109 年 國立臺灣大學職能治療學系研究所《研究方法概論》

本題主要在測試考生對研究設計、統計推論以及研究類型的基本名詞解釋能力。

一、簡答題：

1. Cross-Over Design (交互轉換設計)：
   這是一種研究設計，其中每個參與者都會在不同的時間點依序接受不同的處理（介入）。通常會包含一個洗脫期（washout period），以確保前一個介入的影響不會延續到下一個介入。這種設計的優點是可以減少個體間的變異性，因為每個參與者都作為自己的對照組。
   【答案】交互轉換設計是一種研究設計，其中每個參與者會依序接受兩種或兩種以上的不同處理，通常會包含洗脫期。

2. False Negative Errors in Inferential Statistics (推論統計中的第二類錯誤)：

本題旨在探討研究中兩種主要的誤差來源：系統誤差與隨機誤差，並要求說明如何降低這些誤差。

系統誤差 (Systematic Error)：
系統誤差是指在測量或實驗過程中，由於特定、可預測的原因，導致測量值持續且一致地偏離真實值。這種誤差的方向是固定的，會使測量結果系統性地偏高或偏低。系統誤差通常源於儀器校準不當、觀察者偏差、研究設計缺陷、測量工具本身的問題等。

降低系統誤差的作法：

1. 儀器校準與標準化：定期校準測量儀器，確保其準確性。使用標準化的測量工具和程序。
2. 研究者培訓與標準化：對研究者進行嚴格的培訓，確保他們遵循一致的研究程序，減少個人主觀判斷的影響。
3. 盲性程序 (Blinding)：在可能的情況下，採用單盲（參與者不知道自己屬於哪組）或雙盲（參與者和研究者都不知道）設計，以減少期望效應和觀察者偏差。
4. 隨機化 (Randomization)：在實驗設計中，使用隨機化來分配參與者到不同組別，有助於平衡已知和未知的干擾因子，減少系統性偏差。
5. 檢視與修正研究設計：仔細審查研究的每一個環節，識別潛在的系統性偏差來源，並進行修正。

隨機誤差 (Chance or Random Error)：
隨機誤差是指在測量或實驗過程中，由於無法預測或控制的偶然因素，導致測量值在真實值周圍隨機波動。

本題要求列舉三種常見的研究倫理議題，並說明如何避免，以評估考生對研究倫理原則的理解與實踐能力。

研究倫理議題與避免方式：

1. 知情同意 (Informed Consent)：

   • 議題：參與者在未充分了解研究目的、程序、潛在風險與益處、以及其權利（如隨時退出研究的權利）的情況下，被迫或被誤導而同意參與研究。
   • 避免方式：
     • 提供清晰、易懂的研究說明書，詳細解釋研究的各個面向。
     • 確保參與者有足夠的時間提問並獲得滿意的答覆。
     • 確保參與者是在自願、無壓力的情況下簽署同意書。
     • 對於心智能力受損或未成年者，需取得法定代理人的同意，並在可能的情況下取得參與者本人的同意。

2. 隱私與保密 (Privacy and Confidentiality)：

   • 議題：研究過程中收集到的個人敏感資訊（如健康狀況、個人行為等）未被妥善保護，導致參與者的隱私被侵犯，或其身份和研究資料被洩漏給未經授權的第三方。
   • 避免方式：
     • 對收集到的數據進行匿名化或去識別化處理，避免直接連結到個人身份。

本題主要在測試考生對內部效度威脅的理解，以及如何透過研究設計或統計方法來控制這些威脅。內部效度是指研究結果能夠歸因於自變項（介入）而非其他干擾變項的程度。

以下針對前四項常見的內部效度威脅及其控制/改善方式進行說明：

1. History (歷史)：

   • 意涵：指在研究進行期間，發生了某些獨立於自變項之外的、可能影響依變項的事件。這些事件的發生會使得研究者難以判斷依變項的改變是來自於自變項的介入，還是來自於這些外部事件。例如，在一個關於健康飲食介入的研究期間，政府突然發布了全國性的健康飲食宣導活動，這就可能影響參與者的飲食行為。
   • 控制/改善方式：
     • 隨機對照試驗 (Randomized Controlled Trial, RCT)：透過隨機分派參與者到實驗組和對照組，可以假設這些歷史事件對兩組的影響是相似的，從而抵銷其對內部效度的威脅。
     • 納入對照組 (Control Group)：即使非隨機，有對照組的研究也能幫助區辨歷史事件的影響，因為如果歷史事件同時影響實驗組和對照組，那麼兩組之間的差異就不太可能由該歷史事件引起。
     • 縮短研究時間：盡可能縮短研究的執行時間，減少外部事件發生的機會。
     • 記錄關鍵事件：記錄研究期間發生的重大外部事件，並在分析時加以考量。

