0427 作業：自變項與moodle

從全國碩博士論文網站找出別人論文中的『自變項』：
（例如：不同性別的國小學童對數學因數分析的～）

• 論文的自變項會出現在論文的『題目』上。
• 從中分析自變項並以倒敘法找到源頭，做出問卷與態度。
• 資訊科技融入創造性問題解決教學對國小學童科學創造力學習之研究。

回答下列三個問題：
（此問題來自於康德三大批判）

• 你能從這門課知道什麼？
  測驗的『種類』以及每一種測驗的『目的』。
• 在這堂課我應該做些什麼？
  吸收課程內容，並將這些課程內容和舊有知識聯結（理解或延伸理解）。
• 我能從這堂課希望什麼？
  幫助我在論文研究方法中，可以有比較明確的思考。

康德三大批判：

1. 《純粹理性批判》（1781年）
2. 《實踐理性批判》（1788年）
3. 《判斷力批判》（1790年）

共識評量

• 專家共識評量（consensual assessment）是由Amabile（1996）所提出，主要係藉由領域中的專家，依據一定程序、規準針對成品進行「創意」程度與品質的評量。
• 經十餘年的檢驗分析，發現專家共識評量是一種具信、效度之評量技巧。
• 進行共識評量時，必須考量到「作業」、「受試者」、「評分者」三方面。

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【參考資料】
美學導論---康德的無目的說
豆瓣讀書---康德三大批判
博雅旅遊網---伊曼努爾●康德
科學教育期刊文獻資料庫---共識評量

1230 作業

作業

1. 找一個雙因子研究設計的論文寫出自變項和依變項，對照論文標題。
   
• 論文題目：資訊科技融入創造性問題解決教學對國小學童科學創造力學習之研究（2010）。
  國立東華大學科學教育研究所，吳俊明碩士論文。
• 自變項：資訊科技融入CPS（網路平台）訓練與教學。
• 依變項：學習成效（科學創造力開放性問題）、學習滿意度（學習反應與學習歷程）。
2. 數位原生和數位移民是什麼？
   • 數位移民 Digital Immigrants：使用email及電話，使用文字溝通、喜歡人群，雖然也使用網路，但大部分接觸的都還是實體。
   • 數位原生 Digital Natives：一出生就活在有電腦、有網路的環境中，他們有新的思維及行為模式，成為新一代的「人種」，跟屬於「數位移民」的老師和父母，有著不一樣的價值觀和道德觀。

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【參考資料】

數位學習e-learning101
數位教學3.0
教育行政筆記與生活記事

1230 筆記：研究設計

第三章　研究設計
→題目找到，也找到自變項與依變項，就可以開始做了。

準實驗設計
樣本通常是隨機取樣，無法立意（任意）取樣的。

實驗設計通常要具備

• 自變項（男女、四五六年級）
• 依變項（實驗的結果）
• 控制變項（控制住某一個元素）、中介變項

選擇的變項類型，當然越多就越複雜

• 單因子設計（只有陽光）
• 雙因子設計（同時有陽光、水）
• 多因子設計（同時有陽光、空氣、水）

實驗組與對照組的設計表格，特色如下：

1. 可以比較整個實驗組跟對照組
2. 可以比較實驗組與對照組的男生與男生、女生與女生

圖示：實驗組與對照組設計

控制變項：把實驗環境內，會干擾實驗的變項都排除。找兩個非研究背景的老師教導。
中介變項：若自變項對依變項有影響效果，而此效果是透過另一變項達到影響，則此變項即為中介變項，通常用以解釋自變項是經由什麼歷程影響了依變項。來自台大工商心理學組。

