108 年 國立政治大學社會工作研究所《社會學研究方法》

本題主要在考察社會研究方法論中，三大主要研究典範（實證主義、詮釋學、批判理論）的核心差異。考生需能理解各典範在建構理論、看待價值、以及設定研究目標上的不同取徑。

核心觀念：

• 實證主義 (Positivism)： 追求客觀、量化、可驗證的知識，強調科學方法的普遍性，視理論為描述、解釋和預測現象的工具。價值被視為研究的干擾因素，應盡量排除；研究目的在於發現普遍法則，促進社會控制與預測。
• 詮釋學 (Interpretive / Hermeneutics)： 強調理解與詮釋，認為社會現實是透過互動和意義建構而成的，無法完全客觀化。理論在於理解行動者的主觀意義、動機與情境；價值是理解的一部分，研究者需理解行動者的價值觀；研究目的在於深入理解社會現象的意義。
• 批判理論 (Critical Theory)： 關注權力、壓迫與社會不公，認為社會現實受到權力結構的影響，並非全然客觀或意義自由。理論旨在揭露和批判社會不公，促進社會變革；價值是研究的核心，研究者應具備批判意識，追求解放與社會正義；研究目的在於批判現狀，促進社會解放與轉型。

比較表格：

| 研究模式 | 何謂理論 | 價值的角色 | 研究的目的 |

本題旨在測驗考生對於社會學研究中常見的邏輯謬誤或方法論上的錯誤的理解與辨識能力。考生需要定義這些術語，並為其舉出具體的例子。

核心觀念：

• Tautology (同義反覆)： 指陳述本身就包含了結論，無法提供新的資訊或解釋。例如「高的人比較高」。
• Teleology (目的論謬誤)： 指將事物的存在或發展歸因於其「最終目的」或「功能」，而忽略其他原因。例如「社會秩序之所以存在，是因為社會需要秩序」。
• Ecological Fallacy (生態謬誤)： 指將群體層級的資料推論至個別層級的結論，即根據群體特徵來推斷其中個體的特徵。
• Reductionism (還原論)： 指試圖用單一或少數因素來解釋複雜的社會現象，忽略了其他重要因素的交互作用。
• Spuriousness (虛假關係)： 指兩個變數之間看似存在因果關係，但實際上卻是由第三個潛在變數 (或稱干擾變數) 所共同影響，導致兩者之間呈現相關性。

詳解與舉例：

1. Tautology (同義反覆)

   • 說明： 這種錯誤發生在一個陳述的結論已經包含在前提之中，使得該陳述無法提供任何實質性的解釋或資訊。它只是在重述同一件事。
   • 舉例： 「失業率高是因為有太多人找不到工作。」這個陳述是同義反覆，因為「失業率高」的定義本身就是「有太多人找不到工作」。它沒有解釋「為什麼」失業率高，只是在定義它。

2. Teleology (目的論謬誤)

   • 說明： 這是將事物的存在或發展歸因於其「最終目的」或「功能」，而忽略了其他更直接或真實的原因。這種解釋方式是倒果為因。
   • 舉例： 「這個社會有貧富差距，是因為社會的發展需要有貧富差距來驅動。」這是一個目的論的說法，它將貧富差距的存在歸因於一個假想的「社會發展目的」，而忽略了如經濟結構、政策、歷史因素等實際原因。

本題主要考察考生對量化研究中「測量」、「信度」、「效度」這三個核心概念的理解，並要求能將這些概念應用於實際的社會學概念測量。

核心觀念：

• 測量 (Measurement)： 在量化研究中，測量是指將社會現象、特徵或概念，透過一套規則，轉換成數值或類別的過程。這是將抽象概念具體化的關鍵步驟。
• 信度 (Reliability)： 指測量工具的穩定性與一致性。一個信度高的測量工具，在重複測量同一對象時，會得到相似的結果。信度關注的是「測量是否穩定」。常見的信度考量包括：
  • 再測信度 (Test-retest reliability)： 同一組受試者在不同時間點接受同一測量，結果是否一致。
  • 內部一致性信度 (Internal consistency reliability)： 測量工具內各題項之間是否衡量相同的潛在構念，常用 Cronbach's alpha 係數。
  • 評分者信度 (Inter-rater reliability)： 不同評分者對同一對象的評分是否一致。
• 效度 (Validity)： 指測量工具是否真正測量到它聲稱要測量的概念。效度關注的是「測量是否準確」。常見的效度考量包括：
  • 內容效度 (Content validity)： 測量工具是否涵蓋了所要測量概念的所有重要面向。
  • 效標關聯效度 (Criterion-related validity)： 測量結果與其他外部效標（如現有測驗、行為表現）的相關程度，又分為同時效度 (concurrent validity) 和預測效度 (predictive validity)。
  • 構念效度 (Construct validity)： 測量工具是否能有效測量到理論上的構念，包括聚合效度 (convergent validity) 和區辨效度 (discriminant validity)。

