当然可以！“夸层次研究”（通常指多层次分析或多水平模型，Multilevel Analysis / Hierarchical Linear Modeling）的数据收集是其成功的关键，因为这类研究的核心是数据嵌套结构，所以数据收集方法必须能精确地反映这种结构,并保证每个层次的数据质量。
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下面我将详细、系统地介绍夸层次研究数据的收集方法、关键原则和具体步骤。
什么是夸层次研究？
明确概念,夸层次研究是指数据具有层级嵌套结构的研究。
- 学生嵌套在班级里：班级是水平2,学生是水平1。
- 员工嵌套在公司里：公司是水平2,员工是水平1。
- 患者嵌套在医院里：医院是水平2,患者是水平1。
- 重复测量嵌套在个体里：个体是水平2，多次测量是水平1（如纵向研究）。
核心问题：低层次单位（如学生）的特征会相互影响，并且会受到高层次单位（如班级）特征的影响，简单回归会忽略这种依赖性,导致标准误估计不准。
数据收集必须同时捕捉到个体特征和群体特征。
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数据收集的核心原则
在开始收集数据之前,必须牢记以下几个核心原则：
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明确研究假设与层次
- 跨层次效应：高层次变量影响低层次结果（如：学校资源水平影响学生成绩）。
- 跨层次交互：高层次变量调节低层次变量与结果的关系（如：班级氛围调节了学生努力程度与成绩的关系）。
- 低层次聚合效应：低层次变量的聚合值（如班级平均学习动机）影响高层次结果或个体结果。
- 数据收集计划必须服务于你的研究假设。
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保证嵌套结构的完整性
- 你需要知道每个低层次单位（学生）属于哪个高层次单位（班级），如果数据缺失，导致无法匹配,该样本就只能被舍弃。
- 例子：如果收集了学生的问卷，但不知道他们所在的班级,那么你就无法进行班级层面的分析。
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避免“生态谬误”与“还原论谬误”
（图片来源网络，侵删）- 生态谬误：不能简单地用高层次群体的平均数据来推断个体行为（不能因为一个班级平均成绩高，就断定该班级里每个学生成绩都好）。
- 还原论谬误：不能只用个体数据来解释群体现象（不能只看学生个人努力，就完全忽略班级文化对学生成绩的影响）。
- 解决方案：必须在所有相关层次上收集数据。
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确保样本量充足
- 夸层次分析对样本量有特殊要求，高层次单位（如班级、学校）的数量比低层次单位（如学生）的数量更重要。
- 经验法则：
- 水平2（高层次）：至少需要 20-30 个单位，少于10个,模型会非常不稳定。
- 水平1（低层次）：每个水平2单位内，至少需要 10-20 个水平1单位，样本量越大,估计越精确。
数据收集的具体方法与步骤
夸层次研究的数据收集通常是一个“自上而下”和“自下而上”相结合的过程。
确定层次与抽样框
这是最关键的一步，你必须明确你的研究有几个层次,并为每个层次找到合适的抽样框。
- 示例研究：研究“学校领导风格（水平2）如何影响教师的教学投入（水平1）”。
- 水平1（低层次）：教师。
- 水平2（高层次）：学校。
- 抽样框：
- 水平2抽样框：教育局的“所有公立学校名单”。
- 水平1抽样框：从选定的学校中获取“在职教师名单”。
设计并开发多层次问卷/测量工具
你需要设计至少两种问卷：个体问卷和群体问卷。
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个体问卷（水平1）
- 收集个体层面的变量。
- 因变量：教师的教学投入。
- 个体自变量：教师的教龄、学历、自我效能感等。
- 个体控制变量：性别、年龄等。
- 关键：问卷中必须包含一个“标识符”，让每个教师能唯一识别自己所在的学校（如：“您所在的学校名称/代码是？”）。
- 收集个体层面的变量。
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群体问卷/数据（水平2）
- 收集群体层面的变量。
- 群体自变量：学校的领导风格（可能需要校长填写，或通过教师问卷聚合计算）。
- 群体控制变量：学校类型（小学/初中）、学校规模（师生比）、学校所在地区（城市/农村）、学校经费等。
- 数据来源：
- 直接发放：向校长或学校管理层发放问卷。
- 公开数据：从教育统计年鉴、教育局年报等获取学校规模、经费等客观数据。
- 聚合计算：将个体问卷中的某些题项（如对校长的评价）在群体层面取平均值，作为群体变量（如“感知到的校长支持度”）。