研究架構 ←→ 研究流程/步驟

一 研究架構：指自變項、依變項、中介變項、……。在於分析整個實驗過程的訊續等。

圖示：研究架構，指出自變項、依變項等，圖為簡圖。

二 研究樣本：等組（機率小）、不等組（機率大）

圖示：研究樣本，此為細部不等組，但總體為等組之設計。

三 研究步驟：就像流程圖一樣。使用工具，是信、效度哪一種。

圖示：研究步驟流程簡圖。

四　分析工具：使用SPSS、單因子變異數、T檢驗……有的沒的。

1223 筆記：合作學習、三腳凳原理

Johnson & Johnson 合作學習

• 五大基本要素：
  
  1. 積極互賴(positive interdependence)
  2. 面對面的助長式互動（face-to-face promotive interaction）
  3. 個人學習績效責任（individual accountability）
  4. 人際與小團體技巧（interpersonal and small group skills）
  5. 團體歷程（group processing）  

提醒

• 研究時，必須找到這個領域的“典範”
• 例如：如何做學習的起始人、數位學習名詞的起始人等等等～

三角凳原理

1. 第一個層次
   Kuhn對於典範移轉的探討提出“﹍﹍﹍”
2. 第二個層次
   把他的意思用自己的話講出來的，必須用「Kuhn(1971)提出典範移轉的概念。根據Kuhn所提的理論～」不能超過23個字，英文不能超過7個單字。
3. 第三個層次
   典範移轉是目前大家公認為認為的理論

找嚴謹的期刊雜誌，找第二章節可用的『連接詞』或『轉述詞』。盡量不要寫『我認為』或『筆者認為』，希望看起來專業一點，不要帶入個人色彩。

例如：

1. 起始點（第一個層次）
   大理論，皮亞傑
2. 中間點（第二個層次）
   引用皮亞傑理論的後人，例如「然而根據國內學者黃光國發表於1983年論文指出典範移轉並非常見於中國社會科學研究。」
3. 最後段，最有用的、最新的、最同意的擺這一段（第三個層次）
   從「中國社會科學研究」展開，也許可寫成「多位學者同意／不同意上述論點(﹍﹍﹍，﹍﹍﹍，﹍﹍﹍)」

自己多練習論述的功力。

作業：找出文章裡面的三段論。

1223 筆記：Paradigm 典範

Paradigm 典範：研究典範、教育典範
Kuhn – the structure of Scientific revalution

1970到現今仍影響現在的研究方法，人類的知識是如何產生的。

•  孔恩（Thomas S. Kuhn, 1922-1996）1962年的代表作：《科學革命的結構》（Structure of Scientific Revolutions）。
• 書中提及「典範轉移」（paradigm shift）一詞，以闡述組織系統在本質與結構上的革命性變革。典範的轉移是對傳統與舊有模式強烈的質疑，也隱含著組織變革的過程與結果是全面性的改變，不是片面的修正。
• 孔恩典範轉移模式是革命性的變革，其特色是典範間具有不可共量性，不但激發創意，也重視創新。附註：「不可共量性」意指新舊組織之間的規範，價值體系等無法相通或相容。

解釋現象的理論經由驗證成為學理、知識→現象學、驗證
找出現象規律的理論→定律（堅固不破的）

Paradigm shift 典範的移轉

• 從參考著作內尋找文獻探討的理論。
  Ｑ要怎麼尋找脈絡呢？
  Ａ至少串連兩次文獻之後就會找到原始的那一個。

1110 小筆記：虛無假設

虛無假設 Null Hypothesis

關於某母體參數的敘述，通常是表示『沒有差異』的假設，又稱為「原假設」。

在奈曼—皮爾生的架構裡，有一虛無假設 null hypothesis 及一對立假設 alternative hypothesis。虛無假設通常表示現況，而對立假設表示我們傾向相信的，也就是想證明它是真者。

在假設檢定的過程中，所能忍受的錯誤機率有多大，則要視情況而定。以誤判的機率而言，事實上這中間有兩種錯誤的機率，其一是虛無假設為真卻拒絕（這稱為第一型錯誤），其二是虛無假設不真卻接受（這稱為第二型錯誤）。理想的狀況當然是兩型錯誤機率皆為 0，但通常不會有這種情形。當樣本數固定時，一般而言，兩型錯誤的機率，有一減小另一必增大。

