第八章--学前教育科学研究的抽样

第八章学前教育科学研究的抽样【内容提要】本章主要介绍学前教育研究中的抽样方法。【关键词】在科学研究中，不可能对所有符合研究对象特征的个体进行逐一研究，而需要抽取其中的一部分作为研究对象。选择研究对象，即抽样，就是从一个总体中抽取部分具有代表性的个体作为样本，然后利用这一样本的研究结果去推断总体。这一过程其实是一门非常复杂的学问，比如，估算所需研究对象的数量，提出入选、剔除合格研究对象的标准等等，这些都是需要严格思考从而保证研究严谨客观的内容。随着现代科学的不断发展，抽样方法在社会学、人类学、教育学等社会科学中也得到了广泛的应用，其原因主要在于我们可以通过抽取某个总体的一部分个体进行研究，从而通过这一部分个体来反映、折射、渗透、和体现其总体的情况。这种方法具有费用低、速度快、应用范围广、准确性高、收集到的资料比较丰富等特点，所以在当前的教育科学研究中得到了广泛的应用。一般来说，抽样是选择调查对象的程序和方法，它是教育科学研究中的一个重要的环节，抽样的科学性和合理性对于研究的本身的科学性和合理性具有重要的影响，尤其是在量性研究中，抽样方法就显得尤为重要，因为它是联接研究目的和具体研究方案和研究内容的桥梁，与资料的收集、整理和分析也息息相关，同时还涉及到整个研究的有效性及其应用范围。本章主要介绍了抽样法的基本概念、一般原理和主要的抽样方法，希望大家对抽样法有一个基本的了解。当然，要熟练的掌握这些方法，还需要大家在学前教育研究的实践中进行不断的尝试和运用。第一节抽样的基本概念一、总体和样本总体（population）通常是与构成它的要素相关的，一般是指构成它的所有要素的集合。在一项研究当中，最常见的总体是由社会中某些个人或一定类型的群体组成的，这些个人或一定类型的群体就是组成总体的要素。比如，我们要做一项有关某市幼儿教师职业倦怠的调查研究时，该市的每一个幼儿教师就构成了总体的要素，而该市所有的幼儿教师的集合就是调查的总体。当然，其他类型的单位也可以作为调查研究的要素：如家庭、社区、学校、公司等等。在学前教育科学研究中，要素是收集信息的基本单位，也是进行分析的基础，通常是指个人或一定类型的群体，那么，样本就是指用一定的方法从总体中抽选出来的一部分要素的集合。概而言之，样本就是在研究中为研究者提供信息的那个群体；而整个选择研究对象的过程就是抽样（sampling）。比如，从某市8万人的学前儿童总体中，通过一定的方法抽选出800名幼儿进进行调查研究，那么这800名幼儿就是构成总体的样本。二、抽样设计的意义对研究对象进行抽样，一般是出于不可能对研究对象的全部人员进行研究的考虑而为的。即使是目标总体数量再小的研究，通常也只有一部分成为研究对象。这是基于多方面因素考虑的。具体地说，抽样具有以下几点意义：第一，减少研究的工作量，解决对总体研究难以进行的困难。在科学研究当中，研究总体常常很大，甚至分散在较大的地理区域范围内，虽然理论上研究总体的数量是可以确定的，但是实际情况里，这并非如理论所得的结果这样，逐一进行研究面临时间、精力、物力、财力等诸多方面的困难。第二，节省人力、时间、费用。如上所述，由于研究总体往往量大、分布分散、统计不尽准确等原因，总体抽样面临各种苦难。通过科学地设计抽样方法，只要选择有代表性的、数量适宜的样本就能得到反映总体特征的可靠资料和数据，从而显著提高了研究效率。第三，提高研究的准确性和研究深度。理论上讲，总体研究由于不存在抽样误差等优点，可以获得全面、准确、可靠的结果，但是，实际上并非如此。一方面，由于总体研究被试太大，参与人员众多，数据处理规模巨大，会使数据收集和加工处理过程中的误差急剧增多，从而降低研究的准确性和可靠性。另一方面，由于研究总体数量大，使得获取资料的手段、方法受到严重限制；要对研究对象进行深入的分析和研究也就无从谈起。相较之下，对有限的研究样本进行研究，利用概率论和数理统计原理，以一定的概率保证推算结果的可靠程度，起到全面调查认识总体的功能，同时一定数量的样本也可以保证研究者的素质和提高数据管理与收集的质量，减少过失误差或系统误差，有助于对有关问题进行深入探讨。