108 年 國立臺灣大學社會工作學系碩士班《社會工作研究方法（含社會統計）》

本題主要在測驗考生對於社會工作研究方法中，關於研究設計、統計概念及研究信效度等基礎知識的理解程度。

1. Randomized control trial (RCT)：
   隨機對照試驗（Randomized Control Trial, RCT）是一種嚴謹的實驗設計，用於評估介入措施（treatment/intervention）的療效或影響。其核心特徵是將研究參與者隨機分配到實驗組（接受介入）或對照組（不接受介入或接受標準治療/安慰劑）。隨機分配有助於確保兩組在研究開始時在所有可觀察和不可觀察的變數上是可比較的，從而將組間差異歸因於介入本身，最大化內部效度。
   【答案】隨機對照試驗（Randomized Control Trial, RCT）是一種用於評估介入措施效果的實驗設計，其特點是將研究對象隨機分配至實驗組與對照組，以確保兩組在研究開始時的同質性，進而將介入效果歸因於該介入本身，是檢驗因果關係的黃金標準。

本題主要考驗考生對多元線性迴歸分析的理解，包括其應用條件、變項測量尺度的判斷，以及如何解讀迴歸分析結果。

(1) 請問此研究者使用多元線性迴歸的分析方法的理由或假設為何？

研究者使用多元線性迴歸分析，是因為研究問題探討的是一個依變項（孩子外顯行為）與多個自變項（家長教養方式、孩子性別、孩子年齡、家長教育程度、家長照顧壓力、社區資源）之間的線性關係，並且希望透過此方法來預測依變項的得分，同時也能控制其他自變項的影響，來了解特定自變項（如家長教養方式）對依變項的獨立影響。

多元線性迴歸的基本假設包括：

• 線性關係 (Linearity)：依變項與自變項之間存在線性關係。
• 獨立性 (Independence)：殘差（誤差）是獨立的。
• 同質性 (Homoscedasticity)：殘差的變異數在所有自變項的組合上是恆定的。
• 常態性 (Normality)：殘差呈常態分布。
• 無多重共線性 (No multicollinearity)：自變項之間不存在高度相關。

研究者假設孩子的負向外顯行為（依變項）可以由家長教養方式、孩子性別、年齡、家長教育程度、照顧壓力及社區資源等（自變項）的線性組合來解釋或預測。

【答案】研究者使用多元線性迴歸，是因為欲探討一個依變項（孩子外顯行為）與多個自變項（家長教養方式、孩子性別、孩子年齡、家長教育程度、家長照顧壓力、社區資源）之間的線性關係，並預測依變項得分，同時控制其他變項的影響，以了解特定自變項的獨立貢獻。此方法假設變項間存在線性關係，且誤差項符合獨立性、同質性與常態性，自變項間無高度共線性。

(2) 請問此研究各控制變項的測量尺度為何？

在此研究中，控制變項是指在分析中被納入但其影響需要被控制的自變項。根據題目的描述與表格的呈現，我們可以判斷各變項的測量尺度：

• 孩子外顯行為 (依變項)：得分越高代表負向外顯行為越多，這是一個連續的數值，屬於連續變項 (Ratio or Interval Scale)。
• 家長教養方式 (自變項)：得分越高代表教養方式越正向，這也是一個連續的數值，屬於連續變項 (Ratio or Interval Scale)。
• 孩子性別 (控制變項)：男=0, 女=1。這是一個二分類變項，屬於名目變項 (Nominal Scale)。
• 孩子年齡 (控制變項)：年齡是連續的數值，屬於連續變項 (Ratio Scale)。
• 家長教育程度 (控制變項)：分為「國中及以下」（參考群體）、「高中職」、「大專或同等學歷」、「大專以上」。這是一個類別變項，且具有順序，屬於順序變項 (Ordinal Scale)。在迴歸分析中，通常會將其轉換為虛擬變數 (dummy variables) 來處理。
• 家長照顧壓力 (控制變項)：得分越高代表照顧壓力越大，這是一個連續的數值，屬於連續變項 (Ratio or Interval Scale)。
• 社區資源 (控制變項)：分數越高代表社區資源數量越多，這是一個連續的數值，屬於連續變項 (Ratio or Interval Scale)。

