核心研究设计类型
这是量化研究的“骨架”,决定了研究的基本逻辑和实施步骤。
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实验研究
这是检验因果关系最严谨的方法，研究者通过操纵一个或多个自变量，观察其对因变量的影响,同时控制其他无关变量。
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前测-后测控制组设计
- 流程：随机将被试分为实验组和控制组 -> 对两组进行前测 -> 对实验组施加干预 -> 对两组进行后测 -> 比较两组后测成绩的差异。
- 例子：研究一种新的教学方法（自变量）是否能提高学生的数学成绩（因变量），随机选择两个班级，一个班级用新方法教学（实验组），另一个用传统方法（控制组），在学期初和学期末对两个班级进行数学测试,比较成绩变化。
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准实验设计
- 特点：当研究者无法将被试完全随机分配时使用（以整个班级为单位），虽然不能完全控制所有混淆变量,但仍能有效检验因果关系。
- 例子：比较重点学校和非重点学校（非随机分组）在实施同一项德育课程后，学生行为规范（因变量）的差异。
非实验研究
当研究者无法操纵变量,只能观察和测量现有变量之间的关系时使用。
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调查研究
- 特点：通过问卷、访谈等方式，从大样本中收集数据，了解群体的特征、态度、行为或观点。
- 例子：通过问卷调查大学生对在线学习的满意度及其影响因素（如网络条件、课程设计、师生互动等）。
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相关研究
- 特点：旨在探讨两个或多个连续变量之间关系的强度和方向（正相关、负相关或无相关），但不能确定因果关系。
- 例子：研究学生每天的睡眠时间与学业成绩之间的相关关系。
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因果比较研究 / ex post facto 研究
- 特点：在事件发生后，追溯比较已有不同特征的群体，研究者“事后”发现自变量（如不同家庭背景）,然后寻找其与因变量的关系。
- 例子：比较不同家庭经济状况（已存在的分组）的学生在自信心水平上的差异。
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描述性研究
（图片来源网络，侵删）- 特点：旨在准确描述一个群体的特征、现状或趋势,不涉及变量间的因果关系或相关关系。
- 例子：统计某地区近五年的初中辍学率；描述某校教师的年龄、学历和职称结构。
数据收集方法
这是获取量化数据的“工具箱”。
问卷法
- 应用：最常用的数据收集工具，用于收集态度、看法、行为习惯等信息。
- 关键点：问卷的信度和效度是保证数据质量的核心。
测验法
- 应用：用于测量被试的知识、技能、能力或某种特质。
- 例子：标准化考试（如高考、托福）、学科知识测验、智力测验、人格问卷等。
量表法
- 应用：用于测量一些抽象的、难以直接测量的构念，如学习动机、教学满意度、焦虑水平等。
- 常见量表：李克特量表，要求被试对陈述句进行等级评定（如“非常同意”到“非常不同意”）。
观察法
- 应用：系统性地记录可观察的行为,量化观察会预先设定好需要记录的行为类别和次数。
- 例子：在课堂观察中，记录教师提问的次数、学生举手回答的次数、课堂走动的频率等。
二次数据分析
- 应用：利用他人已经收集好的公开数据进行研究。
- 例子：使用国家或地区的教育统计年鉴、PISA/TIMSS等国际大型数据库进行研究。
数据分析方法
这是处理和分析量化数据的“引擎”。
描述性统计
用于概括和描述数据的基本特征。
- 集中趋势测量：平均数、中位数、众数。
- 离散趋势测量：标准差、方差、全距。
- 数据呈现：频率分布表、条形图、饼图、直方图。
推论统计
用于根据样本数据推断总体特征,或检验变量间的关系是否具有统计学意义。
- T检验：比较两个群体的均值是否存在显著差异。
- 独立样本T检验（如比较实验组和控制组的后测成绩）。
- 配对样本T检验（如比较同一组学生前测和后测的成绩）。
- 方差分析：比较三个或以上群体的均值是否存在显著差异。
- 单因素方差分析（如比较不同教学方法对成绩的影响）。
- 多因素方差分析（如同时研究教学方法、性别对学生成绩的影响）。
- 相关分析：计算两个连续变量之间的相关系数（如皮尔逊相关系数r）,判断其关系的强度和方向。
- 回归分析：建立一个数学模型，来预测一个因变量如何随一个或多个自变量的变化而变化。
- 线性回归：预测连续变量（如用学习时间预测考试分数）。
- 逻辑回归：预测分类变量（如预测学生是否会“辍学”）。
- 卡方检验：用于分析分类变量之间的关系。
例子：检验学生的性别（男/女）与学科选择（文科/理科）是否独立相关。
高级统计方法
- 因子分析：用于从众多观测变量中提炼出少数几个潜在的、无法直接观测的“因子”或“构念”。
例子：从20个问卷题目中，提炼出“教学态度”、“教学能力”、“教学热情”三个因子。
- 结构方程模型：一种非常强大的统计技术，可以同时检验多个自变量和因变量之间的复杂关系，并验证理论模型。
例子：构建一个模型，检验“学校投入”通过“教师满意度”和“学生参与度”两个中介变量，最终影响“学生学业成就”的路径关系。
实施量化研究的基本步骤
- 确定研究问题：明确、具体、可研究。
- 文献回顾：了解前人研究,找到理论依据和研究空白。
- 提出研究假设：基于理论和文献,对变量间关系做出可检验的预测。
- 研究设计：选择合适的实验或非实验设计。
- 选择测量工具：确定问卷、测验或量表,并确保其信度和效度。
- 抽样：确定研究对象（总体）,并选择有代表性的样本。
- 数据收集：按照研究设计进行实验、发放问卷等。
- 数据分析：使用SPSS, R, Stata, Mplus等统计软件进行数据处理和分析。
- 结果解释与报告：解释统计结果，将其与研究假设和理论联系起来,撰写研究报告或论文。
| 研究阶段 | 核心任务 | 常用方法/工具 |
|---|---|---|
| 研究设计 | 确定研究逻辑和框架 | 实验设计、调查研究、相关研究、描述性研究 |
| 数据收集 | 获取量化信息 | 问卷、测验、量表、观察法、二次数据 |
| 数据分析 | 检验假设、发现关系 | 描述性统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、SEM |
量化研究方法在教育领域应用广泛，因为它客观、高效、结果可复制，它也有局限性，例如可能无法深入探究复杂的教育现象和个体主观体验，在实际研究中，常常将量化方法与质性研究方法相结合，以获得更全面、深刻的研究发现。
