论。这就是进行综合。 （2）归纳和演绎 归纳是从个别事实和直接经验分析开始，推演出有关事物的一般属性和本质特征的思维方法。归纳法可分为完全归纳法和不完全归纳法，由于教育现象本身的复杂性、多样性，完全归纳法在教育中的应用极少。不完全归纳法又分为枚举法和科学归纳法两种。枚举法是通过列举有代表性的事实来证实研究结论的方法。科学归纳法就是根据某一门类的部分对象本质属性和因果关系的分析，得出研究结论的推理方法。它所得出的结论可靠性程度较高，但仍然是具有或然性的，还需进一步证明才能确定变量之间是否存在因果关系。科学归纳法分为以下几种。 ①契合法 研究某一现象a的原因时，如果该现象分别在若干不同场合出现，在每个场合的先行条件中，只有一种情况（A）相同，其他情况都不同，那么这一相同的情况，就可能是研究对象a的原因。表示为： 先行情况 研究对象 A B C a A D E a A F G a 所以，A 可能是 a的原因 例如： 优秀生1：兴趣广泛 成绩优良 有理想 性格内向 优秀生2：兴趣广泛 身体好 反应灵活 优秀生3：兴趣广泛 知识面广 善于动手 外向 所以,兴趣广泛可能是优秀的原因。 ②差异法 研究某一现象a的原因时，如果该现象在一种场合出现，在另一种场合不出现，在两种场合的先行情况中，只有一种情况Ａ不同，其他情况都相同，那么这一不同情况Ａ就可能是研究对象a的原因。表示为： 　　　　　　　　先行情况　　　　　　　　　　研究对象 　　　　　　　　　ＡＢＣ　　　　　　　　　　　a 　　　　　　　　　　ＢＣ　　　　　　　　　　　a 　　　　　　　所以，Ａ可能是a的原因。 例如： 　　　　健康　品德　基础知识　科技素养　　　　　　　　竞赛成绩优异 　　　　健康　品德　基础知识　　　　　　　　　　　　　竞赛成绩平常 　　　　　　　　所以，科技素养可能是竞赛成绩优异的原因。 ③契合差异法 研究对象a出现的场合中，只有一个共同先行情况Ａ，研究对象不出现时，先行情况中都没有这个共同情况Ａ，那么，Ａ可能是研究对象a的原因。表示为： 　　　　先行情况　　　　　　　　　　　　　研究对象 　　　　ＡＢＣ　　　　　　　　　　　　　　　a 　　　　ＡＤＥ　　　　　　　　　　　　　　　a 　　　　ＢＭＮ　　　　　　　　　　　　　　　－ 　　　　ＣＧＰ　　　　　　　　　　　　　　　－ 所以，Ａ可能是a的原因。 例如： 　　　优秀生1：兴趣广泛　成绩优良　有理想　性格内向 　　　优秀生2：兴趣广泛　反应灵活　身体好 　　　一般生1：性格内向　反应灵活　有理想 　　　一般生2：性格外向　对人友善　品德好 所以，兴趣广泛可能是优秀的原因。 可见，契合差异法所得出的结论于契合法相同，只不过时由于结合了差异法，结论的可靠性有所提高。 ④共变法 在其他先行条件不变的条件下，如果某一现象发生一定程度的变化，另一现象也随之发生一定程度的变化，那么。前一现象就可能是另一现象的原因。 　　　　　　　　先行情况　　　　　　　　　　　研究对象 　　　　　　　　Ａ１ＢＣ　　　　　　　　　　　　a１ 　　　　　　　　Ａ２ＢＣ　　　　　　　　　　　　a２ 　　　　　　　　Ａ３ＢＣ　　　　　　　　　　　　a３ 所以，Ａ可能是a的原因。 例如： 　　　　　　　学校科技教育　　　　　　　　　　学生科技素养 　　　　　　　　　实施　　　　　　　　　　　　　　提高 　　　　　　　　　强化　　　　　　　　　　　　　　提高加快 　　　　　　　　　减弱　　　　　　　　　　　　　　降低 　 所以，学校科技教育可能是学生科技素养提高的原因。 ⑤剩余法 研究的某种复合现象abcd是由某一复合原因ＡＢＣＤ引起的，除去已知ＢＣＤ是bcd的原因外，那么，剩余部分Ａ和a之间也可能存在因果关系。 　　　　　　　　　　　复合现象abcd的复合原因ＡＢＣＤ 　　　　　　　　已知：　　　Ｂ是b的原因 　　　　　　　　　　　　　　Ｃ是c的原因 　　　　　　　　　　　　　　Ｄ是d的原因 所以，Ａ可能是a的原因。 演绎是从一般原理推演出个别结论的思维方法，适合于对假设进行检验。