第三章 研究設計與實施
第二節 實施步驟
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第二節 實施步驟 一、確立研究主題
確立研究主題是後設分析之重要關鍵，因為後設分析是藉由探究不 同研究之關係、主要特質以及量化特徵，並以統計技術來分析並描 述這些變異。此外，使用後設分析研究法，最重要的是必須有足夠 的文獻資料；本研究係針對國內有關國小新住民子女學業成就之文 獻，進行後設分析，旨在探究影響國小新住民子女學業成就之相關 因素。因此，研究者先以新住民子女教育為關鍵詞，在「臺灣博碩 士論文」資訊網搜尋，蒐集國內截至2011 年 12 月為止之相關研究 文獻，確定新住民子女教育篇數超過 10 篇後，即以此為本研究分 析之母群體，因而確立本研究之主題。
二、蒐集與彙整相關研究文獻
研究主題確立後，隨即展開蒐集與彙整相關主題之學位論文。接
著將所蒐集的文獻資料，進行篩選與分類；然後再擷取合於本研 究標準之文獻，以便量化分析之用；最後再將各研究文獻之量化 數據分為兩種：標準平均差異（平均數、標準差、樣本數）與成 敗推估數（相關之頻率與比率），用以探討影響新住民子女學業 成就之因素。
三、界定所選用文獻之標準
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根據研究目的，界定本研究所選用文獻之標準：
（一）研究主題是必須與新住民子女學業成就有關。
（二）研究文獻必須有足夠的數據資料：1、平均數與標準差及 樣本數；或2、F 值及樣本數；或3、t 值及樣本數。
（三）本研究僅以國內學位論文為限。
四、篩選符合標準之研究文獻
經過初步搜尋、檢驗相關研究文獻後，研究者即進行所有蒐集的 博碩士論文之研讀，並依據上述標準嚴格篩選。雖然與新住民子 女學業成就有關之研究文獻不在少數，但是部分研究是屬於個案 研究或質性研究，因而捨棄不用；其中，亦不乏有研究主題相同，
但所呈現的量化數據不足者，一併捨棄不納入本研究。最後，選 定符合標準共27篇，作為本研究分析之對象。
五、設定研究變項並發展登錄表格
根據設定標準，進行篩選和彙整研究文獻，並將研究變項進行登
錄編碼，以計算效應量。合於標準之資料，經複核確認後，逐筆 編碼，輸入電腦，再運用Comprehensive Meta-analysis V2
（CMA2.0）(Borenstein, Hedges,Higgins & Rothstein,2005)分析軟 體，進行後設分析。各變項之內容，說明如下：
（一）基本資料
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總樣本數：該研究文獻總樣本人數 （二）文件性質
1.學科領域
2.出版形式：資料的來源。
3.出版年代：以西元計。
（三）受試者性質
1.年級：分成低年級、中年級、高年級或全年級等不同 學習階段。
2.能力高低 （四）研究方法
1.工具：載明研究工具量表係自編、標準化、或混合。
標準化工具為直接採用他人的工具；而混合指的是參 考他人的工具再加以自行改編。
2.工具信度：研究工具是否嚴謹，研究文獻是否載明該
研究量表之信度、效度；或是未說明工具信度、還是 說明不完整。
3.選擇樣本的誤差：樣本選擇方式是否嚴謹。
六、進行研究文獻之分析、閱讀及資料編碼與登錄
當各變項都定義明確後，據此製作登錄資料之表格，如附錄；隨
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即研讀文獻資料、篩選符合標準之研究論文，並以所設定的變 項，詳實地將研究論文之相關資料，登載在登錄表上，作為後續 研究分析之依據。
在後設分析的研究步驟中，編碼者信度至關重要。為了降低
個人主觀因素，並提高編碼的可信度；每一篇研究文獻，均由研 究者與1位政大教育碩士分別編碼並檢核，以期結果一致。意見
不同時，則共同討論。如仍無法達成共識，則請求指導教授，惠 予意見及協助。
七、計算每篇研究文獻之效應量
在所有選用的研究文獻中，最常以學生在施測工具上所得之分數，
來評定學生之學業成就；然而，不同研究者所使用的量尺工具難免 不一，因此所獲得的數據，必然有所差異；所以，必須將每篇的研 究數據轉換成共同量尺之效應量。Cohen(1988)認為，效應量是指
「在母群體中，某現象出現的程度」或是指「虛無假設錯誤的程 度」，因此當虛無假設被推翻時，即表示某些特定變項間關係之大 小，也就是效應量之大小(Cooper, 2010)。以下針對效應量的計算與
轉換、權數、信賴區間、同質性檢定、異質性處理、平均效應量之 解釋、成敗推估數等七部分，分別說明：
（一）效應量之計算與轉換
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後設分析之重心在效應量之轉換；效應量係指變項間之 相關或平均數之差異；後設分析在估計效應量時，其基 本假設為相同主題之研究，都視為同一母群體。因此，
有必要將各研究文獻之效應量予以標準化；最常見的 有，相關係數r值以及標準化平均差d值，兩者可以互相 轉換；Field（2001）認為，相關係數r值或標準化平均 差d值，只是在標準誤與偏誤校正的計算上有所不同；
至於採用何種量尺進行分析，並無差別。因此，為求轉 換公式的一致性，若研究報告有檢定統計量與平均數和 標準差，本研究即以平均數與標準差進行轉換。
（二）計算權數
