114 年 國立臺灣大學社會工作學系碩士班《社會工作（含個案工作、團體工作、社區工作、人類行為與社會環境）》

本題主要在考察考生對於質化研究方法的理解與應用能力，包含對不同質化研究方法的掌握、資料蒐集方式的說明，以及對其優缺點的分析。

核心觀念： 質化研究方法、資料蒐集、優缺點分析。

詳解：

質化研究方法旨在深入理解研究對象的經驗、觀點與意義，其方法多樣，以下列舉三種常見的質化研究方法，並說明其資料蒐集方式與優缺點：

一、深度訪談 (In-depth Interview)

• 研究方法說明與資料蒐集： 深度訪談是一種透過與研究對象進行一對一的、非結構化或半結構化的對話，以獲取其豐富、深入的個人經驗、感受、態度和觀點的研究方法。在研究長照家庭照顧者的經驗時，研究者可以設計開放性的問題，引導受訪者分享其在照顧過程中的挑戰、壓力、情感、支持系統、因應策略以及對未來的看法。訪談過程中，研究者會仔細聆聽，適時追問，並鼓勵受訪者自由表達。資料蒐集主要透過錄音、逐字稿、研究者筆記等方式進行。
• 優點：
  • 深度與細緻性： 能夠深入了解受訪者複雜且細膩的經驗與觀點，獲取書面資料難以呈現的個人感受與意義。
  • 彈性： 研究者可根據訪談過程中的發現，隨時調整訪談問題，捕捉意想不到的資訊。
  • 建立關係： 透過一對一的互動，研究者有機會與受訪者建立信任關係，提升資料的真實性。
• 缺點：
  • 耗時耗力： 訪談、轉錄、分析過程都相當耗時，且需要研究者具備良好的溝通與傾聽技巧。
  • 樣本代表性較低： 通常訪談樣本數較少，難以推論至整體母體。
  • 研究者主觀性影響： 研究者的提問方式、詮釋可能影響訪談結果。
  • 資料分析複雜： 大量的訪談文本需要系統性的分析，可能較為困難。

二、焦點團體訪談 (Focus Group Interview)

• 研究方法說明與資料蒐集： 焦點團體訪談是邀請一小群（通常 6-10 人）具有共同特徵或經驗的受訪者（在此案例中為長照家庭照顧者），在一位具經驗的主持人引導下，針對特定主題進行集體討論。研究者可以引導參與者就照顧的挑戰、社會支持網絡、機構服務的感受等議題進行交流與互動，透過群體動力，激發出個人獨自訪談時可能不會表達的觀點與經驗。資料蒐集主要透過錄音、逐字稿、主持人觀察記錄等方式進行。
• 優點：
  • 群體互動激發觀點： 參與者之間的互動可以激發新的想法、觀點，並呈現出觀點的多元性與歧異性。
  • 效率較高： 相較於個別深度訪談，一次可以蒐集多人的意見，較為有效率。

本題主要在考察考生對兩種重要研究取向（建構主義與實證主義）的理解，以及比較它們在世界觀、知識觀、研究方法等方面的差異。

核心觀念： 研究取向、實證主義、建構主義、哲學基礎（本體論、認識論、方法論）。

詳解：

研究取向是研究者在進行研究時所持有的基本信念和假設，它影響著研究者如何看待現實世界、如何獲取知識，以及如何進行研究。建構主義與實證主義是兩種截然不同且具代表性的研究取向。

一、實證主義 (Positivism)

• 研究取向內涵： 實證主義是一種強調客觀性、量化、科學方法的研究取向，其思想根源可追溯至 19 世紀的科學家，如奧古斯特·孔德 (Auguste Comte)。實證主義者相信，存在一個客觀的、獨立於觀察者的外部現實，這個現實可以透過科學的方法來測量、描述和解釋。他們認為，科學的目標是發現普遍的、可驗證的定律，並且這些定律具有預測和控制現象的能力。
• 核心特徵：
  • 本體論 (Ontology)： 認為存在一個客觀的、單一的、獨立於研究者的外部現實。
  • 認識論 (Epistemology)： 強調研究者與研究對象的分離，追求客觀性，知識是透過經驗觀察和驗證獲得的。
  • 方法論 (Methodology)： 偏好使用量化研究方法，如實驗、問卷調查、統計分析，以尋找因果關係、驗證假設、發現普遍性定律。
  • 研究目的： 描述、解釋、預測和控制現象。