2. Maturation (成熟)：

   • 意涵：指隨著時間的推移，參與者本身發生了生理、心理或發展上的自然改變，這些改變可能影響依變項。這種威脅在針對兒童、老年人或進行長期追蹤的研究中尤其常見。例如，兒童的認知能力會隨著年齡增長而自然發展，無論是否有閱讀介入。
   • 控制/改善方式：
     • 納入對照組 (Control Group)：與歷史威脅類似，對照組也能幫助區辨成熟的影響。如果實驗組和對照組都經歷了相同的自然發展過程，那麼兩組之間的差異就可以更確定地歸因於自變項。
     • 隨機對照試驗 (RCT)：同樣，隨機分派有助於確保兩組在自然發展上的情況是可比較的。
     • 使用較短的研究時間：如果可能，縮短研究時間可以減少自然發展的影響。

3. Mortality/ Attrition (流失/退出)：

   • 意涵：指研究過程中，部分參與者因故退出研究，且退出者與未退出者在某些關鍵特質上存在系統性差異。

本題主要在測試考生對於隨機分配試驗中兩種重要概念的理解：雙盲設計和介入方案忠誠度。

雙盲設計 (Double Blind)：
雙盲設計是指在研究中，參與者（受試者）和執行研究、評估結果的研究人員（包括醫師、護理師、實驗助理等）都不知道參與者被分配到哪個治療組（例如，實驗組接受實際介入，對照組接受安慰劑或標準治療）。這種設計的目的是為了最大限度地減少參與者和研究者雙方的期望效應（placebo effect）、觀察者偏差（observer bias）和評估偏差（assessment bias），從而確保研究結果更能反映真實的介入效果。

本題描述了一個典型的實驗研究設計，包含前測、後測、對照組以及追蹤評量，旨在測試考生對於如何分析此類數據以回答不同研究問題的能力。

研究設計摘要：

• 參與者在前測 (T1) 後，隨機分派至實驗組 (E) 和控制組 (C)。
• 實驗組接受 A 方案介入 8 週。
• 介入結束後進行後測 (T2)。
• 介入結束 3 個月後進行追蹤評量 (T3)。

1. 如何檢定 A 策略的介入成效？
檢定 A 策略的介入成效，主要是比較實驗組 (E) 在接受介入後，其成效是否顯著優於控制組 (C)。這通常透過比較兩組在介入後的測量結果（T2）來達成。

• 統計方法：
  • 獨立樣本 t 檢定 (Independent Samples t-test)：如果 T2 的依變項是連續變數，且數據符合常態分配和變異數同質性假設，則可直接比較 E 組和 C 組在 T2 的平均分數。
  • 共變數分析 (Analysis of Covariance, ANCOVA)：這是一種更強大的方法，它在比較 E 組和 C 組在 T2 的平均分數時，會將 T1 的分數作為共變數（covariate）進行控制。這樣可以考慮到介入前的差異，並能更精確地評估介入的淨效果，尤其是當兩組在 T1 的平均分數已有差異時，ANCOVA 可以提供更穩健的結果。
  • 非參數檢定：如果數據不符合 t 檢定的假設，可考慮使用 Mann-Whitney U 檢定（對應獨立樣本 t 檢定）。
• 檢定邏輯：
  • 虛無假說 ($H_0$)：實驗組與控制組在 T2 的平均成效沒有差異 (E 組平均 = C 組平均)。
  • 對立假說 ($H_1$)：實驗組的平均成效優於控制組 (E 組平均 > C 組平均)。
  • 若統計檢定結果顯著（p 值小於預設的顯著水準 $\alpha$，通常為 0.05），則拒絕虛無假說，認為 A 策略具有介入成效。

【答案】透過比較實驗組與控制組在後測 (T2) 的成效（例如使用獨立樣本 t 檢定或共變數分析 ANCOVA，將前測 T1 作為共變數），若實驗組顯著優於控制組，則可檢定 A 策略具有介入成效。

2. 如何檢定個案的進步情形 (Improvement)？
檢定個案的進步情形，通常是指在介入過程中，個案本身的依變項分數是否有顯著的改變。這主要關注實驗組個案從前測 (T1) 到後測 (T2) 的變化。

• 統計方法：
  • 配對樣本 t 檢定 (Paired Samples t-test)：這是最直接的方法，用於比較實驗組個案在 T1 和 T2 的平均分數是否有顯著差異。