【答案】

• 孩子性別：名目變項 (Nominal Scale)。
• 孩子年齡：連續變項 (Ratio Scale)。

本題主要考驗考生對研究設計、抽樣方法以及確立因果關係要素的理解，特別是針對高齡長者喪偶後心理健康的議題。

(1) 此研究主題的研究對象母群體為何？您認為應該採用何種抽樣方式較為合適？為什麼？請討論可能的優點與限制。

• 研究對象母群體 (Target Population)：
  本研究的母群體是指所有符合「高齡長者」且「曾經喪偶」的族群。具體定義可能需要進一步界定「高齡」（例如：65歲以上）以及「喪偶」（指配偶已死亡，不論是近期或過去，但通常研究會關注喪偶後一段時間內的影響）。因此，母群體可定義為「居住在某地區（或全國）的、年滿 65 歲且配偶已死亡的長者」。

• 建議的抽樣方式：
  考量到研究母群體（高齡長者）的特性，以及探討因果關係的需求，建議採用分層隨機抽樣 (Stratified Random Sampling)，並可能結合滾雪球抽樣 (Snowball Sampling) 或立意抽樣 (Purposive Sampling) 來輔助。

  • 分層隨機抽樣：

    • 合適性與原因：首先，可以將高齡長者依據某些重要變項（如：居住地區 - 都市/鄉村、喪偶時間長短 - 近期/過去、性別、社會經濟地位等）進行分層。在每一層內進行隨機抽樣。這樣做可以確保樣本在這些關鍵變項上能較好地代表母群體，減少抽樣誤差，提高研究結果的代表性與外部效度。對於探討「喪偶」對「心理健康」的影響，分層（如依喪偶時間長短）可能特別重要。
    • 優點：
      • 提高樣本的代表性，確保各子群體（層）在樣本中得到適當的比例。
      • 降低抽樣誤差，使估計更精確。
      • 可以對各層進行獨立分析。
    • 限制：
      • 需要事先掌握母群體的相關分層資訊，可能較為困難或耗時。
      • 執行較為複雜，成本可能較高。

  • 滾雪球抽樣 (輔助性)：

    • 合適性與原因：高齡長者，特別是喪偶長者，可能因行動不便、社交圈縮小等原因，不易透過隨機抽樣直接接觸到。可以先找到少數符合條件的長者，請他們推薦其他符合條件的親友。這對於接觸到較隱蔽或社會連結較弱的長者族群可能有效。
    • 優點：
      • 適合研究難以直接接觸的特定族群（如較孤立的喪偶長者）。
      • 成本相對較低，執行較為便捷。
    • 限制：
      • 樣本的代表性較差，可能無法推論到整個母群體。
      • 存在選擇偏差，推薦來的樣本可能與第一批樣本有相似性，導致樣本同質性過高。
      • 難以評估抽樣誤差。

  • 立意抽樣 (輔助性)：

    • 合適性與原因：如果研究者希望聚焦於特定條件的喪偶長者（例如：剛喪偶者、經歷長期喪偶者、有特定心理健康問題者），可以透過立意抽樣來選擇這些對象。
    • 優點：
      • 能確保研究對象符合研究者感興趣的特定條件。
    • 限制：
      • 樣本代表性極差，結果僅適用於所選取的樣本，無法推論至母群體。

  綜合建議：最理想的研究設計會先以分層隨機抽樣為基礎，確保樣本的代表性。若在執行中發現難以接觸到足夠的對象，可考慮在某些難以抽樣的層級中，輔助使用滾雪球抽樣或立意抽樣，但必須清楚說明其局限性。

本題主要考驗考生對質性研究（特別是參與觀察與深度訪談）中可能遇到的研究倫理問題，以及如何採取保護研究參與者的措施。這類研究涉及弱勢族群，倫理考量尤為重要。

可能遭遇的研究倫理問題：

1. 知情同意 (Informed Consent) 的複雜性：

   • 參與者身分：研究對象是未成年少女，且可能曾遭受創傷，她們的判斷能力、表達意願的能力可能受損。
   • 同意的有效性：即使取得同意，是否真正理解研究目的、程序、風險與權益？是否受到壓力（如學校、輔導員）而同意？
   • 持續同意：研究過程中，參與者的意願可能改變，需要有持續同意的機制。
   • 知情同意的對象：除了少女本人，是否需要法定代理人（如監護人、學校社工）的同意？這可能涉及隱私與同意的衝突。

