Q方法在运动教育学上的应用

1Q方法在运动教育学上的应用廖智倩台中县东宝国小阙月清国立台湾师范大学摘要Q方法（Qmethodology）是一种受试者按一组陈述句描述，作等级排列或判断，再将所搜集到的数据进行统计处理的方法，通常用来研究人类的主观性。此种研究方法有助于了解个体或群体之意见或态度，而且对样本调查结果的解释也有特殊意义，的确提供一种崭新的研究风貌，唯不适用于横断面的研究，或大样本的受试者之研究情境。虽然强制选择程序被认为是Q方法的最大缺点之一，但它强迫受试者表达他们的看法，使得研究分析更具有实质的意义。本文主要目的，是针对Stephenson（1953）所倡用的Q方法，做一个概略性的介绍，剖析其优缺点，并说明它在运动教育学研究上的实际应用，期望读者能对此研究方法，有进一步的认识。关键词：Q方法、Q分类、运动教育学壹、前言大多数行为科学的研究方法都是适用于通则性的研究（nomotheticapproach），即根据多数受试者在测验上的表现，制订常模，然后进行相关或其它的统计分析。通则性的研究虽有其价值，但有时需要从个人前后的比较，与个人间关联的分析去进行研究（卢钦铭，民73）。一九三０年代，英美学者开始研究个人间的相关特质，慢慢形成Q方法的概念，而由Stephenson提出完整的理论建构与应用（苏蘅，民75）。主观性是可以传达且不受别人影响的，所谓主观性（subjectivity），即个人的看法（anindividual´spersonalpointofview），是令人难以捉摸且不容易有系统去分析的，Q方法常被用来研究人类的主观性，尤其是用在「舆论」、「政治态度」、「信念」等的研究（Casey,1984；Conover＆Feldman,1984；Brown,1986）。跟其它的研究方法（如问卷调查法）比较起来，Q方法提供了一个很好的测验情境，让受试者可以藉自己指出的陈述，而轻易表达他的看法，因此，大大的提升了研究2的内在效度。贰、Q方法与R方法之比较Q方法和一般常用的R方法（Rmethodology）有些差异，以下乃就所搜集到的相关资料，整理如表一：表一Q方法与R方法之比较Q方法R方法研究途径1.以一大堆项目（items），来测验一小群人，然后根据测验结果，把这群人对某一问题的态度分成几种不同的类型。2.主要研究的是人与人之间的相关。3.呈现出人们行为的主观反应。1.用少数的测验(tests)，来测量一大群人，然后根据这群受试者在测验上的表现，找出一些影响受试者行为或态度的共同因素。2.主要研究的是特性间的关系。3.呈现出人们行为的通则。研究母体研究者要调查的主题全部内容，通常是意见陈述。研究者欲研究的全部对象，通常是人。样本从意见母体中，所抽出的一定数目的意见（陈述）。从母体中所抽出的一定数目的人。抽样数(人数)少多测量角度从受试者的角度，了解人们内在行为的发生。从观察者的角度，了解人的行为。整理自罗文辉（民75）；王坤龙（民82）；苏蘅（民75）参、Q方法之Q分类说明Q方法是利用若干陈述句以编制Q分类数据，并请受试者针对该陈述句进行衡量，再将所搜集到的数据，作进一步的统计处理，以了解受试者对研究主题的看法（沈介文、刘仲矩、徐纯慧，民86；Stephenson,1953）。用来执行Q方法的一组程序谓之Q技术（Qtechnique），若用Q技术来拣选一组卡片，便叫做Q分类（Qsorting）。进一步的说，Q分类系要求受试者将一组陈述句，予以排列等级或归于某一类别或某一群，特征最符合的项目，给予高分，反之，则给予低分。换言之，即受试者按陈述句的描述，作等级排列或判断的方法（王文科，民75；Kerlinger,1973）。一、Q分类数据（Q样本）Q分类数据是许多项目（items）的组合，提供给受试者作Q分类之用。即研究者利用Q技术搜集资料时，就所要研究的主题加以分析，而形成若干陈述句，并将此等陈述句分别撰写在个别的卡片上，以供受试者分类之用，此种登录在个别卡片3上的陈述句，就是Q分类数据（Q样本）（McKeown＆Thomas,1988）。