991數位學習研究方法

※研究假設(Hypothesis)：

從實招來、有罪推論→(後來)「無罪推論」

針對研究問題，研究者認為可能的答案。

(★http://www.dyu.edu.tw/~msung/Research/Thesis/Hypothesis.htm)

↑網路資料：

一、假設(Hypothesis)：研究假設是個想要得知答案，以陳述句型方式呈現。

二、一個理想的研究假設必須具備有：

l  至少有兩個以上的變項

l  須陳述變項之間的關係，通常都以對立假設(H1)的形式來呈現

l  能呈現未來的預期研究成果

l 須依研究問題與理論推演而來

l 可用實徵性的問題加以考驗，並顯示該假設是真或偽

l 單變量(univariate)命題：在台灣的大學生中，每六個人就有一人有意報考研究所。

l 雙變量(bivariate)命題：數學成績越高，國文成績也越高。

l  多變量(multivariate)命題：數學成績越高，物理與化學的成績也越高。

(還沒貼完)

(PP資料來源：web.ydu.edu.tw/~deniel/981RS/ch04.ppt)

(研究假設的擬定資料來源：

http://www3.nccu.edu.tw/~soci1005/Research%20Hypothesis.pdf)

(假設測定V：無參數檢定方法http://www3.nccu.edu.tw/~soci1005/Ch11.pdf)

※平常必須進行「現象觀察」(藉由多閱讀論文等方式)，否則，無法找到研究問題，也因此無法得知自己的研究假設、無法找到自己的研究題目，因而無法畢業。不疑處有疑。大膽假設，小心求證。

※    (○明鏡高懸    X縱放罪犯)                          ※問題：某甲是否偷竊

※假設：某甲沒偷竊

[◎作業：上面的表格舉例]

這當中卻有「錯誤機率」!

※課本P194 中間有圖補充

※母群(Population)：N(有時已知、有時未知)

※樣本(Sample)：個數已知 N(已知)

(接筆記本)(02)

母群可以一個，樣本可以不限定，推論結果也有很多種。

10抽10→母群等於樣本，最好!

例如：10  9  8  7  6  5  4  3  2  1 → 抽的次數越多，越接近平均數。

例如：碩士論文樣本數抽樣約300個準確度就會高。

※下週：中央極限定律

※(前面先介紹正負偏態) [google：正偏態 負偏態]

http://g9625409.blogspot.com/2008/11/assignment.html

※變異數有哪幾項?全距(最大減最小)、標準差、四分差

※變項的屬性(在run SPSS時)

˙次序變項(ordinal )：

˙名義變項(mominal Variable)：(例如學號名字)

˙等距變項(interval)：

˙比率變項(ratio Variable)：

→可以互相兼容

http://chenchunlin.blogspot.com/2008/10/assignment-ch2-4.html

 ※Freemind(免費共享軟體→老師的部落格有提供載點)：

1.腦力激盪→聯想→希望是可以互動的→例如：”car”為中心，分「自由聯想」和「限定聯想」。

(※作業：汽車、新竹教育大學、一個自己訂題目)增加一個每一個節點叫作「note」。軟體：新增→一個子節點

2.結構(st..)→知識結構→課堂作業：上網找一篇王汎森院士：如果讓我從做一次研究生→先念完、做摘要→目的：文章本身有結構性，用freemind將此文章的結構架出來。(作業順序：1.讀全文2.做摘要3.分析結構)※回家作業：將此文章挑選出十句對自己有啟發的句子!

※敘述統計：(如果有找到任何問題要問老師)

※下禮拜：推論統計

※此週上課重點：

˙標準分數T分數 PR值

˙Freemind 心智圖

˙Web office數位學習平台

一、標準分數T分數 PR值：

(補圖一)

二、魏氏智商測驗：

平均數=100

標準差=15

(補圖二)

http://www.bctest.ntnu.edu.tw/  國中基測分數人數累積表

˙上禮拜：集中量數(平均數)

˙變異量數(Measure of Variation)→分散、分佈

Ex：3 、5、 7 、9、 11→集中數：7

    5、6、7、8、9→集中數：7

※T檢定(t-test)→運用平均數的概念

※ANOVA單因子變異數分析→運用變異數的概念

※→常用

(補圖1)

˙標準差(standard deviation)→簡稱：SD

˙SD&M→超重要!!

(補圖2)

(補圖3)

˙母群(Population)→N固定已知(可當樣本處理)or N未知不固定 ex：民意調查範例(找)→在民意調查中，母群是抽樣整體的部分

[參考資料：http://nccupm.wordpress.com/2007/01/24/2006-election-prediction-analysis/]

樣本(取樣Sampling)→N是固定已知的→計算→敘述統計

抽樣的不管抽了幾分，抽樣一定要30以上才OK

˙推論統計：具預測的功能。

˙已知的叫樣本，算出其標準差、平均數等具一定指標。

˙(補圖四)

˙這星期從書的第三章開始教。

˙Q：什麼是統計？

  統計：處理數字資料(data→研究→蒐集結果)

          詮釋 Interpretation→現象、連續性

          資料具有代表性(「取樣」sampling)

          →例如：二十年來最熱的溫度

          →此為「現象」→數量大，即用統計了解它→「量化研究」

 ˙90年代後，開始有「質化(性)研究」。

 ※老師上課的關鍵字需要回家做功課、了解英文。

 ˙(同意→不同意)四等第量表、五等第量表、七等第、九等第…

 ˙舉例：花生米  20 25 24 26 20  115/5=23 

                                                  →代表性

                                                  →「集中量數」：1.所有數朝代表數集中2.可能不存在的數字。

                                                  →「特性」

                                                  →「平均數」

(集中量數→CH6教)

˙「平均數」、「中數」、「眾數」。(課本很詳細介紹)

˙(圖一)

  常態分配：數量大

  「常模」

˙老師的教學平台：http://elt-researchmethod.blogspot.com/

˙不期中考、期末考→※每週筆記超重要!!!!

一、課堂介紹：
(一)授課教授：王鼎銘教授
˙E-mail：dmwang@mail.nhcue.edu.tw
˙Office Hour：W2.W3中午及W3晚上

(二)上課時間：18:40~20:30

(三)上課用書：
˙林清山（民82），心理與教育統計學。台北：東華。
˙郭生玉（民82），心裡與教育測驗。台北：精華。

(四)授課內容、方式：
1.[SPSS] ─ 工具、資料處理
(1)敘述統計
(2)推論統計
2.[BLOG] ─ 建立blog分享
(1)尋找資料數位化
(2)數位化資料知識
(3)分享
→方式：上課中Keyword、資料蒐集、書本等

(五)其他事項：
1.「全國碩博士論文、圖書館論文→一學期20篇」。
2.下週作業：建立個人Blog。