2. 隱私權與保密性 (Privacy and Confidentiality)：

   • 敏感資訊：研究內容涉及性剝削、性交易、創傷經歷等高度敏感的個人資訊，一旦洩漏將對參與者造成嚴重傷害（社會污名、二次傷害）。
   • 參與觀察的挑戰：在參與觀察時，研究者可能無意間觀察到參與者未經同意的行為或對話。
   • 深度訪談的挑戰：參與者可能在訪談中揭露非常私密的細節。
   • 資料儲存與使用：如何安全地儲存、處理和使用收集到的資料，以防止洩漏。

3. 潛在的傷害（風險） (Potential Harm/Risk)：

   • 心理創傷的揭露：訪談或觀察可能重新喚起參與者過去的創傷經驗，導致情緒痛苦、焦慮、憂鬱等。
   • 社會污名與標籤化：如果研究結果被不當使用或洩漏，可能導致參與者被社會污名化。
   • 關係的潛在影響：研究者與參與者建立關係，若處理不當，可能對參與者造成情感依賴或失望。
   • 安全風險：研究者在進行參與觀察時，可能面臨自身安全風險，或無意間將參與者置於危險之中。

4. 權力不對等 (Power Imbalance)：

   • 研究者與參與者的關係：研究者（通常是成人、有知識背景）與未成年、經歷創傷的少女之間存在明顯的權力不對等。這種不對等可能影響同意的真實性，以及參與者表達真實想法的意願。
   • 機構的影響：研究發生在中途學校，學校的權威和規定可能影響參與者的自由意願。

5. 研究者的角色模糊與界線衝突 (Role Ambiguity and Boundary Issues)：

   • 參與觀察：研究者既是觀察者，也可能需要參與某些活動，如何界定角色，避免過度介入或建立不適當的關係，是個挑戰。
   • 深度訪談：研究者需要建立信任關係，但同時要保持客觀性，避免過度同情或介入，影響資料的客觀性。

為保護研究參與者應採取的措施：

1. 嚴謹的知情同意程序：
   • 清晰的說明：用參與者能理解的語言，清楚解釋研究目的、過程、預計進行的時間、收集哪些資訊、資料如何使用、誰會看到資料、可能的風險與益處、參與的自

核心觀念

本題考查質化研究中的「研究結論效度」與「可信性檢核」。重點不在統計公式，而在於判斷研究者提出的解釋，是否確實由資料支持，且未受到研究設計、資料蒐集、研究者立場與分析過程的扭曲。

量化研究常以信度、內在效度、外在效度等概念評估研究品質；質化研究則常以 Lincoln 與 Guba 所提出的「可信性」架構說明研究嚴謹程度：

質化研究品質概念	核心問題
可信性（credibility）	研究結論是否真實反映參與者經驗與研究情境？
可轉移性（transferability）	研究結果是否能適用於相似情境或群體？
依賴性（dependability）	研究過程是否清楚、合理且具有一致性？
可確認性（confirmability）	結論是否由資料支持，而非研究者偏見或預設立場所造成？