由於虛無假設是真卻誤判它不真的後果往往較嚴重，所以通常的作法是先控制第一型錯誤的機率不要超過某一事先設定的值，然後使第二型錯誤的機率愈小愈好。

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資料來源
雄大學應數系 黃文璋
銘傳大學網路服務處

1110 小筆記：T檢驗

什麼是T檢驗

T檢驗，亦稱 s t udent T檢驗（Student's T test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。

T檢驗是用於小樣本（樣本容量小於30）的兩個平均值差異程度的檢驗方法。它是用T分佈理論來推斷差異發生的概率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。

T檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的。戈斯特在位於都柏林的健力士釀酒廠擔任統計學家，基於Claude Guinness聘用從牛津大學和劍橋大學出來的最好的畢業生以將生物化學及統計學應用到健力士工業程式的創新政策。戈特特於1908年在Biometrika上公佈T檢驗，但因其老闆認為其為商業機密而被迫使用筆名（學生）。實際上，戈斯特的真實身份不只是其它統計學家不知道，連其老闆也不知道。


單個樣本的t檢驗
目的：比較樣本均數所代表的未知總體均數μ和已知總體均數μ。

配對樣本t檢驗
目的：判斷不同的處理是否有差別 。

T 分配表
當n小於30，要用t分配去看而非看常態分配。

圖示：T 分配表

舉例：
樣本 = 60
標準差SD = 1.89
-----> 平均數m = 60 + ( SD x ? )
----->  60 + 1.89 x 2.262  95% 準確時套用0.025
----->  60 + 1.89 x 3.25    99% 準確時套用0.005

自由度
二點成一平面，自由度為1（2-1）
三點成一平面，自由度為2（3-2）
樣本是14就看t分配13那一欄位。

雙側考驗：有正有負的

單側考驗：一定是大於某數的

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資料來源

MBA智庫

國立體育學院王俊明教授
T分配表 

1020 數據解釋方式及運用

看常態曲線時，會有兩種解釋方式：

1. 數量的角度：有1000個人，有682個人在+/-1標準差之內。
2. 機率的角度：用機率的角度，會有682次在+/-1標準差之內。

（在推論統計的時候還會再講一次）

估計值：
假設一個班級第一次考試的分數是八十分，那第二次考試的平均八十分的機率多少？八十二分的機率又是多少？

百分等級：
典型標準分數是用人數來看的。（上週關鍵字）

魏氏量表：
一個標準差是15，兩個標準差是130，

1013 關鍵字

魏氏量表 WISC：是學校﹑特教機構﹑輔導機構以及醫院等單位經常使用的個別智力測驗。取自：阿元之家。

• 本量表旨在測量受試者的普通能力。
• 全量表共有十二個分測驗，包括語文量表部份的五個分測驗：1.常識測驗2.類同測驗3.算術測驗4.詞彙測驗5.理解測驗和一個交替測驗 6.記憶廣度測驗；作業量表部份的五個分測驗為: 7.圖形補充測驗，8.連環圖系測驗，9.圖形設計測驗， 10.物形配置測驗， 11.符號替代測驗，和一個交替測驗為12.迷津測驗。
  本量表採積點記分法，各分測驗的原始分數，可按年齡組別換算成單位相等的量表分數，各分測驗的分數相加，可得語文量表分數、作業量表分數和全量表總分，再
• 查對照表而得離差智商（M=100 ，SD=15）。

圖示：魏氏量表百分比及分類

 PR值 Percentile Rank：代表「位於某一原始分數以下的人數百分比」，亦即某一原始分數在團體每百人中分數所高過的人數。來自：國立臺中圖書館、104評量中心。

• 是先將該次測驗所有考生的5科總分排序後，依照人數均分成100等分，該生大約會落在第幾個等分中。
• 國中基測各科量尺分數為1至60分，分數愈高，代表該科能力愈好。
• 每一科的量尺分數是依所有考生答對題數的次數分配。
• 因具有和群體比較意義，像是用來測「量」個人表現的「尺」，稱為「量尺分數」。