Hedges與Olkin(1985)認為，研究文獻不管是大樣本或是 小樣本，其效應量都會有所偏誤；但是小樣本偏誤較 大，因此不可直接將兩者之效應量加以合併，而是必須 先作加權計算。Hedges(1985)所使用的加權數，就是利 用變異數的倒數，因為變異數愈小，代表效應量的估計 愈準確，相對應具備較大的加權；理想的權數，應是效 應量標準誤SE（standard error）平方的倒數，而標準誤 是抽樣分配的標準差。
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（三）計算信賴區間
計算平均效應量並透過Z 檢定，以作為結果的分析，
如此也可得到信賴區間，以研判效應量是否不等於0。
（四）同質性檢定
在進行分析解釋研究結果之前，Hedges與Olkin
（1985）認為，必須先作同質性檢定，以確定這些個別 研究所測得的效應量是等值的。若同質性檢定結果未達 顯著，表示各研究可以合併進行後設分析；若達顯著水 準，表示效應量具異質性，需先將某些異於其他研究者 刪除，方可進行後設分析。
（五）異質性之處理
當檢驗結果為異質性時，Lipsey與Wilson（2001）提供 下列三種方式：1.隨機效應模式(Random Effects
Models)；2.固定效應模式(Fixed Effects Models)；3.混合 效應模式(Mixed Effects Models)。陳芝仙（2004）認為 固定效應模式，對發現效應量的調節變項，較具有統計 檢定力，也較能指出各研究間的系統差異。但是，當各 研究有未能解釋之異質性時，則會有較高的型I誤差 率。Hedges與Olkin（1985）認為刪除異質性研究的標
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準有三種方法：
1.以個別研究的信賴區間，加以判斷。
2.以標準化殘差法(standardized residual)，將殘差最大 者，依序刪除。
3.以同質性檢定法，求出各研究的Qi值，再依序刪除最 小者。
但是，黃寶園（2007）認為利用標準化殘差法，來
處理異質的研究是比較可靠且正確的方法。因此，本研 究運用CMA2.0軟體所提供之標準化殘差值，自殘差最
大者（即差距最大者）依序刪除，直至整體研究之同質 性檢定，未達本研究設定之α＝.05顯著水準為止；此 外，並採用Hedges與Olkin(1985)「類別模式」之方法，
深入探討影響研究結果之調節變項。
(六)調節變項之考驗
若同質性考驗的結果未達顯著，也就是表示各研究之 間的誤差係抽樣誤差所致，所以可以直接將平均效應量進 行解釋。若同質性考驗顯著，代表各研究間效應量異質；
則必須執行各研究間效應量之異質性評估，通常研究者可 採Cochran(1954)的Q統計量或是Higgins與Thompson(2002)
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的I2指標進行分析(引自謝進昌，2010)。
本研究採「固定效應模式」(詹志禹，1988；Hedges &
Olkin, 1985)進行同質性考驗。「固定效應模式」分為「類 別模式」(categorical model)和「連續模式」(continuous model)兩種；主要用來分析可能造成研究間異質的因素，
也可利用這兩個模式來尋找影響研究的調節變項。
「類別模式」是一種類似變異數分析的方式，可用 來探討平均效應量是否同質。表3-1 說明此一模式，基 本上在大樣本中可以將QB、QW、QT 視為χ2 分配，且 QT=QB+QW。
表3-1 類別模式的調節變項分析
來源 統計量 自由度
組間(Between classes) QB p–1 組內(Within classes) QW m－1
全體(total) QT k－1
註：p 為分組的數目，m 為組內的比較的數目，k 為全體比較的數目
Hedges與Olkin(1985)將此一程序分為四個步驟：
1. 計算全部效應量的同質性QT。先考驗全部效應量的同質性；若是 同質，則不再進行考驗。若不同質，意即QT 顯著，則繼續進行組 內同質性QW 和組間同質性QB的考驗。
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2. 選擇適當的分類再計算QW。找出可能影響效應量的潛在變項，將 所有研究分成適當的組別，分別計算組內同質性QW，然後再計算 組間同質性QB。若QW 不顯著，而QB 顯著，則代表此一類別同質，
此分類即為調節變項，可以計算組內的加權平均效應量。若 QW 顯著，
則代表組內異質，則繼續第三步驟。
3.如果QW 顯著，仔細檢查每一個QWi (將QW 分成p 個QWi)，尋找那 些是組內異質的，找出其影響的因素。若此時QB 也顯著，則表示
調節變項和這些效應量有關，但解釋力不強，還有其他潛在的調節 變項。
4. 再嘗試用其他的分類，重複2 至4 的步驟。
「連續模式」則是使用加權迴歸的方式來評估，應用在預測變
項為連續調節變項上，效標變項為加權效應量，以誤差變異統計 量QE 來考驗模式的適合度，此模式會提供非標準化的迴歸係數，
說明預測變項和效應量間的關係(陳永慶，2001)。一般來說，「類 別模式」比較「連續模式」較常被使用。
（七）平均效應量之評判標準與解釋
首先求出各變項對學生學業成就之平均效應量，並檢視是否通 過同質性檢驗，再行分析解釋平均效應量。本研究採Cohen (1988)的解釋標準， 依序訂定了大、中、小效應量的判斷標
不
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準；而本研究採用標準化平均差d 值，故對應的小效應量數值
準；而本研究採用標準化平均差d 值，故對應的小效應量數值