主要形式为三段论和假言推理。表示为： 　　　所有的Ａ都具有某种属性　　　　　　　　　　所有的Ａ都具有某种属性 　　　a属于Ａ　　　　　　　　　　　　　　　　　 b没有这种属性 所以，a具有某种属性。　　　　　　　　　　　　　　所以，b不是Ａ。 例如： 　　　任何现象都是有规律的　　　　　　　　教育是一种有意识的活动 　　　教育是一种社会现象　　　　　　　　　动物对下一代的哺育是没有意识的 　　　教育现象是有规律的　　　　　　　　　动物对下一代的哺育不是教育 以上是两种最简单形式的三段论，通过分析我们可以看出，要保证结论的正确性必须满足两个条件：大前提必须是正确的；推理形式必须正确。 假言推理形式表示为： 如果A，那么a 只有A，才a A 非A 所以，a 所以，非a 如果实施素质教育，就能提高学生素质 只有教师尊重学生，才有好的教育效果 实验学校B在实施素质教育 教师B不尊重学生 实验学校B提高了学生的素质 教师B不会取得良好效果 以上是两种最简单形式的假言推理，第一个是充分条件的假言推理，第二个是必要条件的假言推理。 （3）内插法和外推法 内插法是在分析过程中，在一系列已经确定的事实中间填补空挡，常常是在图表上把实验结果数据连成曲线，呈现一个总体发展趋势。外推法是在假定具有相同的发展趋势情况下，把结论推广到一系列观测的事实之外，把有关概念和特征加以推广的一种方法。 由于这两种方法都将研究结论应用到了研究对象本身以外，结论可靠性会受到怀疑，因此在应用时也要慎重小心。必须要保证：严格审查用以推理的前提和依据的正确性；结论要接受进一步的检验。 三、统计分析方法的选择 统计，就是将信息统括起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理论与技术，统计分析，就是对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。统计分析方法常与实验、观察、测量、调查研究所得的结果相联系，为研究作出正确的结论提供科学的途径和方法。 统计分析方法是定量研究的主要方法和重要基础，但数据资料和统计分析并非定量研究独享，定性研究也可以将统计分析作为解释分析的一种补充。事实上，统计方法在所有的定量研究和大量的定性研究中得到广泛的应用。而且统计分析本身也需要大量的判断，这种判断与定性研究中所需要的判断相同。 有了数据资料，能否正确地选择恰当的统计方法进行处理，对于结论的科学性与可靠性来说是非常重要的。实际上，对研究资料统计处理方法的选择，应该在制定研究、进行研究设计时就考虑周全。有些研究者可能忽视这一点，先收集资料，却不知如何处理资料，结果可能导致某些资料是多余重复的，浪费很多时间和精力；或者由于收集资料时是缺乏某种数据，而无法进行统计分析，造成无效劳动。研究常常是因为数据无法妥善处理，或者是因为没有选用恰当的统计方法而产生错误，这样使研究结果大打折扣，大大减弱了研究的价值和说服力。 那么，在众多的统计方法中，如何能在研究设计时选定恰当的、正确的处理手段呢？下面将提供一些线索或思路，以便了解选择统计方法的决策过程，从而能在研究设计实践中具体运用，提高自己的研究设计能力和处理实际问题的技能。 （一）影响选择统计方法的因素 在研究设计中，考虑选择统计分析方法，首先应根据研究所需解决的问题、所涉及的变量数目及性质，对可供选择的统计方法作初步的筛选决定。研究者应当确定，通过统计处理需要了解哪些情况，解决什么问题，或检验什么假设等。例如：是要了解某个样本数据的分布趋势，还是要计算某两组变量数值的相关系数；是要对某种现象作出科学预测，还是要检验两种实验处理的效果是否有显著的差别。 影响统计分析方法选择的因素很多，主要考虑以下四个因素： 1、研究问题的性质 教育研究有描述性研究和推论性研究之分。对描述性研究，研究者是想了解研究对象的特征或基本情况，通常可以采用平均数、百分位数、相关系数、标准差、差异系数等统计指标；对推论性研究，研究者往往试图从抽取的样本去推断总体性质，或者比较总体间有无差异，通常可以采用非参数检验（卡方x2检验）、平均数差异显著性检验(t检验或Z检验)、相关系数相关显著性检验、方差分析等。 