语言学研究方法

 二 

问卷调查和描述性统计

 一、研究方法 
 

1.研究过程
 

确定研究问题
 

研究方法：根据研究问题确定研究方法

实验设计/问卷设计

共同讨论

实施实验

统计分析

结论讨论

2.实验设计

实验目的：想要实现什么样的目标（一般来说只有一个）

实验问题：具体的研究问题（围绕着目标不超过3个）

实验设计

被试：平均水平，年龄，性别

自变量：几个因素，几个水平（不超过三个）

因变量：如何制定操作性定义（可以很多，但最好不要太多）

控制变量：有哪些，为什么要控制

实验任务

实验步骤：具体操作流程

实验预期：如果……，那么可以说明……

 二、设计问卷调查 
 

1.什么样的问题可以用问卷来研究？

多数是和人的主观感受相关的。

在教学客体中：

语言知识，语言技能的调查问卷：问卷实质是一场考试

学习策略，学习动机，学习态度，情感，文化意识的调查问卷：研究大量被试的态度，意见

为什么要大量？

（1）内省法：是否能真实地反映语言的内化过程，样本越大越真实（稀释了不准确的数据。本质上是定性研究的定量化）。

（2）样本：总体太大，需要找样本

2.调查：包括问卷和个人访谈（本部分只涉及问卷）

（1）主要内容：

客观事实（年龄，性别，你过去7天学习汉语的次数，你昨天花了多长时间学习汉语？）

主观状态（对人，地，事的描述和评估）

（2）问卷主要包括三个部分：

①利用问卷调查，但其实是一个测试

②通过问卷考察态度，意见，感受

③收集个人信息（把需要收集的自变量放进个人信息里）

姓名

年龄

性别

国籍

母语

年龄

hsk hskk水平

学习中文的时间

在中国的时间

（3）关于主观状态的设计原则

①一致地理解问题（让所有人都能用一种方式理解，eg.你觉得老师友好吗？你是否信任老师？“信任”和“友好”无法界定）

②每个问题只描述一个维度的事情（所问的问题不是异质的）

过去一周，最近一周，过去七天

你的老师对你多友好？

你怎么评价你的学习努力程度？

你认为你的老师更专业还是更敬业？

③连续量表的模式

排序（谨慎，数据统计较难）

只选最极端的（最喜欢or最不喜欢）

量表打分（最好），量表打分有5度量表和7度量表，又有两种设计：

第一，你要评价什么？（这是一个怎样的观点，感受，判断和看法）

你的老师专业吗？

非常不专业，不太专业，没有感觉，比较专业

第二，我的老师很专业。你同意不同意？（更好，心理上更舒适） 。这一种方法测量的是对观点的回答，可以说明自己的想法和观点与问题所表述的观点之间的差距，这个观点最好是既定的，大家讨论很多的。

3.问卷设计的原则

（1）对所描述的概念有个一致的定义。（如果要为其提供定义，在题目的开头提供定义）

（2）一次只问一个问题。

（3）询问最近发生的事情。（24小时内的记忆最清晰，要求回报上周或上两周的行为，不是事实回忆）

（4）避免一些词汇的使用。（你通常几点学汉语？如果周中比周末阅读的早很多）

（5）减少社会期望对问题的影响。（人总是希望自己更漂亮而不是更难看，突出好的一面，而不是更难看）

（6）顺序问题。（最近两周使用单词表的次数，最近一个月使用单词表的次数。先a后b会导致a的次数明显增加。）

（7）问第一手经验而不问间接经验。（你周围同学最近学习汉语的频率）

（8）谨慎假设性问题。

（9）谨慎因果性问题

（10）有关感情或行为的问题必须有时间期限。

（11）不要用从句。

（12）同样的内容，至少有两套问卷。（做信度检验）

（13）寻找已有量表（如oxford编制的语言学习策略量表）

4.举例

（1）《Bahaviors and Attitudes of Effective Foreign Language Teachers: Results of a Qusetionnaire Study》

研究内容：老师对教学行为和教学态度的认识，这些认识是否能为他们带来更有效的汉语教学。研究调查了457个二语老师，其中包括德语、法语和西班牙语，均来自美国教学委员会成员。

