我們討論了質化與量化研究,現在要進入研究的方法與工具的範疇。在前幾章有談到要收集資料有很多不同的方法,尤其質化和量化研究所使用的方法也會有差異。其中最常用的方法就是社會調查法。

 

 

所謂的社會調查即抽樣調查,是指用科學之方法與態度,針對某一社會現象,以抽樣方法透過問卷訪問等工具,蒐集樣本資料,經統計分析後,推論母體的方法。社會調查法通常是指量化研究,因為有涉及統計,但有時候也可以是質化研究,視研究者怎樣設計該研究過程。

*其概念跟民意調查很像,即從全體民眾中抽出具體有代表性之部分民眾作為樣本,以了解對所欲研究議題之想法,如對某候選人或某政見的看法,並能推論到全體民眾之想法。

 

社會調查法可大致分成四種,此大題是社工師考試的常客:

一、訪問法(Personal interview):顧名思義即訪員與受訪者有互動。亦即訪員透過語言對話之互動,收集受訪者對所欲研究主題之看法。優點是較容易獲得深度之內容。其中又細分兩種:

1. 面對面訪問法:由訪員持問卷親自拜訪受訪者,訪員口述問卷的問題,再根據受訪者之回答,加以記錄,兼具觀察與訪問的功能。例如我以前曾幫慈濟大學做過一份寄養家庭滿意度調查的訪問,當時就是要帶著問卷,挨家挨戶的去寄養家庭裡跟寄養父母做訪談。我們又可依照問卷的內容與結構分兩種:

a. 高度結構/正式訪問:訪員帶印製好的表格並按表格內容來訪問。

b. 低度結構/非正式訪問:訪員只準備訪談大綱,無標準流程(此種比較偏向質化研究)

*優點:易取得信任,可透過引導及鼓勵史問卷回答率高而完整(減少不知道、拒答或漏答的情形)

*缺點:成本高、費時(除了要訓練訪員外,還要跟受試者約訪)、訪員與受訪者互動容易產生誤差(例如訪員有意識或無意識引導受訪者回答問題,所以要避免人為誤差要慎選訪員、加強訓練、建立督導制度、督導陪訪與複查)

2. 電話訪問法:訪員透過電話並依照問卷內容向受訪者蒐集意見或想法。目前大機構在做電話訪問時都會使用CATI(Computer Assisted Telephone Interview)「電腦輔助電話訪問」系統來隨機抽取電話號碼,亦即利用電腦自動撥號呈現調查題目及跳題控制,讓訪問者可直接將受訪者之意見輸入電腦,在最短時間內完成調查程序,以降低時間、人力成本及人為誤差 (此題是考古題)

*優點:快速、省錢、省力、容易監控訪員。

*缺點:樣本代表性差 (因為家裡沒電話的人,或家裡有很多支電話的人被抽取到的機率不一樣)、訪問時間有限(最長不宜超過15分鐘)、無法針對某特定族群做調查(因為勞工、學生比較不常在家)

二、問卷法 (Questionnaire Method):研究者根據其研究主題製作書面問卷,並以郵寄或當面實施之方式,收集被研究者之意見。即由受訪者自行完成問卷,不受研究者的干擾;缺點在於受試者容易誤解題意、漏答、拒答(無效問卷較多)的情形,此外受試者也容易產生趨中偏誤及仁慈/嚴格趨向(有時候受試者想表現仁慈或嚴格,就會勾極端的選項,例如非常不滿意或非常滿意;反之,有些人會盡量勾中立價值的選項,例如沒意見或不知道)

此法又可細分兩種:

1.      郵寄問卷法:將問卷附上回郵信封寄給受訪者,使之完成後寄回。

    優點:適用在樣本分布廣闊時使用(例如整個台灣或整個縣)、可訪較私密的問題(例如性滿意度調查)

    缺點:問卷內容需適合受訪者的程度、回收費時、訪問品質控管不易、樣本代表性受質疑(因為會寄回來的人可能具有某類特質或因某個原因;問卷結果無法有效推論到那些拒絕填寫的人)、此法容易產生隨機誤差Random error(因受試者需自行填寫問卷,可能會因為看不懂題意,隨機亂填答案)

2.      當面分發問卷:訪問者將問卷當場分發給受試者,較省時、省力,且受試者有問題可以發問,減少上述隨機誤差的產生,但僅適用於有集體群眾之情境,例如學校、軍隊等。此法最常用在滿意度調查上。

3.      網路問卷:近來最流行的問卷方法,研究者以網路為媒介來蒐集資料。例如我常用Skype通話,經常在通話完畢會出現通話品質的問卷;Yahoo新聞也常有小小的投票問卷,問贊不贊成某個議題。此法最大的缺點在於樣本代表性差,因為不是每個人都有網路或電腦。(此法是用抽樣法中的Convenience sampling)

    *影響回收率Respond rate:母群的特性(忙不忙)、問卷內容設計(是否符合受試者程度、問卷長度)、研究主題(題目是不是很隱私)等。欲增加回收率可採:加大樣本、問卷設計周延、匿名、自介信(激起受訪者的意願)、催收Follow up、考量回收時間(若受試者是學生,須避開期中或期末考)、親送問卷。

三、焦點團體Focus group:屬質化研究

四、深入訪談(一對一訪談):質化研究、非結構式訪談。

參考2007年10月保成出版 研究法 王淑芬著

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