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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考，不能作为科学依据。本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。不能作为科学依据。,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考，不能作为科学依据。本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。不能作为科学依据。,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考，不能作为科学依据。本资料仅供参考，不能作为科学依据。谢谢。不能作为科学依据。,教育科学定量研究几个问题,辛 涛,教育部基础教育质量监测中心,1/39,提要,一：我国教育科学研究要强调定量研究,二：可操作、可重复是其基本特征,三：程序性是定量研究普通要求,四：探寻因果关系是定量研究关键追求,五：教育科学研究能够取得变量间因果关系吗,2,2/39,3,一、我国教育科学研究要强调定量研究,3/39,教育科学两大研究范式,“,自然主义范式,”,（定性研究）,从人文学科推衍出来，关注整体和定性信息以及了解方法,“,实证主义范式,”（定量研究）,模仿自然科学，强调适适用数学工具来分析、经验、量化观察；研究任务在于确立因果关系，作出解释,4/39,量化研究与质性研究,比较,量化研究,质性研究,哲学基础,研究范式,逻辑过程,理论模式,主要目标,分析方法,主要方式,资料搜集技术,研究特征,研究对象,研究汇报,实证主义,科学范式,演绎推理,理论检验,相关关系因果联络,统计分析,试验、调查,量表问卷结构观察,客观,个人或代表人群样本,客观公正,人文主义,自然范式,归纳推理,理论建构,深入了解社会现象,文字描述,实地研究,参加观察、深度访谈,主观,个案,诠释性汇报反应建构,5/39,我国教育科学研究传统,我国教育研究有很长质性研究历史,量化研究一直没有成为研究主流,请切记,:,没有数据支撑，你只是一个持有观点普通人,6/39,7,二、可操作、可重复是定量研究基本特征,7/39,客观实证性证据,:Show me,可重复性,:Let me see for myself,“,允许质疑：很多观念会被拒绝,科学假设,操作性标准,决定性标准,不变性标准,8/39,当前教育科学研究一些问题,需要处理问题不明确。如：,实施开放式教学，培养创新精神研究,高中物理教学中增加实践步骤，培养创新能力研究,指导学生学习策略，优化学生学习行为研究和试验,9/39,当前教育科学研究一些问题,课题名称外延太大，研究对象不清楚。如：,幼儿创新教育研究,关于素质教育评价体系研究,教学心理学应用研究,教学方法研究,研究范围不清。如：,校本课程建设研究,学科教学中渗透环境教育研究,10/39,操作化是定量研究前提,操作化是量化研究基本要求，表达在众多方面：,课题选择与命名,研究假设提出,变量操作化定义等,布里奇曼指出：一个概念或变量不应以属性来定义，而应以实际操作来确定，采取测量它操作方法来界定。,11/39,觀察、概念、構念、定義,圖,購買和蒐集資料關係研究概念圖,觀察,概念,構念,真實,(reality),和,事實,(facts),購 買,蒐集情報,滿 意 度,品牌認知,(comprehension),態 度,(attitude),假定關係,操作性定義,操作性定義,抽象化,低,高,資料來源：,Davis&Cosenza(1993),“,Business Research for Decision Making,”,3,rd,edition,p.26,12/39,觀察、概念、構念、定義,表,2-1,概念及構念組成定義及操作性定義說明,定義,組成定義,操作性定義,概念,購 買,藉由付錢或付出其它等值物品去取得物品或服務一種行動,名冊上在過去一年中有購買,FORD,汽車且已付款者,搜尋情報,為了決策目标而蓄意搜尋資訊,藉由五個項目，以李克特五點量表來評分,構念,滿 意 度,產品效益能滿足預期效益程度,事前預期效益和試後效益評價差異,品牌認知,一個特定產品特質能被了解程度,對特定產品屬性記得起來比率,態度,一種後天學習偏好(Iearned predisposition)，並持久性維持此種偏好,就由八個項目，以七點必伯拉(Bipolar)量表來評分,資料來源：,Davis&Cosenza(1993),“,Business