一般而言，组成Q母体的方式有三种：（一）学理依据（二）从报纸、杂志、期刊、演讲及各种其它书刊中，搜集与研究题材有关的意见（陈述）（三）采用访谈法，搜集各种不同的意见。需要访问多少人并无特别限制，但理想中的访问对象，应包括各种不同背景的人，这样才能搜集各种不同的意见。从上述三种方式得到的意见集合起来，就成为意见母体（Q母体），Stephenson并未明确指出，Q母体需要包括多少意见陈述才算适当，但为了配合实际情况，Q母体能包括100至300个意见陈述或项目，已经够大，卢钦铭（民73）则认为Q母体至少要比Q样本（Q分类数据）大一倍半至三倍为宜。究竟Q分类数据需要包括多少项目（items）或陈述才算合适？卢钦铭（民73）认为为了增加研究结果的可靠度，研究者所编制的Q分类数据项，最好不要少于60个，但也不要超过140个，以免增加分类及结果分析的困难。Schlimger（1969）则认为项目或陈述最好介于55至75个之间，以增加研究结果的可靠度，并避免增加分类及结果分析的困难。而Kerlinger（1973）认为应采用60至90个项目或陈述，但美国学者Sanders（1972）认为40到60个项目或陈述已经足以精确反映母体（引自罗文辉，民75）。国内学者罗文辉（民75）亦认为Q分类数据以采用40到60个项目或陈述比较合适，他曾亲自用Q方法从事学术研究，认为Sanders的建议比较符合实际研究情况需要，因为要求受试者仔细阅读60个以上的项目或陈述，需要花很长的时间，会影响受试者完成Q分类。由上可知，学者们对这个问题看法不一。Q分类数据的类型，可以用许多方法来区别。本文乃就学者McKeown＆Thomas（1988）的分法将之分为：（一）原始的（naturalistic）与现成的（ready-made）Q分类数据（二）结构性（structured）与非结构性（unstructured）Q分类数据。以下乃分别叙述之：（一）原始的与现成的Q分类资料取自受试者口头回答或书面传达的陈述，是属于原始的Q分类资料，其优点有二：（一）反应执行Q分类的受试者之想法（二）由于项目是受试者自己表达出来的，促进了Q分类的意义；取自受试者沟通表达以外的数据，是属于现成的Q分类资料；而取自两者的（原始的与现成的Q分类数据），也可以合并为混合性Q分类数据。没有任何一种Q分类资料是优于另一种的，因此，研究者应该选择最适于手边研究的一种。（二）结构性与非结构性Q分类数据Q分类数据亦可以分为结构性（structured）与非结构性（unstructured）二种（如表二），至于其用法，则如下所述：4表二结构性与非结构性Q分类数据之比较结构性非结构性Q分类资料不同1.将某种理论或假设设计在Q分类数据中，以测验这种理论或假设的正确性。2.供分析多项特质（如理论价值、审美价值、经济价值等）而编制的题项。3.依结构不同，分成单层结构性与双层结构性Q分类数据。4.能促进理论测试。1.选样过程是依据随机方式，从母体中抽出若干陈述，作为Q分类资料。2.仅供分析一个广泛的特质（如价值）而编制的同类题项。3.研究主题的某些要素可能未被搜集到，或被过度搜集，因而使得最后的Q分类资料涉及了某种偏见。相同所选择的数据，必须遵循正反意见平衡的原则，亦即，正面的意见陈述与反面的意见陈述数目必须相等。大多数学者建议，除了应包括数目相同的正反陈述外，中性的陈述也应该包括在内（Emmert＆Brooks,1970）。整理自卢钦铭（民73）；罗文辉（民75）；McKeown＆Thomas（1988）1.结构性Q分类数据德国学者Spranger（1928）根据文化教育学的观点，将人格分为重视理论、经济、审美、社会、政治及宗教六种价值类型。若研究者要检定此一理论之正确性，可就此六种价值类型，各选择十五个项目，合起来共九十个项目，然后邀约各价值类型之典型的代表人物进行Q分类，从而加以验证。