研究问题：

在二语习得和外语教学领域的研究文献里，有哪些外语教师的观点被认为是直接有效的？（即是否已有研究）

 这些外语老师多大程度上同意（1）中得出的结论？

（2）《the Effect of Language Learning Strategies on Proficiency, Attitudes and School Achievement》

研究内容：语言学习策略对语言学习水平，学习态度和学习成效的影响。868个匈牙利学习英语的被试。使用了“The Strategy Inventory for Language Learning”（Oxford，1990） 量表。

（3）《An Investigation into Teachers' First Language Use in a Second Language Learning Classroom Context: A Questionnaire-based Study》

描述性统计：Always, Usually, Sometimes, Seldom, Never

 三、问卷的数据处理 
 

1.数据类型（描述性统计）

2.数据清理

清理填写时间少，漏题的数据等。

3.减少问卷中的变量

4.考察信度和效度

5.正式的数据分析

 《问卷统计分析实务——SPSS操作与应用》

 四、描述性统计 
 

1.数据类型（data types）

对数据类型的直接理解决定所用的统计分析法。
 

2.数据的特点应该如何描述和呈现

（1）如何看待数据

定量数据作为自变量，分类数据作为因变量：

收入水平对是否选择学汉语带来的影响；

开始学汉语的年龄是否决定hsk水平。

分类数据作为自变量，定量数据作为因变量；

高、低水平的汉语学习者口语流利度的差异；

不同师生互动方式对“把”字句习得效果的影响。

3.定量数据的描述

（1）五数总结

（2）集中趋势

样本代表整体，需要具有集中趋势（要符合正态分布）。

平均数

异常值

标准差

（3）数据分布

（4）数据形状

4.分类数据的描述

饼图，树状图

5.数据之间的关系（自变量和因变量）

（1）定量和分类

（2）分类和分类

（3）定量和定量

 五、问卷的数据分析（广义，总的来说） 
 

1.对数据进行描述（样本的背景分析）。（描述性分析）

2.信度分析（对量表进行信度分析）-cronbach αlpha

问卷的信度：根据问卷得出的分数，如果分数差很多，就不可信。

衡量信度指标：内部一致性（cronbach αlpha）

α系数评价的是量表中各题得分间的一致性，属于内在一致性系数，这种方法适用于态度，意见式问卷（量表）的信度分析。如果发现去掉某一题剩下的题α系数很高，说明这一题质量低，和其他题测量的不是一个东西。

3.效度分析-探索性因子分析/验证性因子分析

问卷的效度：是否考查到了想要的东西

结构效度分析：construct validity。与预测的结构相匹配。

减少变量。
 

指标归类：将问卷的问题分类，将问题一类一类分析。

常用方法：因子分析/主成分分析

主成分分析的步骤：

（1）KMO样本测度

KMO在0.9以上，非常合适；0.8-0.9，很合适；0.7-0.8，适合；0.6-0.7，不太适合；0.5-0.6很勉强；0.5以下，不适合。

（2）巴特莱球体检验

（3）主成分分析

4.变量之间的关系（回归分析）

相关关系/因果关系（相关性分析）

5.举例

一些对学习者口语能力的描述性语言。
 

将问卷给老师进行调查，考查老师是否认为这些描述性语言可以衡量学生的口语能力。（问卷回收完成，并进行描述性统计）

根据评分平均分，剔除其中3.5分以下的文本项目3条（19，表达抑扬顿挫；27，发音响亮；39母语口音不重），信度分析：问卷显示内在一致性系数α=0.969（信度好，说明考查的是同一个东西）

SPSS分析。
 

找出了四个主成分。自己分类为：运用策略；流利度；自然度和准确度（减少为4个变量）

在这之前，需要阅读文献。可以见得，文献得出了2个成分，自己调查得出了4个成分。结构效度分析：13条理论是否是和已有理论相契合。

四个主成分累计解释方差变异量的综合为74.082%。主成分分析不只做一次，可能要做好几次，通过限定components的数量，得出合理的主成分分析。