Research for Decision Making,”,3,rd,edition,p.27,13/39,14,三、程序性是定量研究基本要求,14/39,教,育,与,心,理,学,定,量,研,究,流,程,图,撰写研究结果,理论基础或研究目,量表研究,试验研究,选取通用量表,发展或修订,新量表,预测,项目分析,效度分析,信度分析,正式量表,正式测试,数据统计分析,量表质量,分析,量表编制技术,试验设计技术,推断统计分析,多元统计分析,描述统计分析,非参数检验,(,可验证假设,),15/39,16,四、因果规律是定量研究关键目标,16/39,科學,研究,目标,控制,(control),報導,(reporting),敘述,(description),預測,(prediction),解釋,(explanation),圖,科學努力程度,最高,(highest),了解程度,(degree of understanding),最低,(lowest),17/39,对因果关系了解,什么是因果关系。,Locke,（,1690,）指出,“,A cause is that which makes any other thing,either simple idea,substance,or mode,begin to be;and the effect is that which had its beginning from other thing,”,（原因就是能够使一些其它事情、想法、物质、或样式开始出现，而结果就是它从其它事情中取得一个开始）,18/39,对因果关系了解,对因果关系认识是重复和无限发展过程。,人类对对因果关系认识也是,“,实践、认识、再实践、再认识，循环往复以至无穷,”,过程。,因果关系中识别问题：我们只能研究原因结果，而不是结果原因。,19/39,对因果关系了解,自然科学中因果关系通常是决定性；,社会科学中因果关系是概率。,一个原因不可能完全被决定，研究者只是寻求结果出现概率，所做分析并不是测量因果关系，而是原因造成结果出现概率。,20/39,对因果关系了解,进行因果推论标准。,1,2,3,4,因果相对性,因果操纵性,因果时间性,消除潜在影响,21/39,因果关系本质,例子：,我国现在有不少私立学校，这些学校普通都有一流硬件设施和相对很好师资，那么是否私立学校学生成绩比公立学校好？,有些人提出，教育是最好投资，因为上大学人收入显著高于没上大学人收入。这个命题是不是有问题？,22/39,因果关系本质,因果关系本质上是一个反事实问题。,总期望规则（,total expectation rule,）：,E(Y,t,-Y,c,)=E(Y,1,t,-Y,1,c,)(1 q)+E(Y,0,t,-Y,0,c,)q,分解为两个部分：,上了大学人和他们假如不上大学比：,E(Y,1,t,-Y,1,c,)(1 q),没上大学人和他们假如上了大学比：,E(Y,0,t,-Y,0,c,)q,23/39,因果关系本质,因果关系本质上是一个反事实问题。,假如要知道上大学人和不上大学收入平均差异是多少，最少需要四个部分数据：,确实上大学,确实没上大学,可能上大学,不大可能上大学,24/39,因果关系本质,因果关系本质上是一个反事实问题。,但只能观察到两个部分数据：,确实上大学,确实没上大学,可能上大学,不大可能上大学,25/39,因果关系本质,因果关系本质上是一个反事实问题。,要完成份析，就必须引进假设：,“可能上大学人假如确实没上大学”收入水平和“不大可能上大学也确实没上大学人”收入水平是相当：,E(Y,1,c,)=E(Y,0,c,),“,不大可能上大学人假如上大学”收入水平和“可能上大学也确实上了大学人”收入水平是相当：,E(Y,1,t,)=E(Y,0,t,),26/39,因果关系本质,因果关系本质上是一个反事实问题。,总期望规则就变成：,E(Y,t,-Y,c,)=E(Y,1,t,-Y,1,c,)(1 q)+E(Y,0,t,-Y,0,c,)q,=E(Y,1,t,Y,0,c,)(1 q)+E(Y,1,t,-Y,0,c,)q,=E(Y,1,t,Y,0,c,),假如忽略了个人素质这个变量，只是进行简单比较，就会高估大学教育回报率，犯干扰变量偏误。,干扰变量偏误出现条件。,27/39,28,五、教育科学研究能否取得因果关系,28/39,因果关系详细化,教育科学不可能经过实证方法处理反事实问题。,教育科学研究对象是人或与人相关社会现象、事实，而人生存含有时空唯一性，我们不可能让一个人既上过大学又没上过大学，不可能让一个学生既是独生儿女，又有弟兄姐妹。,Holland(1986),提出两种处理方案，自然科学处理方案和统计处理方案。