第四，收集、整理数据的速度快，从而保证了时效性。抽样研究是针对总体中的一部分单位进行的，样本含量的大小可以根据实际情况自主调节，还可方便地选择适宜的数据收集和处理方法，从而保证研究步骤按照一定的程序和时间落实，保证了研究的时效性。综上所述，抽样是研究设计的重要组成部分，直接关系到研究的质量，影响着研究的重复、验证以及理论与研究成果的推广与应用。因而注重抽样设计的科学性和质量，显得至关重要。三、目标总体和可抽样总体一般情况下，研究者总是希望研究自己感兴趣的整个群体，而研究者感兴趣的总体一般数量都比较大，包括的人员众多，而且分布的范围广泛。但是，由于研究者时间、财力、人员以及其它等方面原因的限制，在实际研究中研究者很难真正做到对感兴趣的整个群体的研究。这时，研究者就需要根据感兴趣的总体来抽选样本，从而进行相关的研究。那么，抽选样本的第一步就是定义研究者感兴趣的总体。到底研究者对什么样的群体感兴趣呢？研究者想要将研究结果应用或推广到什么群体上呢？这就涉及到目标总体及其研究结果的概化目标问题。概括来说，目标总体就是研究者感兴趣或者想要研究的总体。但是在绝大多数情况下这一总体是很难得到的，因此，研究者能够概化的那个总体就是可抽样总体，也就是说研究者的研究结果可以推广或者应用的总体，即可抽样总体，也有研究者称之为可获得总体。目标总体是研究者理想中的选择，而可抽样总体则是研究者的现实选择。以下面的例子作为说明。研究者想要研究的问题是，北京市幼儿教师专业发展动机及其影响因素研究。在该研究中，目标总体为北京市所有的幼儿园教师。而可抽样总体为北京市海淀区的公立幼儿园教师。最终，研究者选择从北京市海淀区的公立幼儿园中选取百分之十的幼儿教师作为研究样本。需要说明的是，研究者对目标总体和可抽样总体的定义越狭窄，需要的时间、人员、经费和精力就越少，与此相关，研究结果的推广程度或者应用的总体也就越有限。因此，在研究中，研究者要尽量详细的描述研究的总体和样本，以便于人们判断研究结果的有效性以及推广和应用范围。四、抽样的一般程序按照一定原则进行抽样时，大致可包括如下几个步骤：（一）界定总体样本是总体中的一部分，因而，明确总体是抽取有代表性的样本的前提。在研究中，需要根据研究目的和保证研究具有普遍意义的要求，说明总体的内涵，甚至要确切地把握这个范围内总体单位的具体数量。如果总体所限范围过宽，虽然外部效度可能提高，但是使得样本量和选择代表性样本工作的难度增加；如果总体范围限定太过窄，虽然有助于选择一个适宜的样本，但其结论的可推广性却大大降低了。此外，需要注意的是实际研究的总体与理论上设定的总体会有所不同，总体越复杂，二者的差别越大。例如，要研究某地农村学前教育入园率现状，理论上的总体是这一地区符合一定条件的所有幼儿园，但实际上我们能够抽样的总体并不能全部包括，也就是说，只能根据我们所能够掌握的这一地区符合一定条件的幼儿园进行抽样。因此，抽样总体有时不等于理论上的研究总体，样本所代表的也只是研究所界定的抽样总体。从内涵和外延两个方面明确总体界限。通常研究内容和研究目的决定了总体的范围，样本作为总体中的一部分，在选择时既要根据可行性原则适度选择，又要保证所选择的样本能够有效代表总体。因而，需要对总体含量及其特征进行明确限定，从而论证样本如何保证对总体的代表性。（二）确定抽样框抽样框（samplingframe）又称抽样范围，它指的是抽样过程中所使用的所有抽样单位的名单。比如，从一所幼儿园的所有幼儿中，直接抽取100名幼儿作为样本，则这所幼儿园全体学生的名单就是这次抽样的抽样框；如果是从这所幼儿园的所有班级中抽取部分班级的幼儿作为研究的样本，则此时的抽样框就不再是全体幼儿的名单，而是所有班级的名单了。这一步骤的任务就是依据已经明确界定的总体范围，收集总体中全部抽样单位的名单，并通过对名单进行统一编号进而组合成一种可供选择的形式，如名单、代码、符号等。