第二章 文獻探討
第三節 後設分析
壹、 後設分析之意義與特色 一、後設分析之意涵
傳統的文獻分析的方式，以研究者將相關的研究文獻進行歸納整理，採 敘述性評論和簡易計量的方式進行，此種方法會因研究者所蒐集的樣本、研 究程序的不同，或者是選擇有利於支持研究假設之文獻，再加上研究者的主 觀彙整，使得研究產生不客觀的結論（顏耀南，2002），導致研究結果解釋 的錯誤。而後設分析法則是能將同一主題相關的所有實證性研究結果加以整 合，以較客觀的統計計量方法進行分析，相較之下，後設分析法較為客觀、
科學與系統化，運用統計分析技巧，將大量及不同的研究發現進行再次分析，
以尋求出一般性的結論。由於整個過程是以計量的方式進行，可排除研究者 主觀意識的干擾。此外，後設分析更可以按照研究的特色（如：樣本特徵、
變項定義、研究方法等），將搜集到的量化研究加以分類與統整，分別探討 各種變項之間的關係。（馬信行，2007；黃寶園，2006；謝進昌、陳敏瑜，
2011）。
依據 Glass 的定義後設分析是「整合一大群個別研究結果的統計分析」，
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針對某特定主題內諸多獨立研究的結果，運用測量和統計分析觀點，將不同 研究的結果進行合併，並從中消除各種誤差來源，發現變項間的真正關係與 強度，以尋求一般性的結論，而且所產出是有意義的結果，也就是「分析的 分析」（范德鑫，1993；廖遠光，2012）。後設分析是運用統計方法結合研究 數據以解決衝突論點的一種程序（黃寶園，2006），目的在於整合特定主題 目前已經完成的研究，探究變項之間的關係，所以各個研究中的自變項與依 變項，是十分重要的一環。
綜上所述，後設分析為一種量化的文獻分析法，將蒐集到的各研究之研 究數據，經由統計公式加以量化分析，將某個領域現有的研究結果量化後的 數據，依照研究型式、特徵加以分類及彙整，加以整合後，做更多的詮釋，
探究不同研究結果之原因，作為未來研究者的假設依據。可以避免傳統文獻 分析法主觀性的陳述，獲得較為客觀的結論。
二、後設分析之特色
研究者根據 Glass, McGaw, & Smith（1981）、黃寶園（2006）、應立志、
鐘燕宜（2000）及廖遠光（2009）彙整眾多學者論述之結果，整理出後設分 析有以下幾項特色：
（一） 找出一般性的結論
將特定主題相關的研究進行整理、分析後，目的不是為了從分析結 果得到驚人的發現，而是希望透過資料整合後尋找出共通的結論，
瞭解主題實際的效用。
（二） 質性的詮釋相當重要
從各個研究中的數據挑選所需要的資訊後，以量化的統計方式探究 各變項之間的關係，經過量化的分析後，所得到的仍是量化的數據，
研究者如何將此數據做完整的詮釋是相當重要的。
（三） 不因研究品質而排除
後設分析不會因為研究品質的問題，而將此研究排除在樣本之外，
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仍會對所有樣本的研究缺失與研究發現之間的關聯性進行探討，也 可進一步檢驗所有可能影響研究結果變項之間的關係。
（四） 整合不同類型的研究
後設分析可以整合實驗研究、準實驗研究、相關研究等各種不同類型 的研究，只要是相關的議題，皆可以納入分析的範圍內進行量化整合。
貳、 後設分析之研究步驟
廖遠光（2009，2012）提到 Hedges 與 Olkin（1985）之後設分析研究法的 步驟如下：
一、確定研究主題
研究者先針對有興趣的議題，於各資料庫進行交叉查詢，確認與議題相 關的實驗研究達一定篇數以上，始能確定研究主題。
二、蒐集相關文獻與研究報告
確定研究主題後，開始正式蒐集相關文獻與研究報告。於各資料庫以關 鍵詞進行搜索，並將符合研究主題之相關實驗研究整理蒐集。以台灣為例，
蒐集的範圍包括：台灣博碩士論文系統、期刊論文索引系統、學術研討會論 文及國科會研究報告等。
三、建立研究報告選用之標準
針對研究主題、研究型態、研究對象及研究結果等建立篩選標準。以本 研究為例，研究主題必須是繪本教學與其他教學方式之比較；研究型態須為 實驗設計；研究對象須以國人為主；研究結果必須提供足夠的數據才能進行 統計。
四、篩選符合標準之研究報告
將蒐集到的研究報告根據篩選標準進行選用，將符合標準之研究報告納 入探討範圍，若不符合則淘汰不納入探討範圍。並定期重新搜尋資料庫，以 確保蒐集到所有的研究報告。
55 五、檢驗出版偏差
後設分析在蒐集文獻時，可能會遇到抽樣偏差與檔案抽屜的問題，導致 研究結果的高估。因此，必須進行出版偏差的檢驗，確保未蒐集到的研究報 告不會影響最後研究結果。
六、設定研究變項，並發展登錄表格