二、建構主義 (Constructivism)

• 研究取向內涵： 建構主義（或稱詮釋學、解釋主義）是一種強調主觀性、質性、理解的研究取向，其思想根源可追溯至 19 世紀末至 20 世紀初的社會學家，如韋伯 (Max Weber)。建構主義者認為，現實並非客觀存在，而是由個體或群體在與世界互動的過程中，透過社會建構和主觀詮釋而形成的。他們認為，理解社會現象的關鍵在於理解人們如何賦予經驗意義，以及這些意義是如何被建構出來的。
• 核心特徵：
  • 本體論 (Ontology)： 認為現實是多重的、主觀的、社會建構的，取決於個體的經驗和詮釋。
  • 認識論 (Epistemology)： 強調研究者與研究對象之間的互動與連結，知識是透過參與、理解和詮釋而獲得的，研究者本身也是知識建構的一部分。
  • 方法論 (Methodology)： 偏好使用質化研究方法，如深度訪談、參與式觀察、文本分析，以深入理解個體的觀點、經驗和意義。
  • 研究目的： 理解、詮釋和描述經驗的意義。

三、差異比較

| 特徵 | 實證主義 (Positivism) | 建構主義 (Construc

本題主要在考察考生對量化研究中常見迷思的辨識與澄清能力，要求考生針對五個關於量化研究概念、測量、抽樣、樣本數及統計分析結果的迷思，提出正確的解釋。

核心觀念： 量化研究設計、概念操作化、測量工具的信效度、抽樣方法、樣本數、統計顯著性。

詳解：

以下針對五個關於量化研究的常見迷思進行澄清與說明：

1) 迷思：研究中的概念越多越好，代表研究設計的嚴謹性越高。

• 澄清與說明： 這個說法是錯誤的。研究設計的嚴謹性不在於概念的多寡，而在於概念的清晰性、操作化（Operationalization）的精確性，以及概念之間關係的理論基礎。研究中概念的多少應視研究問題而定，過多的概念不僅可能使研究變得複雜難以處理，還可能分散研究焦點，導致研究目的模糊不清。嚴謹的研究設計是能夠清晰界定核心概念，並透過適當的方法來測量和分析這些概念，以回答研究問題。過度追求概念數量，而忽略了概念的品質與研究的聚焦性，反而可能損害研究的嚴謹性。
• 【答案】 嚴謹性在於概念的清晰性與操作化，而非數量；過多概念可能分散焦點，損害研究嚴謹性。

2) 迷思：如果可以自己設計題目來測量概念，就盡量不要採用他人已經發展出來的測量工具，以維護個人創見。

• 澄清與說明： 這個說法是錯誤的，且可能損害研究的品質。雖然個人創見在研究中很重要，但在測量概念時，採用他人已經發展且經過嚴謹信效度檢驗的測量工具，通常是更穩妥、更科學的做法。這些工具經過長期的實證考驗，其信度（Consistency）和效度（Validity）通常有較高的保證，能夠更準確地測量目標概念。自行設計測量工具雖然能展現個人創見，但若未經過嚴謹的信效度檢驗，其測量結果可能不準確、不穩定，甚至無法有效測量到預期的概念，從而影響研究結論的可靠性。研究者可以在現有工具的基礎上進行適當的調整或發展新的工具，但前提是必須確保其信效度。
• 【答案】 應優先採用經過信效度檢驗的既有工具，自行設計需嚴謹驗證，否則可能影響研究品質。

3) 迷思：要讓研究結果具有代表性與推論性，就一定要採用隨機抽樣的方法來取樣。

• 澄清與說明： 這個說法不完全準確。隨機抽樣（Random Sampling），如單純隨機抽樣、分層隨機抽樣、集群隨機抽樣等，確實是獲得具有代表性樣本、進而進行推論（Inference）到母體最理想的方法，因為它能確保母體中每個單位都有機會被抽中，且抽中的機會是已知的。然而，在某些研究情境下，隨機抽樣可能難以執行，或並非首要考量。

本題為綜合題，結合了抽樣方法、統計分析方法（比較平均數、相關分析、迴歸分析）的應用，並要求解釋結果。題目情境設定在社工機構，符合社會工作研究方法的應用。

核心觀念： 集群隨機抽樣、獨立樣本 t 檢定/單因子變異數分析 (ANOVA)、皮爾森積差相關係數、多元迴歸分析、統計顯著性解釋。

詳解：

1) 集群隨機抽樣 (Cluster Random Sampling) 的定義、操作方式、優缺點 (10 分)

