[內容來源]
徐正光、黃順二(民81,譯, Rosenberg 原著)
調查分析的邏輯, 2nd ed.(民68初版)
臺北: 黎明文化。
[檢定因素]
為了增進對原來兩變數間關聯的瞭解, 引進第三個變數, 稱之為
「檢定因素(test factor)」; 另一稱呼是「控制變數 (control
variable)」。這樣的過程, 稱為「周密化(elaboration)」。
[檢定因素種類]
外加變數、內含變數、中介變數、前導變數、抑制變數、曲解變數
[檢定因素其他用途]
條件關係、聯結影響
[例 1] 兩變數統計結果發現天主教徒投票給民主黨的比例比基督教
徒高。研究者想追問: 為甚麼?
[例 2] 研究發現年齡和收聽宗教節目有關:
「年輕人」有17%收聽, 而「老年人」有26%。
對此結果, 我們或許會有所聯想:
老年人可能較寂寞, 需要宗教的慰藉? 或者,
老年人比較會想到身後的問題, 對宗教比較有興趣?
但研究者控制教育程度結果:
高教育: 年輕 9%, 老年 11%;
低教育: 年輕 29%, 老年 32%。
看來年輕樣本所以比老年樣本收聽宗教節目比例較低, 並不
是因年齡影響偏好或對宗教需求, 而是教育程度差異的影響。
至於教育程度如何影響, 或又有其他因素介入其中, 這又是
另一故事了!
[例 3] <齊力(民70) 教育與親人因素對婦女生育意願影響之研究>
以「理想子女數」為生育意願指標, 教育程度別平均數
從「不識字」的 3.27 遞降到「大專以上」的 2.28。
這差異確實是「教育程度」造成的? 或者, 過去的研究
發現年齡也是影響理想子女數的一個因素。上述教育程
度的差別理想子女數, 是否源自年齡結構的差異?
為解決上述疑惑, 研究者控制年齡, 結果:
不識字 小 學 中 學 大專以上
20-24歲 2.67 2.78 2.51 2.29
25-29歲 3.11 2.82 2.45 2.26
30-34歲 3.13 2.96 2.53 2.26
35-39歲 3.44 3.12 2.73 2.42
[例4]<Goldhamer and Marshall (1949) Psychosis and Civilization>
研究發現在過去一世紀 (1845-1945), 精神病的比例有顯著且
持續性的增加。
解釋:
一些「生活情況」的改變, 造成了「嚴重的緊張」, 因而導致
「精神崩潰」。例如: 追求較高地位的努力失敗; 由農莊移居
都市造成孤立、互不認識; 宗教維繫力量的崩潰; 經濟生活增
強了競爭性; 快速改變及流動性造成社會混亂; 離婚率增高。
實際上, 控制了年齡後發現:
(1) 除了「50歲以上」該組之外, 其他年齡層精神病比例並沒
有真正的改變。
(2) 年紀大的人最常見的精神病是「老年痴呆症」, 是生理的
衰退, 而非精神緊張之故。
換言之, 100 年間人口年齡結構的改變, 導致表面呈現精神病
比例提高。「50歲以上」這組精神病比例的改變, 應也是這個
原因所致。
時間: Mon Nov 12 13:56:21 2001
在調查分析中引進「檢定因素」, 是所謂「周密化」的策略。這個
策略是這樣的: 當我們發現「兩變數間」有關聯時, 首先檢討它們
的關聯意義: 是對稱的? 相互的? 或非對稱的? 然後我們給予批判
「這個關聯是真的嗎?」 檢驗這項質疑的方法就是考慮是否有外加
變數同時影響雙方? 若關聯証實並非由第三者(外加變數)引起, 接
著考慮這項關聯是否因內含變數而存在? 或是這項關聯是透過怎樣
的中介變數而影響反應?
對於兩變數間發生預期之外的關聯不顯著現象, 或關聯方向 (正負
向) 異常, 一個安全的程序是追查其間是否有抑制變數或曲解變數?
檢定因素之外, 條件關係及聯結的影響也需要考慮。
但, 重要的是: 上述周密化或檢定因素、條件關係等的檢查, 並不
限於字面上的 2+1 變數的分析。事實上這裡所談的只是一個觀念:
當我們在資料分析發現一種關聯存在時, 接下來應考慮這項統計關
聯的真實性(是否由其他變數造成的?) 甚至進一步追查該關聯的細
節(內含、中介、條件關聯等)。對一個理應存在資料卻呈現不同結
果的現象, 更應檢查是否有抑制、曲解因子的存在。所謂「兩變數
的關聯」, 可解釋為「兩組變數間的關聯」, 最重要的形態是一群
解釋變數和一個反應變數間的關聯。而所謂「第三變數(檢定因素)」,
也不限於單一變數,而可代表一群變數。
留言列表
統計 (9)
{{ article.title }}