如果Spranger的理论正确，且若Q分类足以代表该理论，则分类结果的统计分析，必能显示该理论的正确性（引自卢钦铭，民73）。例如：神父按陈述句（项目）进行Q分类，其在有关宗教型的陈述句中得分高，而在其它类型陈述句的分类，得分则应较低；科学家的分类应在理论型的陈述句中得分高，其它则得分低。上述例子只是简单说明如何用单层结构性Q分类数据，来测验理论与假设，其实，Q分类数据可以用更复杂的结构来测验理论及假设，甚至进行民意调查及其它社会科学研究。2.非结构性Q分类数据非结构性的Q分类是Stephenson最先倡用的，有时也被称为典型的Q分类。Q方法的研究中，大多数是属于此种类型，因其选择样本的过程简单，适合对广泛的问题进行分析（苏蘅，民75）。非结构性Q分类可以用在单一受试者前后二次测验结果的比较，以推估两次测验期间的行为变化；也可以用在团体场合，如：利用每一受试者先后两次Q分类结果的相关之平均数作分析，或作为个人间之Q分类结果的相关分析。5二、Q分类的安排对于Q分类资料应当分为几个等级，系由研究者事先做决定。一般说来，以分为奇数个等级为宜，而且以分为九或十一等级为最普遍，为了符合各种统计处理的假定，卡片数的安排以根据常态分配或近似常态分配为最理想。表三与表四系就分为九或十一个等级时，说明各等级之卡片数（卢钦铭，民73）。表三九个等级的Q分类最不赞成最赞成（最不相同）（最相同）等级987654321（-4）（-3）（-2）（-1）（0）（+1）（+2）（+3）（+4）分数123456789卡片数236111611632n＝60469131613964n＝8046101216121064n＝8046101520151064n＝90表四十一个等级的Q分类最不赞成最赞成（最不相同）（最相同）等级1110987654321（-5）（-4）（-3）（-2）（-1）（0）（+1）（+2）（+3）（+4）（+5）分数1234567891011卡片数234791097432n＝6023581112118532n＝7023481114118432n＝7024691214129642n＝803471013161310743n＝902481420242014842n＝120三、Q分类的实施与计分Q分类的每个陈述句，通常分开印制在一迭3×5吋的卡片上，然后交给受试者6仔细阅读。一张卡片一个陈述句的作法，容易供安排与重新编排之用，以达到满意的次序为止。受试者先把卡片上的陈述依照他个人意见，分成同意、不同意及无意见三堆，然后再按同意与不同意的强烈程度，把这些卡片依序排列在一张事先设计好的量表上（Brown,1980；McKeown＆Thomas,1988）。通常，同意与不同意的程度，大多数研究都采十一级分类制。Q分类取得的资料是自比性（ipsative）而非规范性（normative）的，即个人表达的乃是他自己认定强的或弱的属性，不是与他人认为的或规范来做比较。由于要做完全等级的安排，可能遭遇困难，研究者因而经常被迫采准等级次序排列（quasirank-ordering），即在Q分类时，常要求受试者在每一个等级上放置特定数量的陈述句（卡片），以求达到或接近常态分配或对称分配。此举可供直接比较之用，但也可能因而丧失许多宝贵数据（王文科，民75）。所有的受试者都完成Q分类后，研究者需要把每一位受试者的Q分类结果量化，输入计算机进行统计分析。Q方法经常采用的统计方法，包括相关分析、因素分析和变异数分析。肆、问卷与评述研究者使用Q方法作研究时，除了需要建构Q分类数据（Q样本）及找寻受试者（P样本）外，还需要设计一份问卷，以了解受试者的背景资料。另外，为作进一步的分析，问卷也可以依研究需要而设计一些特别的问题。研究者在受试者完成Q分类后，常要求他们对极同意与不同意的陈述加以详述，使研究者可以对受试者的观点有更进一步的了解。在写研究报告时，也可以根据这些详述，解释受试者为什么会对某些陈述呈现极端反应，而不必完全凭推论来做解释。伍、Q方法的优点与