抽样框的形式受总体类型的影响：简单的总体可直接根据其组成名单形成抽样框；但对构成复杂的总体，常常根据研究的需要，制定不同的抽样框，分级选择样本。例如，进行全国各年龄段幼儿身高体重的抽样调查时，可先以全国的省市为抽样框选部分省、市为调查单位，然后再以这些省、市中的各县、区为抽样框选部分县、区为调查单位，这样依次到村或居委会。在概率抽样中，抽样框的确定非常重要，它会直接影响到样本的代表性。因此，抽样框要力争全面、准确。第二，抽样的随机性。随机性是指总体中每个样本个体被选入样本的概率不为零，并且每个样本被选中的机会是均等的。样本的随机性与代表性密切相关，即样本中任意一个都能对结论具有一定说服力而非“特例”，这是也是保证研究的外在效度的重要方面。第三，抽样的代表性，即抽取的样本能够代表总体。这也是进行抽样的关键指标，因为样本的代表性会影像研究结论的可靠性和结论的推断程度，因而选择研究对象必须具有典型代表意义，才能保证研究结果的可靠性。（三）样本设计样本设计（sampledesign）是对如何实施抽样进行的规划，包括确定样本容量和选择抽样的具体方式。抽样的目的是用样本来代表总体，确定合适的样本规模和抽样方式是抽样设计中的一项重要内容。如前面所述，样本容量大小的确定需要均衡样本的代表性和研究的可行性之间的关系，最理想的样本容量是在达到一定代表性要求前提下，所包含的对象数目最小。在选择抽样方法时，一方面要考虑研究的目的、研究总体的特征和范围，还要考虑具体抽样方法的特点。关于具体样本的容量及抽样方法的具体技术问题，放在本章的后面内容详细论述。（四）评估样本质量评估样本质量（assessmentofsamplequality），又称统计推论，即通过对样本统计值的分析，说明其代表性或误差大小。对样本代表性进行评估的主要标准是准确性和精确性：前者是指样本的偏差，偏差越小，其准确性越高；后者是指抽样误差，误差越小，其精确性或代表性越高。从样本的统计数据推算出总体的有关参数，是完整取样过程不可缺少的一步，它关系到总体参数的可靠性、取样误差乃至取样的效果与实际意义。1第四，合理的样本容量（samplecapacity）。这就是说，要考虑抽取样本的具体数量。样本的大小既要符合满足研究目的、内容以及统计学上的需要，又要考虑实际收集资料的可能性，并使误差减到最低限度，根据样本值能做出有效的估计。样本容量的适宜性，一般需要参考研究的类型、范围、统计分析的精确程度、总体的同质性程度、抽样的方法、研究的成本（包括时间、精力、财力）等因素，保证在实际操作中能按预定的设计完成任务。四、抽样的基本方法根据概率论原理，常用的抽样形式主要分为随机抽样（也称概率抽样，probabilitysampling）和非随机抽样（也称非概率抽样，non-probabilitysampling）两大类。概率抽样是以概率理论为依据来选取研究样本的方法的总称。概率抽样是通过随机化的操作来抽选样本，使得总体中每一个个体都有相同的被选为样本的机会。这样的抽样方法能避免抽样过程中人为因素的影响，保证样本的代表性。概率抽样的方法主要包括随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样等。当前，概率抽样是教育科学研究中选取大型和具代表性样本的主要方法。虽然概率抽样有其特点和优势，但是在很多研究情境中概率抽样变得不可能和不适宜，在这种情况下，非概率抽样的方法就显示出它的独特作用。顾名思义，非概率抽样是指不依据概率理论而选取研究样本的方法的总称。在非概率抽样中，总体中每个个体被抽中进入样本的机会是不同的，研究者会根据需要或者特殊的目的来抽选少数具有代表性的个体作为样本。由于每个个体进入样本的概率是不同的，而且研究者的主观意志会影响样本的选择，所以，无法说明样本是否重现了总体的结构特征，用样本来推断总体的情况也是不可信的。可是，非概率抽样也有自己的优点，那便是它操作简便、省钱省力、便于统计，在详细了解研究总体和研究对象以后