1. 量性質料
  1. 資料輸入
    • 自己蒐集
    • 現存資料
  1. 分析數據

    第一課提到資料來源可分兩種,包括自己蒐集和現存公開之檔存。不論數據來自那兒,都須要進行資料輸入和分析兩個步驟。以第一個步驟而言,自己蒐集的數據須由基本表列做起,牽涉較多工夫。現存數據則大多已有 Excel 存案,只需尋找和下載相關檔案,並進行簡單的格式化,便可進行分析。

    以下討論將就資料搜集和分析數據兩個步驟逐一解述,並於每部份示範如何處理不同來源的數據資料。


  1. 資料輸入
  • 自己蒐集:建立 Excel 圖表

第三課談及一個有關父親自我形象的調查。假設我們依循討論的邏輯,把探索主題鎖定為自我形象,而自我形象的操作定義有三個面向,包括父親對能力、價值和重要性的自我評價。我們並篩選過可使用之實質問卷問題,設計了以下問卷。

父親自我形象
問卷調查


受訪者編號:______

 

1.

你覺得自己是否有能力提供子女在物質上的需求?

 

     (1) 非常有能力

(2)有能力

(3)基本滿足

  (4) 不是太有能力  

(5)毫無能力

2.

在過去一年中,你覺得自己是否能夠在子女情緒最低落的時候提供情感上的關懷和支持?

 

     (1) 非常有能力

(2)有能力

(3)基本滿足

 (4) 不是太有能力  

(5)毫無能力

3.

整體來說,你覺得自己是一個: 

 

     (1) 超級好父親

(2)好父親

(3) 合格的父親

(4)強差人意的父親 

(5)差勁的父親

4.

整體來說,你覺得自己是親友心目中一個: 

 

     (1) 超級好父親

(2)好父親

(3) 合格的父親

(4)強差人意的父親 

(5)差勁的父親

5.

整體來說,你覺得自己是子女心目中一個: 

 

     (1) 超級好父親

(2)好父親

(3) 合格的父親

(4)強差人意的父親 

(5)差勁的父親

6.

在提供子女的物質需求上,你認為自己扮演的角色是否重要?

 

     (1) 非常重要   

(2)頗重要    

(3) 一般重要 

(4) 不太重要  

(5) 毫不重要

7.

在對子女提供情感上的關懷和支持上,你認為自己扮演的角色是否重要?

 

     (1) 非常重要   

(2)頗重要     

(3) 一般重要 

(4) 不太重要  

(5) 毫不重要

8.

請問你的年齡是:

__________

9.

請問你的教育程度是:

 

     (1) 小學或以下

(2) 中學 

(3) 大學或專上學院    

(4) 碩士或以上

(5) 其他 (請註明:_____)

10.

以下那一個類別最能反映你過去三個月內的平均月收入?

 

     (1) $4,999或以下

(2) $5,000-10,000

(3) $10,001-24,999

(4) $25,000-49,999       

(5) $50,000或以上

全問卷完,多謝合作!

問卷共有十條問題,分別量度以下變項:

變項
問題
a) 對自己能力的評價 物質需要
Q1
情感需要 (關懷和支持)
Q2
b) 對自己價值的評價 自己心目中
Q3
親友心目中
Q4
子女心目中
Q5
c) 對自己重要性的評價 物質需要
Q6
情感需要 (關懷和支持)
Q7
d) 年齡
Q8
e) 教育程度
Q9
f) 收入
Q10
 

我們主要的探究問題包括:

  • 單變項的描述性問題
    • 父親普遍的自我形象如何?
    • 不同面向的自我評價如何?
    • 當中有什麼差異?

  • 雙變項之相互關係
    • 父親之自我形象會否因年齡 (x1)而異?
    • 父親之自我形象會否因教育程度 (x2) 而異?
    • 父親之自我形象會否因收入 (x3) 而異?

以上問題十分重要,為往後分析提供一定框架,相關軟件應用將在稍後示範。


假設探究過程順利,而同學眼前已放有一疊完成的問卷。每份問卷提供有關一個受訪者的資料,我們在分析時需要把不同個案的數據整合統計。如用人手逐一計算比較,不但費時繁複,也大大增加可能出現誤差的機會。統計軟件能幫助我們更快和更有效地進行量性分析,要做到這點,我們須把問卷數據轉化為電腦程式所能閱讀的資料。簡而言之,我們須把辨識每份問卷的資料以數字代碼存檔,而這些資料包括:

  • 誰是受訪者?
    電腦軟件須辨識那組答案(即十條問題的答項)屬於同一個受訪者。正因如此,我們須為每個受訪者提供一個數字編號,這不單方便資料整理,亦有助日後翻查跟進

  • 問的是什麼?
    每個問卷問題亦須附有一個編號。為避免把實質數據資料跟問題編號混淆,我們建議在問題編號前加上Q作識認,如問題一等如 Q1,亦即有關父親如何評價自己在提供子女物質需求能力的問題

  • 答的是什麼?
    問卷中的答項資不一定以數字呈現,內容也長短不一。為方面計算答項分佈和比較受訪者之間的異同,我們可以數字來表示不同答項。例如,Q1之下的(1)、(2)、(3)、(4)和(5)便分別代表“非常有能力”、“有能力”、“基本滿足”、“不是太有能力”和“毫無能力”

由於Excel是較普及的教學軟件,以下所有關於量性分析的軟件示範皆會以此為例。

例子和練習

假設我們要輸入左圖之問卷資料,根據Excel工作頁的格式,我們將以列( row )來代表不同個案,即每一份問卷的資料.例如,列2的數據便來自受訪編號1(即左圖)的問卷。欄(column)則用作顯示問卷中不同問題的答項。以右圖為例,B、C 欄便分別提供了所有受訪者就 Q1 和 Q2 提供的答項。例如,B2 顯示的是 1,意思是編號1問卷中第一條問題的選項是1,即“非常有能力”。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

如此類推,老師可嘗試把以下問卷資料填寫入Excel工作頁。

- 模擬問卷 (共十份)

所輸入的資料應跟以下相同:

 
1, 2
3
4, 5, 6, 7, 8, 9