113 年 國立臺北大學社會工作學系碩士班《社會工作研究法與社會統計》

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第 1 題6 分

名詞解釋:

  1. 系統抽樣(systematic sampling)

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本題屬於名詞解釋題,旨在測驗考生對社會工作研究法中基本抽樣方法的理解。

系統抽樣 (Systematic Sampling) 是一種機率抽樣方法,它從一個起始點開始,然後以固定的間隔從母體清單中抽取樣本。

解題步驟:

  1. 定義: 說明系統抽樣的核心概念,即從母體清單中依固定間隔抽取樣本。
  2. 步驟: 闡述具體的執行步驟:
    • 取得母體抽樣框(清單)。
    • 計算抽樣間隔 kk。通常 k=N/nk = N/n,其中 NN 是母體大小,nn 是樣本大小。
    • 隨機選擇一個起始點(1 到 kk 之間的整數)。
    • 從起始點開始,每隔 kk 個單位抽取一個樣本,直到達到所需的樣本數。
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第 2 題6 分

名詞解釋:
2. 橫斷式研究(cross-sectional study)

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本題屬於名詞解釋題,旨在測驗考生對社會工作研究法中常見的研究設計類型的理解。

橫斷式研究 (Cross-sectional Study) 是一種觀察性研究設計,在單一時點上從母體中抽取一個或多個樣本,並測量這些樣本的變項,以評估變項之間的關係。

解題步驟:

  1. 定義: 明確指出橫斷式研究是在「單一時點」進行資料蒐集。
  2. 目的/應用: 說明此類研究的主要目的,例如描述母體的特徵、評估某個時間點上不同變項(如暴露與結果)的盛行率(prevalence)或關聯性。
  3. 特點: 強調其「快照」性質,如同為母體拍一張照片。
  4. 優點: 列出橫斷式研究的優點,例如:
    • 耗時短、成本較低。
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第 3 題6 分

名詞解釋:
3. 預測效度(predictive validity)

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本題屬於名詞解釋題,旨在測驗考生對社會工作研究法中測量工具效度概念的理解。

預測效度 (Predictive Validity) 是效度的一種,用來評估一個測量工具(如問卷、測驗)在多大程度上能夠預測未來表現或結果。

解題步驟:

  1. 定義: 說明預測效度是效度的一種,核心在於「預測未來」。
  2. 評估方式: 闡述如何評估預測效度,通常是通過計算測量工具得分與未來實際結果之間的相關係數。
    • 給定一個測量工具(預測工具),例如某項測驗或問卷。
    • 在某個時間點施測該工具。
    • 在一段時間後,蒐集受試者在某個未來表現上的實際數據(效標,criterion)。
    • 計算測量工具得分與效標數據之間的相關係數(通常是皮爾森積差相關係數 rr)。
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第 4 題6 分

名詞解釋:
4. 虛假關係(spurious relationship)

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本題屬於名詞解釋題,旨在測驗考生對社會工作研究法中變項間關係類型的理解。

虛假關係 (Spurious Relationship) 指的是兩個變項之間看似存在關聯,但實際上這種關聯是由第三個潛在變項(稱為「潛在變項」、「干擾變項」或「混淆變項」)所共同影響,而並非兩個變項之間直接的因果關係。

解題步驟:

  1. 定義: 明確指出虛假關係的本質是「看似有關聯,實則由第三變項解釋」。
  2. 結構說明: 闡述其結構,通常是:
    • 潛在變項 (Z) 影響變項 A。
    • 潛在變項 (Z) 也影響變項 B。
    • 因此,變項 A 和變項 B 之間呈現正相關或負相關。
    • 當控制潛在變項 (Z) 後,變項 A 和變項 B 之間的關聯會顯著減弱甚至消失。
  3. 舉例: 提供一個經典或社會工作領域的例子。
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第 5 題6 分

名詞解釋:
5. 知情同意(informed consent)

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本題屬於名詞解釋題,旨在測驗考生對社會工作研究倫理基本原則的理解。