2、数据资料的类型 根据测量工具的不同，研究数据可以分为以下四种类型： （1）​ 类别量表（nominal scale） 类别量表亦称名称量表，是根据事物的某一特点，对事物属性进行分类，用名称或数字来代表事物或性质，是给事物进行简单归类的一种量表形式。如运动员的号码，学生的学号等。男生为1，女生为0，在这里1和0只是代表事物的性质，只是起到给事物分类的作用，数字本身并不具有数量意义，只是为了给对象分类采用数字来代表。称名量表不能作大小比较或进行加减乘除运算，在数据处理上仅适宜作计数资料的统计，如可以计算百分比和列联相关、作x2检验等。 （2）​ 顺序量表(ordinal scale) 顺序量表亦称等级量表，只有等级顺序而无等距的单位和绝对零点，只是按研究对象的某一种属性的顺序排列出等第次序。如根据学生的测验成绩排出名次，成绩最好的为1，成绩次之为2，再次之为3，依次类推。顺序量表的数值具有等级性和序列性的特点，能够进行大小比较，但不能作加减乘除运算。在数据处理上能计算中位数、百分数、等级相关系数、肯德尔和谐系数及秩次方差分析等。 （3）​ 等距量表(interval scale) 等距量表亦称间距量表，是具有相等的单位，但没有绝对零点的量表。等距量表的数量单位之间的间距是相等的。如，温度摄氏30度至32度与摄氏18度至20度的温差是相等的。三个儿童在智商测验中分别得分105、110、115，在智商测验分数体系中，分数差距是相等的。由于等距量表具有相等的单位，因此可以进行加减运算，但不能作乘除运算。等距量表可以广泛运用统计方法，如平均数、标准差、相关系数以及t检验、Z检验和F检验等多种检验。 （4）​ 等比量表(ratio scale) 有相等的单位和绝对零点的量表是等比量表，亦称比率量表。等比量表除了具有类别、顺序、等距量表的特征外，还有一个具有实际意义的绝对零点。零点是指测量的起点或参照点。有些零点是人定的，称相对零点，如摄氏零度，这里零度并不意味着没有一点温度，而是以人定的冰点为参照标准。像学生的考试成绩、智商的0分都是相对零点。有些零点具有实际意义，称绝对零点。如年龄、身高、经费开支等都有绝对零点，0岁、0米、0元中的“零”都表示真实的“无”，表示一点都没有。等比量表具有绝对零点，可以进行加减乘除运算，可以表示倍数关系。当然等比量表适用的统计方法就更多。 3、数据的分布状态 在选择统计分析方法时，数据分布状态是需要考虑的因素之一。通常对数据集中趋势的度量可以用集中量数，数据呈正态分布时，选择算术平均数为好，当数据是偏态分布时，选择众数为佳。描述数据离散程度的量数一般选择标准差。在推断统计方法的运用中，一般需要满足的两个前提条件是：总体分数呈正态分布；组间差异相等。 4、数据资料的特征 在收集数据的过程中除了要注意资料的真实性和可靠性外，还要特别注意区分两类不同性质的资料，一是连续变量，也叫计量资料，这类资料通常是通过实际测量得到的数据，是一组由高到低呈连续性变化的数值，其数据和数据之间取值无限。如对学生的身高、体重测量得到的数值，或在考试测验中获得的分数等；二是间断变量，也叫计数资料，指通过对事物类别、等第等属性点计所得的数据，其数据和数据之间取值有限。如学生性别分为男生和女生的人数，学习成绩在优、良、中、及格、不及格各个等级中的人数等。 对于不同特征的数据资料，采用的统计处理方法也不相同。如果所研究的两个组的数据是用连续变量表示的，那么就应该计算平均数和t值来分析组间差异；如果数据是以间断变量表示的，那么就应该采用x2检验的方法来比较组间各个类别的频次差异。 另外，统计检验还需考虑样本是相关样本还是独立样本，是大样本还是小样本。相关样本是在抽取样本时经过一一配对的原则或者用一组样本测试两次得到的两组样本；独立样本是采用随机原则抽取出的两组样本。大样本一般在30个（或50个）被试以上，小样本一般在30个（或50个）被试以下。不同性质的样本所采用的统计方法和公式会有所不同。 （二）初步筛选统计方法 选择统计分析方法研究者需要了解两方面的内容，一是各种统计方法的适用条件，二是对研究问题的性质、数据类型以及研究设计要求作出判定。研究需经统计处理解决的问题大致可归为四类：①描述数据的分布情况；②探讨变量之间的关系；③检验样本或总体差异的显著性；④对某些方面加以预测。在研究具有不同数目的变量，或变量的性质不同时，可供选择的统计方法是不同的。研究设计者可根据自己研究中的实际条件，参照表11-1进行初步的筛选。 表11-1 统计方法的初步筛选表 需要解决的问题 变量数目 变量性质 可供选择的统计方法 描述数据 分布情况 1 1 1 1 类别 顺序 等距 等比 众数，百分位数，图示 中数、百分比、四分位数、百分等级、图示 算术平均数、倒数平均数、标准差、 全距、中数、百分比、图示 几何平均数、标准差、全距、中数、百分比、图示 探讨变量之间的关系 2 >2 2 2 >2 均为连续 均为连续 均为等级 均为类别 均为等级 积差相关、相关比 多重相关、偏相关 等级相关 列联相关 肯德尔和谐系数 检验差异的显著性 2 DV等距 t检验、Z检验、x2正态性检验、F检验（方差分析）、协方差分析 2 DV等级 U检验、中数检验、符号检验、符号秩次检验、秩次方差分析 2 DV类（频率、次数） x2检验 >2 （DV=1） DV等距 方差分析、协方差分析 统计预测 >2 （DV=1） DV等距 多重回归、路径分析、因素分析 >2 （DV=1） DV类别 判别分析 >3 （DV>1） DV等距 2 DV等距 回归分析 [注] DV=因变量(dependent variable的缩写) (引自王坚红编：《学前儿童发展与教育科学研究方法》，人民教育出版社1991年，第242页) 为了理解表11-1选择统计方法的基本过程,我们举几个例子说明. 例1：我们在某校一个班级中开展一项识字的教改实验，期末进行一次测试，并对测试所得数据进行统计分析，从而了解该班学生的成绩及其分布。此时，我们要解决的问题是：描述数据的分布情况；变量的数量是1；变量的性质是等距或等比；可供选择的统计方法有平均数、标准差、百分比、图示等。 例2：36名五年级学生的数学学习成绩（X）与参与课堂学习活动态度（Y）的关系如下表所示。问：五年级学生的数学学习成绩与参与课堂学习活动态度之间是否存在相关的联系？ 表11－2 五年级学生数学成绩与课堂学习态度的成绩比较表 序号 成绩X 态度Y 1 2 3 4 5 6 . . . 36 90 84 76 71 71 69 . . . 43 80 85 79 76 77 70 . . . 62 此时，我们要解决的问题是：学生的数学成绩与参与课堂学习活动态度之间的关系；变量是两个，即：学生的成绩、参与课堂学习的态度（采用百分制评定）；变量的性质是连续的；可选择的描述统计方法是计算积差相关系数。 例3：例2实际上是检验一下五年级学生的数学成绩与参与课堂学习活动态度之间是否存在相关，在此，我们要解决的问题是：检验相关的显著性；由于两组样本人数为36，严格讲可以作为小样本，变量是两个；因变量是连续的；因此可选择的推断统计方法是t检验，或者直接查积差相关系数界值表作统计决断。 例4：如果例2中五年级学生的数学成绩与参与课堂学习活动的态度之间存在显著的相关性，那么是否可以根据五年级学生的数学成绩来预测学生参与课堂学习活动的态度？或者根据学生参与课堂学习活动的态度来预测学生的数学成绩？这里，我们要解决的问题是：统计预测；变量是两个；因变量是等距的；所以我们可以选用的统计方法是回归分析。 初步筛选的结果，只是在大概范围内可能性的选择，最终的决策还应进一步根据实际情况，对照各种方法所要求的假定条件，以及样本大小和是否相关等特性，作出进一步的分析和选择。 （三）统计检验方法的选择 在初步筛选的基础上，研究者应分析具体的研究样本及数据是否符合特定检验方法的各种假定条件，从而在筛选出的几种可能性中选定最合适于实际样本资料的检验方法。如同时有不止一种适宜的方法可用时，应进而对它们作深入细致的比较，以作出最佳决策。 