• 定義： 集群隨機抽樣是一種多階段抽樣方法。研究者首先將母體分成若干個稱為「集群」（Cluster）的群組，這些集群通常是自然形成的群體（如學校、社區、班級等）。接著，研究者從這些集群中隨機抽取一部分集群，然後對被選中的所有集群內的成員進行調查，或者在選中的集群內再進行進一步的抽樣。
• 操作方式：
  1. 定義母體與集群： 確定研究的母體（例如，該機構服務的經濟弱勢兒童）以及構成母體的自然群組（例如，如果機構服務的兒童分散在多所小學，則每所小學可以是一個集群）。
  2. 列出集群名單： 建立所有潛在集群的完整名單。
  3. 隨機抽取集群： 從集群名單中，使用隨機方法（如亂數表）抽取一部分集群。
  4. 調查集群內所有對象（或再抽樣）： 對於被選中的每一個集群，研究者可以選擇調查該集群內的所有成員（單階段集群抽樣），或者在被選中的集群內再進行一次抽樣（多階段集群抽樣）。本題情境提到「全機構所服務的兒童個案為母體，透過集群隨機抽樣」，暗示可能是在機構的服務單位或據點（集群）中，隨機抽取部分單位，然後調查該單位內的所有兒童。
• 優點：
  • 成本效益高、方便性： 相較於簡單隨機抽樣，當母體分散廣泛且難以取得所有個別單位的名單時，集群抽樣可以大幅節省時間、人力和經費。研究者只需接觸到選定的集群，而無需遍訪所有可能的受訪者。
  • 可行性高： 在某些情況下，例如學校或大型機構，集群是現成的，容易識別和接觸。
• 缺點：
  • 抽樣誤差較大： 集群內的成員通常比隨機抽樣情況下的成員更為相似（同質性高），而集群之間的差異可能較大。這意味著，即使樣本量相同，集群抽樣的抽樣誤差通常會比簡單隨機抽樣來得大，推論的精確度可能較低。
  • 需要更多樣本量： 為了達到與簡單隨機抽樣相同的精確度，集群抽樣通常需要更大的樣本量。
  • 可能存在偏差： 如果選定的集群本身就存在系統性偏差，或者集群內部的同質性太高，都可能導致研究結果的代表性不足。

【答案】 集群隨機抽樣是先將母體分成群組（集群），再隨機抽取部分集群，並調查該集群內所有成員的方法。優點是成本效益高、方便性；缺點是抽樣誤差較大、精確度較低。

2) 比較不同性別與不同區域兒童的物質剝奪感得分是否有顯著差異的統計分析方法 (5 分)

• 分析方法：
  • 比較不同性別兒童的物質剝奪感得分： 由於性別通常是二分類變數（男/女），而物質剝奪感得分是連續變數，此時應使用獨立樣本 t 檢定 (Independent Samples t-test) 來檢定兩組（男性與女性）的平均得分是否存在顯著差異。
  • 比較不同區域（北中南東）兒童的物質剝奪感得分： 區域是分類變數（通常有 4 個類別：北、中、南、東），物質剝奪感得分是連續變數。當要比較三個或三個以上組別的平均數時，應使用單因子變異數分析 (One-Way Analysis of Variance, ANOVA) 來檢定各區域的平均得分是否存在顯著差異。如果 ANOVA 結果顯示整體差異顯著，則可進一步進行事後檢定 (Post-hoc tests)，以找出具體哪些區域之間存在顯著差異。
• 為什麼： t 檢定適用於比較兩組獨立樣本的平均數；ANOVA 適用於比較三個或三個以上獨立樣本的平均數。這些方法都是用來檢定組間平均數差異是否大於組內隨機變異的統計方法。

【答案】 比較性別差異使用獨立樣本 t 檢定；比較區域差異使用單因子變異數分析 (ANOVA)，若 ANOVA 顯著則進行事後檢定。

3) 進行身高、體重與物質剝奪感之間的相關性分析，結果發現顯著負相關，所採用的統計分析方法與解釋 (5 分)

• 統計分析方法： 由於身高、體重和物質剝奪感得分都是連續變數（或可視為連續變數），研究者最可能採用的是皮爾森積差相關係數 (Pearson Product-Moment Correlation Coefficient, $r$) 來分析它們之間的線性相關性。