,29/39,因果关系详细化,科学处理方案。,重复试验。,随机分组。,科学方案缺点,极难满足反应恒定、效应短暂和单元同质假设；,外部效度问题。,30/39,因果关系详细化,统计处理方案。,尽可能使被试前测特征和分组安排独立，二者之间没相关系。,尽可能包含影响结果变量,常见统计方法,:,固定效应模型,(fixed effects model),工具变量,(instrumental variable),倾向分数,(propensity score),回归间断点,(regression discontinuity),结构方程模型,(structural equation model),31/39,怎样利用倾向分析：一个实例,一个分析实例：独生儿女和非独生儿女成绩是否有显著差异？,学生成绩在城镇、性别、东中西部上有显著差异，家庭社会经济地位高低、家庭学习资源多少以及学生本人学习态度也都会影响学习成绩。,在分析独生儿女和非独生儿女成绩差异时候，需要保持两组被试在上述特征变量上均衡。,32/39,怎样利用倾向分析：一个实例,将各特征变量对分组变量做,logistic,回归,特征变量,B,S.E.,Wald,Sig.,Exp(B),城镇,128.957,.000,城市,-.815,.075,117.117,.000,.443,城镇接合部,-.619,.087,50.808,.000,.539,性别,-.929,.063,220.135,.000,.395,省份,577.253,.000,西部某省,1.914,.085,512.015,.000,6.777,中部某省,.130,.071,3.370,.066,1.139,家庭社会经济地位,.411,.033,157.447,.000,1.509,家庭学习资源,-.019,.002,68.787,.000,.981,学习态度,.004,.003,1.060,.303,1.004,截距,-.585,.318,3.386,.066,.557,33/39,怎样利用倾向分析：一个实例,分层后独生儿女组和非独生儿女组均衡性比较,倾向评分（,M,SD）,按,PS,分层,独生儿女,非独生儿女,1,0.1096,0.0291,0.1163,0.0321,2,0.2198,0.0337,0.2277,0.0336,3,0.3381,0.0335,0.3447,0.0324,4,0.4629,0.0338,0.4664,0.0337,5,0.5801,0.0350,0.5839,0.0342,6,0.6946,0.0358,0.7026,0.0329,7,0.8048,0.0323,0.8126,0.0326,8,0.9218,0.0252,0.9331,0.0279,分层以前,0.4641,0.2283,0.7302,0.2060,34/39,怎样利用倾向分析：一个实例,分层后独生儿女组和非独生儿女组均衡性比较,35/39,怎样利用倾向分析：一个实例,分层前，独生儿女成绩显著好于非独生儿女，,F=166.048,，,P=0.000,分层后独生儿女组和非独生儿女组成绩比较,按,PS,分层,独生儿女,非独生儿女,F,Sig.,1,88.41,81.72,6.626,.011,2,83.89,80.49,4.248,.040,3,83.1,79.94,5.371,.021,4,80.34,77.33,4.928,.027,5,79.58,77.54,3.706,.055,6,79.01,76.95,2.565,.110,7,76.44,75.82,.234,.629,8,72.22,73.8,.669,.414,36/39,怎样利用倾向分析：一个实例,分层前，独生儿女成绩显著好于非独生儿女，,F=166.048,，,P=0.000,分层后独生儿女组和非独生儿女组成绩比较,按,PS,分层,独生儿女,非独生儿女,F,Sig.,1,88.41,81.72,6.626,.011,2,83.89,80.49,4.248,.040,3,83.1,79.94,5.371,.021,4,80.34,77.33,4.928,.027,5,79.58,77.54,3.706,.055,6,79.01,76.95,2.565,.110,7,76.44,75.82,.234,.629,8,72.22,73.8,.669,.414,37/39,怎样利用倾向分析：一个实例,分层后独生儿女组和非独生儿女组成绩比较,38/39,39,谢 谢！,39/39,
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