- 收集群体层面的变量。
选择合适的抽样策略
抽样策略决定了你最终数据的结构和代表性。
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整群抽样
- 方法：首先随机抽取若干个高层次单位（如抽取20所学校），然后在这些被选中的单位内，抽取所有或部分低层次单位（如抽取每所学校的所有教师）。
- 优点：操作方便，成本低,能保证群体内部的结构。
- 缺点：群体内样本可能存在相似性，方差较小,可能影响结论的外推性。
- 适用场景：当高层次单位数量有限,或研究重点是群体效应时。
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分层抽样
- 方法：首先将所有高层次单位按照某个特征（如学校类型、地区）分成若干“层”,然后从每一层中随机抽取高层次单位。
- 优点：能保证样本在不同特征上的代表性,提高估计精度。
- 示例：将学校分为“城市重点”、“城市普通”、“农村”三层,然后从每层中抽取一定比例的学校。
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两阶段抽样
- 方法：第一阶段，从高层次单位中随机抽取一个样本，第二阶段，在被选中的每个高层次单位内,再随机抽取低层次单位。
- 优点：比整群抽样更灵活，成本更低,且比简单随机抽样更能保证样本的分散性。
- 示例：第一阶段随机抽取20所学校，第二阶段，在每所学校中,随机抽取30名教师。
执行数据收集
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获取知情同意：这是伦理要求，需要同时获得高层次单位（如学校）和低层次单位（如教师）的同意。
- 先联系学校管理层,获得许可。
- 向教师发放知情同意书，说明研究目的、数据保密措施,并告知他们可以随时退出。
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数据匹配与链接：
- 这是技术核心！ 必须确保个体数据和群体数据能够准确匹配。
- 常用方法：
- 唯一编码：为每个学校分配一个唯一代码，教师在问卷中填写这个代码,这是最推荐的方法。
- 名称匹配：使用学校全称进行匹配，但要注意大小写、空格等细节,容易出错。
- 数据管理员统一录入：由研究团队统一管理,确保教师ID和学校ID的对应关系准确无误。
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保证数据质量：
- 预测试：在小范围内试填问卷，检查问题是否清晰、无歧义。
- 培训调查员：如果由他人执行，需进行统一培训,确保指导语一致。
- 逻辑核查：在数据录入后，进行逻辑检查，如“年龄=30，教龄=40年”这种明显错误。
一个具体案例：研究“班级氛围对学生学业成绩的影响”
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研究层次：
- 水平1：学生
- 水平2：班级
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变量：
- 水平1因变量：学生期末数学成绩。
- 水平1自变量：学生的学习动机、每日学习时间。
- 水平2自变量：班级氛围（如师生关系、同学互助）。
- 水平2控制变量：班主任教龄、班级类型（快/慢班）。
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数据收集方法：
- 抽样：
- 第一阶段：从全市所有初中中，随机抽取20个班级（水平2抽样）。
- 第二阶段：在这20个班级中，对全体学生进行问卷调查（水平1抽样）。
- 数据来源：
- 学生问卷（水平1）：
- 收集学习动机、每日学习时间、班级氛围感知（用于后续聚合）。
- 关键：让学生填写自己所在的班级编号（由学校提供）。
- 教师问卷/学校数据（水平2）：
- 向班主任发放问卷,评估班级整体氛围。
- 向学校教务处获取每个学生的期末数学成绩（客观数据）。
- 获取班主任的教龄等背景信息。
- 学生问卷（水平1）：
- 数据匹配：使用“班级编号”作为唯一标识符，将学生的问卷数据、成绩数据与班级数据（班主任教龄、班级氛围评分）进行匹配。
- 抽样：
夸层次研究的数据收集是一个系统工程，其核心在于清晰地定义嵌套结构，并采用匹配的抽样和测量方法来捕捉不同层次的信息,记住以下要点：
- 先设计，后实施：在收集数据前，必须画好你的“数据地图”，明确每个层次需要什么数据,以及如何链接它们。
- 双重数据源：既要收集个体数据,也要收集群体数据或通过个体数据聚合得到群体变量。
- 标识符是生命线：确保有一个可靠、唯一的标识符来匹配不同层次的数据。
- 伦理与质量：严格遵守研究伦理,并通过预测试和逻辑核查保证数据质量。
你才能为后续的夸层次模型分析打下坚实、可靠的基础。