研究者將蒐集到的研究報告進行整理，列出可能影響此主題結果的調節 變項，根據研究報告內容將調節變項細分子變項，再將調節變項列入登錄表 格，提供研究報告資料編碼使用。
七、資料編碼與登錄
篩選符合標準的研究報告後，將每一篇的內容依據設定之調節變項，編 碼於登錄表格之中。其中，編碼時須注意編碼者信度，為降低個人主觀因素 之影響，以提高編碼的可信度，能經過兩位以上編碼者進行編碼較佳，並於 編碼登錄後，檢核兩者編碼結果的一致性，並針對編碼相異之處進行討論以 達成共識。若無法達成共識，則請求專業的後設分析研究者給予意見及協 助。
八、計算每一篇研究報告的效果值（Effect Size, ES）
依據 Hedges 和 Oklin（1985）的公式，採用後測的評量結果，將實驗組 與控制組的分數之差除以標準差計算出每篇研究報告之效果值。若是研究僅 提供 t 值或 F 值及樣本大小，而未提供平均數或標準差，可運用統計軟體的 轉換鍵盤計算效果量。求出個別研究之 ES 後，依據樣本數進行加權，求得 最重要的整體研究加權 d+值與變異數𝜎(𝑑2+)，最後求出整體研究的 95％信賴 區間。透過這些數值可看出研究主題之成效結果。
九、同質性檢定（homogeneity test）
同質性檢定目的是為檢驗各研究間所顯示的差異是否源自同一母群體 的抽樣誤差。若同質性檢定結果達顯著差異，即表示這些研究不只因為教學 方法造成學習成效的差異，或許有其它調節變項影響了整體研究，則需進一
56 步分析可能影響整體成效變異的因素。
十、撰寫研究結果
分析完統計數據後，依研究結果進行撰寫及差異性討論，最後歸納研究 的結果及價值，給予未來研究者參考。
參、 後設分析之優缺點 一、後設分析的優點
當一個研究領域的研究篇數累積到一定程度時，將這些研究發現做整理 與歸納是有必要的，可以避免重複進行相同主題的研究，有利於研究的新陳 代謝，也可以給予未來研究與發展方向。而後設分析能以有效的、客觀的量 化方法將過往的研究文獻進行整理，廣泛的檢視各研究變項間的關係。綜合 眾多學者的看法，列出以下幾項優點（林美君，2001；黃寶園，2006；廖遠 光，2009；鐘燕宜，1984）：
（一） 後設分析回答了效果值的問題，且有系統地探索了效果值變異的來 源。當大量的個別研究被分析時，後設分析增進了統計力。每一效 果值的比例重是根據研究樣本大小，故大樣本的研究以較高的比例 納入
（二） 將重心放在研究的比較而不是聚焦在個別的研究，彙整相同主題的 研究，進行分析與探討後，瞭解各個研究不同之處。統整一大群的 個別研究，將已完成的研究結果進行歸納。
（三） 將個別研究之間所存在的矛盾，透過整合再次檢定與分析，可以針 對部分所收集的資料做多次的分析，有助於釐清問題，系統性的說 明不同變項的影響結果。
（四） 可以加入新出版的個別研究，也可刪除原先不適用的研究；若是新 研究有不同看法，也可以在未來的分析中加入新的變項進行探討。
（五） 整合不同結果的研究，提供一個客觀的結論。
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綜上所述，後設分析有助於避免傳統文獻評論流於主觀的詮釋，可顯示 出文獻中的差別，瞭解在個別研究中較不容易看到的變項間關係，提供一個 新的研究方向。
二、後設分析的批評
後設分析雖能解決傳統文獻整理方法的缺失，但仍有幾項主要問題為人 所質疑（黃寶園，2006；詹志禹，1988；廖遠光，2009，2012；謝進昌、陳 敏瑜，2011；Rosenthal, 1995）：
（一） 批評者當不同研究被整合進行比較時，就像是將蘋果與橘子比較，
是不合理的，因為每個研究裡面的研究處理橫跨許多不同的類型，
例如研究方法、受試者、情境、背景等作法皆不同，因此進行研究 比較並不是非常恰當。
（二） 批評者指出後設分析對研究之品質無嚴格監控，不管研究品質的良 莠，隨意的將異質性的研究進行整合，可能會造成概念的混淆、解 釋的困難以及影響內在的效度。
（三） 同一個研究可能生產多個效果值，單一的研究可能針對定義相似的 變項進行多項研究，並產生多個研究結果，這些變項來自相同受試 者，所產的結果相關性很高，如果將這些研究結果視為獨立的結果 來分析，將造成結果一致性的假象。
（四） 後設分析須仰賴研究者的陳述，因擷取上的偏誤，可能所擷取到的 研究無法代表所有進行過的研究母群體，例如已出版之研究（如發 表於期刊的研究）較常達顯著水準，而效果值也會較未出版之研究
（四） 後設分析須仰賴研究者的陳述，因擷取上的偏誤，可能所擷取到的 研究無法代表所有進行過的研究母群體，例如已出版之研究（如發 表於期刊的研究）較常達顯著水準，而效果值也會較未出版之研究