表11-3提供了这一步选择的思路。如按表中列出的各项要求一一对照，可以比较容易地作出选择决定。 表11-3 统计检验方法的选择决策表 变量性质 假定条件 样本 容量 样本特征 选择决策 正态分布 方差分析 观测值独立性 连续 连续 连续 DV连续 DV连续均连续 DV连续 DV连续 DV连续 IV连续 DV类别 顺序 顺序 顺序 顺序 顺序 顺序 类别 （或计次） √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ / / / / / / √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ / / / / / / √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ <30 <30 ≥30 每组≥10 大 大 每组≥10 或不少于变量数 大 大 大 小 <25 <25 小，可<10 小,可≤5 小 大或小 独立 相关 独立 独立 相关或独立 独立 相关 独立 独立 相关 相关 独立 独立 相关 独立 独立样本t检验（N相等与不相等时用不同公式） 相关样本t检验 Z检验 方差分析、协方差分析 多重回归分析 因素分析 多因素方差分析 重复测量方差分析、 路径分析、典型相关分析 判别分析 中数检验 符号检验 符号秩次检验 U检验 单向秩次方差分析 双向秩次方差分析 x2检验 [注] IV=自变量（independent variable的缩写）；DV=因变量(dependent variable的缩写)。 (引自王坚红编：《学前儿童发展与教育科学研究方法》，人民教育出版社1991年，第244页) 相对于表11-1来说，表11-3对于实际操作比较简单，例如，当数据是连续，样本数量小于30，且总体服从正态分布时，无论样本是独立的还是相关的，均选择t检验。如果样本数量大于等于30，则选择Z检验。 （四）相关方法的选择 相关方法是教育研究中常用的统计技术，在这里将各种相关方法和所需条件汇集列于表11-4中，使之一目了然，研究者可按变量数据情况，以及各相关方法的具体要求和条件加以对照，以便在研究设计中选择合适的相关方法。 表11-4 相关技术选择决策表 相关方法 系数符号 取值范围 变量数目 变量性质 其它要求 积差相关 r -1.00～+1.00 2 连续 1、两变量呈正态分布，且方差相似， 2、​ 两变量呈直线关系 3、N>30 等级相关 rR -1.00～+1.00 2 等级 一般在92 等级 相同等级出现时需校正 点二列相关 rpb -1.00～+1.00 2 1连续 1二分 二列相关 rb -1.00～+1.00 2 1连续 1人为二分 列联相关 C <1.00 2 类别 须先求出x2值 相关比 η 0～1.00 2 连续 变量无线性关系 偏相关 rx1x2x3 -1.00～+1.00 >3 连续 先求出各对变量的r 多重相关 R -1.00～+1.00 多个 连续 变量呈线性关系 (引自王坚红编：《学前儿童发展与教育科学研究方法》，人民教育出版社1991年，第245页) 表11-4只是针对相关研究方法所做的归纳总结，对于相关系数的符号来说，比较容易理解，即正数为正相关，负数为负相关，相关系数为零，表示零相关；至于变量是多少，也好判别；关于变量的性质，如变量都是用90分、80分或75分这样的具体分数来表示的，即为“连续变量”，若用1、2、3或者甲、乙、丙、丁表示的，即为“等级量表”，如果一个变量用具体的分数表示的，另一个是用“男”、“女”表示的，前面的即为“连续变量”，后面的即为“二分变量”，若后面的是用“重点”和“非重点”表示的，则为“人为二分”变量。 选择统计分析方法的有关技术为研究设计提供了必要的背景知识，恰当运用统计分析方法可以使研究计划更具科学性和学术性。当然掌握选择统计分析方法的技术需要一定的统计分析的基础知识，这方面的具体知识请参考教育统计学的有关教材。