知情同意 (Informed Consent) 是倫理研究中的一項核心原則,指的是在研究參與者自願參與研究之前,研究者必須向其充分告知研究的相關資訊,並確保參與者在理解這些資訊後,能夠自由、自主地決定是否參與。

解題步驟:

  1. 定義: 說明知情同意的本質是「充分告知」與「自願決定」。
  2. 構成要素: 列出知情同意應包含的關鍵要素:
    • 充分告知 (Information): 研究的目的、程序、預期持續時間、潛在風險與益處、替代方案(若有)、保密措施、聯繫方式等。
    • 理解 (Understanding): 確保參與者真正理解所告知的資訊,研究者可能需要使用參與者容易理解的語言,並給予提問的機會。
    • 自願 (Voluntariness): 強調參與是完全自願的,參與者有權在研究的任何階段無條件退出,且不會受到任何形式的懲罰或不利影響。
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第 1 題10 分

申論題:

  1. 近年來,各界對於大數據和開放資料等議題日益關注。政府機關擁有龐大的民
    眾檔案,例如教育成績、社福身分、健康醫療等等。現有社福單位希望串連多
    個公部門大型資料庫進行次級分析,以辨識和偵測具有高暴力犯罪風險的青少
    年。試從研究倫理的角度,舉出兩個潛在疑慮進行說明,(10分)並針對上述
    疑慮,提出相應的預防策略。(10分)

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本題為申論題,分為兩部分:第一部分要求從研究倫理角度說明串連公部門資料庫進行次級分析以偵測高暴力犯罪風險青少年的兩個潛在疑慮;第二部分要求針對這些疑慮提出預防策略。這考驗考生對研究倫理原則的掌握及在實務中的應用能力,特別是在運用大數據進行社會研究時所面臨的挑戰。

第一部分:潛在疑慮說明 (10分)

核心觀念:在大數據分析和次級資料利用中,研究倫理的考量尤為重要,尤其當涉及個人敏感資訊及對特定群體的預測時。

解題步驟:

  1. 辨識核心情境: 串連「公部門大型資料庫」、「次級分析」、「辨識和偵測高暴力犯罪風險青少年」。
  2. 連結研究倫理原則: 思考哪些倫理原則可能在此情境下受到挑戰。常見的倫理原則包括:隱私權、保密性、知情同意、公平性、避免傷害、資料安全等。
  3. 提出兩個具體疑慮:
    • 疑慮一:隱私權與資料保密性 (Privacy and Confidentiality)
      • 說明: 公部門資料庫包含大量個人敏感資訊(如教育、社福、健康紀錄)。串連這些資料庫,即使是進行次級分析,也可能無意中洩露個人隱私。資料在匯集、分析和儲存過程中,若安全措施不足,可能面臨資料外洩、被不當使用的風險。此外,「高暴力犯罪風險」的標籤本身就可能對青少年造成污名化,影響其未來發展,這也涉及避免傷害的倫理。
    • 疑慮二:資料準確性、偏差與標籤化 (Data Accuracy, Bias, and Stigmatization)
      • 說明: 次級資料的準確性與完整性可能存在問題,且資料蒐集時可能已帶有某些偏差(例如,某些群體更容易被納入社福或監管系統)。基於這些可能不準確或帶有偏差的數據所建立的「風險模型」,可能對特定群體的青少年產生不公平的判斷,造成標籤化(stigmatization),甚至可能導致預防措施的資源分配不均或誤判。例如,某些社經地位較低的社區,其居民可能更容易被納入監管系統,進而導致風險評估模型對該群體產生偏差。

第二部分:預防策略 (10分)

核心觀念:針對上述的隱私權、保密性、資料安全,以及資料偏差、標籤化等問題,提出具體可行的倫理預防措施。

解題步驟:

  1. 針對疑慮一(隱私權與資料保密性)的預防策略:
    • 資料匿名化與去識別化 (Data Anonymization and De-identification): 在資料串連和分析前,對所有個人身份識別資訊(如姓名、身分證字號、詳細地址等)進行徹底的匿名化處理,使其無法回溯到特定個人。僅保留分析所需的非識別化數據。
    • 嚴格的資料存取與安全管理: 建立多層級的資料存取權限,僅授權給絕對必要的研究人員。採用先進的加密技術儲存和傳輸資料。定期進行安全審計,防止資料外洩。
    • 明確的資料使用協議與監督機制: 制定嚴格的資料使用協議,規範資料的蒐集、儲存、分析、分享和銷毀的每一個環節。設立獨立的倫理審查委員會(IRB)或專門的數據倫理監督小組,對資料使用進行審查和監督。
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第 2 題50 分

申論題:
2. 問卷調查是我們日常生活中十分常見的資料蒐集工具,舉凡民意調查、顧客滿
意度、方案評估……等均可使用。試針對結構式(structured)問卷的設計,給予
5個發問問題的指引,使變項得到較好的操作化,以避免導致無用甚至誤導資
訊的陷阱產生。(請舉出5個指引並針對每個指引詳細解釋,每個10分,共50
分)。

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本題為申論題,要求針對結構式問卷的設計,提出五個操作化變項的發問指引,並詳細解釋,以避免產生無用或誤導性的資訊。此題考驗考生對問卷設計原則、變項操作化以及如何避免常見問卷陷阱的理解。

核心觀念: 結構式問卷的效度與信度,很大程度上取決於問項的設計是否清晰、具體,能夠準確地操作化(Operationalize)研究者欲測量的概念。良好的問項設計能確保收集到有效、可靠且有用的資料。

解題步驟:
此題要求提出五個「指引」,並對每個指引進行詳細解釋。以下為五個指引及其解釋:


指引一:問題必須清晰、具體,避免模糊不清的術語。

  • 解釋: 模糊的詞彙會導致受訪者對問題的理解產生歧異,進而影響回答的一致性與準確性。研究者需要將抽象概念轉化為受訪者能理解的具體語言。
    • 正面範例: 「您過去一週內,平均每天運動多少分鐘?」
    • 負面範例: 「您運動的頻率如何?」 (「頻率」太模糊,是每天、每週還是每月?「運動」的定義是什麼?)
    • 操作化說明: 此指引確保「運動頻率」這個概念被操作化為「過去一週內,平均每天運動分鐘數」,這是一個具體、可測量的指標。

指引二:每個問題應只測量一個概念或變項 (單一性原則)。

  • 解釋: 雙重問題 (double-barreled questions) 會將兩個不同的問題合併在一起,使得受訪者無法對其中一個問題給出單獨的回答,這會使資料分析變得困難且結果不可靠。
    • 正面範例:
      (a) 「您認為本方案的服務人員是否專業?」 (是/否)
      (b) 「您認為本方案的服務是否及時?」 (是/否)
    • 負面範例: 「您認為本方案的服務人員是否專業且及時?」
    • 操作化說明: 此指引確保「服務品質」這個概念被拆解為「服務人員的專業度」和「服務的及時性」兩個獨立變項,並分別進行操作化,以便準確評估。

指引三:問題的措辭應中立,避免引導性或暗示性,以免影響受訪者的回答。

  • 解釋: 引導性問題(leading questions)會暗示受訪者應該給出何種答案,或者將研究者的偏好強加在問題中,這會嚴重扭曲資料的真實性。
    • 正面範例: 「您對本社區的治安滿意度如何?」
    • 負面範例: 「鑑於本社區治安日益惡化,您對現行的治安措施滿意嗎?」 (暗示治安惡化,並詢問對「現行措施」的滿意度,可能誘導受訪者表達不滿。)
    • 操作化說明: 此指引確保「社區治安滿意度」這個變項的操作化,是透過直接詢問受訪者對治安本身的感受,而非預設前提或暗示性評價。

指引四:避免使用專業術語、縮寫或可能引起受訪者困擾的複雜詞彙。

  • 解釋: 專業術語或不常見的詞彙會造成受訪者的理解障礙,影響他們正確回答的能力。問卷應使用受訪者普遍能理解的日常語言。
    • 正面範例: 「您是否曾經接受過心理諮商或輔導服務?」
    • 負面範例: 「您是否曾進行過心理動力取向的個別化介入?」
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