因此，質化研究的效度不是追求脫離情境的絕對客觀，而是透過透明、反覆、相互檢核的研究程序，建立研究結論的可信基礎。

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解題方法

本題可採取以下三步作答：

1. 先說明質化研究效度的意義。
2. 分析哪些因素會威脅研究結論。
3. 對應提出可檢核這些威脅的研究策略。

作答時應將「威脅因素」與「檢核策略」相互配對，才能完整回答題目，而非只羅列名詞。

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一、會威脅質化研究結論效度的因素

1. 研究者偏見與先入為主

質化研究者通常同時參與資料蒐集、訪談互動與資料詮釋。研究者的理論立場、價值觀、專業經驗與研究假設，可能影響：

• 訪談問題的設計；
• 對參與者回答的追問方式；
• 哪些資料被記錄與重視；
• 編碼、分類與主題命名；
• 最終結論的詮釋方向。

若研究者只尋找支持原先觀點的資料，便會形成確認偏誤，使研究結論偏向研究者的預期。

2. 研究者與參與者的互動效應

質化資料往往是在研究者與參與者的互動中產生。參與者可能因研究者的身分、年齡、性別、階級、專業背景或權力位置而改變回答方式，例如：

• 隱瞞敏感經驗；
• 提供社會期許的答案；
• 刻意迎合研究者；
• 因不信任而降低表達深度；
• 將研究者視為權威而不敢提出不同意見。

這會造成資料不完整，並影響研究結論的真實性。

3. 樣本選取偏差

質化研究通常採目的性取樣，但若只選取容易接觸、態度積極或與研究者關係良好的參與者，樣本便無法涵蓋不同立場與經驗。

常見問題包括：

• 忽略邊緣群體；
• 排除沉默、退出或拒絕受訪者；
• 只訪談成功案例；
• 研究場域過於單一；
• 參與者背景過於同質。

此時所得結論只能反映特定群體，卻被不當延伸至整體研究對象。

4. 資料不足或資料品質不佳

研究資料若過少、過於片段，或未涵蓋研究問題的重要面向，結論便缺乏充分基礎。相關問題包括：

• 訪談時間過短；
• 問題過於表面；
• 觀察次數不足；
• 未蒐集文件、影像或其他佐證資料；
• 錄音、逐字稿或田野筆記不完整；
• 研究者過早停止資料蒐集。

「資料飽和」若僅以訪談數量判斷，而未確認新資料是否仍產生新概念，也會削弱結論效度。

5. 參與者敘述的限制

參與者不一定能完整回憶過去事件，也不一定能清楚說明自身行為的原因。記憶遺漏、事後重構、情緒狀態與自我合理化，都會影響資料內容。

此外，參與者可能因敏感議題而：

• 避重就輕；
• 誇大或淡化經驗；
• 使用模糊語言；
• 以群體主流說法取代個人經驗。

研究者若直接將所有敘述視為完整且客觀的事實，便容易產生錯誤詮釋。

6. 過早結束資料蒐集與分析

研究者若在初步資料出現共同主題後，便認定研究結果已經確定，容易忽略後續資料中的差異與反例。

這會造成：

• 主題分類過早固定；
• 忽略異常個案；
• 將暫時性的現象誤認為核心模式；
• 未處理資料之間的矛盾。

7. 忽略負面案例與競爭性解釋

研究結論常具有多種合理解釋。若研究者只呈現支持主題的資料，未說明反例、矛盾資料與其他解釋，結論便可能只是單一敘事，而非經過比較後最具說服力的解釋。

例如，研究者認為「社會支持提升弱勢者的復原力」，但資料中也出現部分受訪者因社會支持而感到壓力。若忽略此類反例，結論便過度簡化。

8. 編碼與分析程序不一致

質化資料分析需要經過整理、編碼、分類、比較與主題形成。若研究者：

• 編碼規則前後不一；
• 同一段資料在不同時間被歸入不同主題；
• 只摘錄符合論點的訪談內容；
• 未保留原始資料與分析紀錄；
• 直接由少數引文推導普遍結論；

便會降低分析的一致性與可確認性。

9. 脫離研究情境進行過度概化

質化研究重視脈絡與情境。某一所學校、某一個社區或某一類服務機構中的發現，不必然適用於所有地區與群體。

若研究者未交代：

• 研究場域；
• 參與者特徵；
• 社會文化背景；
• 資料蒐集期間；
• 機構制度與權力關係；

讀者便無法判斷研究結果是否適合轉用至其他情境。

10. 研究過程缺乏透明度

若研究報告未清楚說明取樣、訪談、觀察、資料排除、編碼與結論形成過程，讀者便無法評估研究結論如何產生。

即使結論本身合理，缺乏研究軌跡也會削弱研究的可追溯性與可信度。

11. 研究情境與時間變動

質化研究結果通常與特定時間、制度與社會環境有關。政策變更、組織改組、重大事件或參與者生命階段變化，都可能使原先的研究結論不再完全適用。

因此，研究結果不能脫離資料蒐集的時間與背景解讀。

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二、檢核研究結論效度的策略

1. 三角檢證

三角檢證是質化研究最重要的效度策略之一，透過不同來源或方法相互比較，以降低單一資料來源的限制。

常見類型包括：

• 資料三角檢證：比較不同參與者、不同群體、不同時間的資料。
• 方法三角檢證：結合訪談、參與觀察、文件分析、焦點團體等方法。
• 研究者三角檢證：由兩位以上研究者共同分析資料。
• 理論三角檢證：使用不同理論觀點解釋同一現象。

若不同資料來源支持相近結論，可信性會提高；若資料出現矛盾，研究者應說明差異形成的原因，而不是直接刪除不一致資料。

2. 受訪者檢核

受訪者檢核又稱 member checking，是將訪談摘要、初步主題或研究詮釋交由參與者確認。

可檢核的內容包括：