Z分數 Z-score：在常態分配中，只要知道Z分數，就可以這個方式了解個體的分數在群體中所在的位置。來自：104評量中心。

圖示：原始分數轉為 Z 分數的公式

圖示：原始分數轉為 Z 分數公式～中文化

T分數 T-Score：T分數是由Z分數以線性轉換而得的標準分數。

• 公式為：Z分數 乘以 10 再加上 50
• T=50等於Z=0

1006 關鍵字

T檢驗（t檢定）T-Test：使用平均數的概念。用於小樣本（樣本容量小於30）的兩個平均值差異程度的檢驗方法。它是用T分佈理論來推斷差異發生的概率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。

單因子變異數分析 One-way ANOVA：使用變異數的概念，ANOVA 是Analysis Of Variances的縮寫，是由R. A. Fisher所提出的統計方法，可解決同時檢定兩個或兩個以上樣本平均數的顯著性。

常態分配 normal distribution：指一個隨機變項的觀察值，呈現對稱的鐘形曲線分配，由德國數學家Gauss（Karl F. Gauss；1777-1855）所提出，因此又稱為高斯分配（Gaussian distribution）。統計上的常態分配（normal distribution）強調，在正常狀態下的個體一些屬性，包括身高、體重、智力……在數量的分布上皆呈現出兩極端占少數、中間部分占多數的分布情形。

六個標準差 Six Sigma：簡寫 為6σ。意即實際上消除企業在每一項產品、製程、以及互動方面的誤差，以接近其品質目標標準之品質頂尖水準程度，並減少「不良品質成本」（Cost of Poor Quality）、縮短交期（Cycle Time Reduction）、增進顧客滿意度的管理過程和企業衡量。Six Sigma是一種追求「最小變異」的經營管理思維，借用統計學上的常態分配與機率模式，來主導企業的戰略與戰術，此之經營理念在強力且有效的管理工具的配 合之下，大可從公司營運策略、管理方式一路做到產品研發、製程改善(作業改善)、品質提升、到售後服務滿意度的提升。五個階段：DMAIC——界定、衡量、分析、改善和控制

1006 筆記：標準差 stander deviation

簡稱SD，是一個母群體的概念。
SD 是一個非常有用的指標，MEAN 只是告訴你一個結果，無法像SD 可以判別狀態（分散或集中）。

母群 population（人口）：母群是浮動的。母群或許為（N已知and固定）or（N未知and不固定）通常在母群內找抽樣sampling（取樣），取出來的叫做Sample（樣本），以樣本進行計算，描述這個計算的結果，就叫做敘述統計。

上圖：推論 與 敘述 之差別

一般來說，母群與樣本，是等比的增加或減少，而非固定。
調查：如果是取樣一千人，則這一千個樣本數，代表著總數約一千到一千五百萬的母群。

老師提醒：最少的樣本量是30，低於30，則樣本數不足，不足以取信於人。樣本數大於30，則會趨近於母群。

上圖：標準差計算概念

0929 關鍵字

量化研究 quantitative research：間斷，取樣sampling出來的，無法描述。
常模 norm：一個具有代表性的樣本群組之分佈。
質化研究（質性研究）qualitative research：因為量化無法描述，所以出現了質性研究，可連續性的描述。老師舉牧師講道為例：牧師看到的是表象（量化）的樣子，但實際上卻是另外一種意思（質化）

平均數 mean：是集中量數內的一個代表數。
中數 median ：取中間的數值。
眾數 mode：數量最大的。出現頻率最高的。
集中量數 Measure of central location：
(1)可能存在→所有的數字，會朝代表數字集中。會用一條數線畫出圖以做代表。
(2)可能不存在→如果是看月平均，那就更有可能不會實際存在於某一天。

可代表『聚集』的名詞

平均數 mean ：是集中量數內的一個代表數。
中數 median：取中間的數值。
眾數 mode：數量最大的。出現頻率最高的。
集中量數 mensure of central location：
(1)可能存在→所有的數字，會朝代表數字集中。會用一條數線畫出圖以做代表。
(2)可能不存在→如果是看月平均，那就更有可能不會實際存在於某一天的數字出現。