舉例說明：測量「社會階級」概念

本題為應用題，結合了抽樣方法論的知識，要求考生根據給定的研究情境，回答關於抽樣原則、分層抽樣、戶籍抽樣問題，以及膨脹係數與不等機率抽樣的關係。

核心觀念：

• 抽樣原則： 確保樣本能代表母體，降低抽樣誤差。
• 分層抽樣 (Stratified Sampling)： 將母體劃分為若干同質性較高的子群體（層），再從各層中獨立抽取樣本。
• 戶籍抽樣的限制： 戶籍資料可能無法完全反映真實居住地與人口特徵。
• PPS 抽樣 (Probability Proportional to Size Sampling)： 抽樣單位被抽中的機率與其規模（Size）成正比。
• 不等機率抽樣 (Unequal Probability Sampling)： 樣本單位被抽中的機率不相等。
• 膨脹係數 (Weighting factor / Inflation factor)： 用來調整因抽樣設計（如不等機率抽樣、層間抽樣比例差異）導致的樣本代表性偏差。

詳解：

a. 抽樣須遵循甚麼樣的原則?何謂分層抽樣(stratified sampling)?

• 抽樣原則：

  1. 代表性 (Representativeness)： 樣本的特性應盡可能與母體相似，以推論母體。
  2. 隨機性 (Randomness)： 樣本的抽取應基於隨機原則，使母體中的每個單位都有機會被選中（或有已知的機率被選中），避免系統性偏差。
  3. 效率性 (Efficiency)： 在達到代表性的前提下，盡可能降低抽樣誤差，並控制抽樣成本。
  4. 可行性 (Feasibility)： 抽樣方法應在資源、時間和技術上是可行的。

• 分層抽樣 (Stratified Sampling)：
  分層抽樣是一種機率抽樣方法，其步驟如下：

  1. 劃分層 (Stratification)： 將母體依據某種相關變數（如地區、年齡、性別、社經地位等）劃分為若干個互斥且具備內部同質性（層內變異小）和層間異質性（層間變異大）的子群體，稱為「層」。
  2. 獨立抽樣 (Independent Sampling)： 從每一個層中，獨立地抽取樣本。抽樣方法可以是簡單隨機抽樣，也可以是其他機率抽樣方法。
  3. 樣本規模決定： 各層抽取的樣本規模可以依據「比例分配」（每層抽取的樣本數與該層母體數成比例）或「最優分配」（考慮層內變異度和抽樣成本）等原則來決定。
     目的： 分層抽樣的主要目的是提高樣本的代表性，特別是當母體中存在某些重要的子群體時，透過分層可以確保這些子群體在樣本中得到足夠的代表。同時，它也能降低抽樣誤差，提高估計的精確度。

b. 以戶籍作為抽樣基準,可能會產生甚麼樣的問題?

以戶籍作為抽樣基準，雖然是行政上較為便利的方式，但可能產生以下問題：

1. 戶籍與實際居住地脫節 (Discrepancy between Registered Residence and Actual Residence)： 許多人可能因工作、就學、婚姻等原因，實際居住地與戶籍地不同。若抽樣依戶籍地進行，可能抽到實際已遷離的對象，或無法接觸到實際居住在此但戶籍未遷入的對象。
2. 人口結構失真 (Distorted Population Structure)： 某些族群（如年輕、流動性高的人口）可能較少將戶籍遷入實際居住地，或在戶籍上有多重登記，導致其在戶籍人口中的比例與真實情況不符。
3. 排除特定群體 (Exclusion of Certain Groups)： 某些特定群體，例如外籍勞工、短期居住的學生、或因特殊原因（如逃避債務、兵役）而未設籍者，可能完全被排除在抽樣母體之外，影響樣本的全面性。