第三章 研究方法
第一節 後設分析方法
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第三章 研究方法
本研究以後設分析方法，研究國內外有關轉型領導與教師組織公民行為之論文 與期刊等，以了解兩變項之關係，並檢定可能影響效果值之調節變項。本章先簡單 介紹後設分析之研究方法，並敘述其優缺點，第二節再說明研究架構與假設，第三 節則為文獻蒐集與篩選，第四節為樣本編碼之整理，最後一節則為資料計算與處理 之方法。
第一節 後設分析方法
後設分析屬於一種量化的文獻探討，研究者以某一議題為核心，蒐集相關文獻 之研究數據，再以後設之統計公式計算，已將研究結果加以整合，獲得更準確的資 料，簡而言之，後設分析即透過量化統整方法用以探討新的研究問題（吳政達、吳 盈瑩，2011）。
後設分析即是藉由估計效果值，以描述每個研究的結果，然後再將這些研究的 估計值加以結合，獲得一描述性之結果（Hedges ＆ Vevea, 1988）。秦夢群（2006）
指出效果值是在研究中所觀測到的效果之強度，亦是指變項間關係的大小，或是不 同群體平均數差異之程度。而在不同研究設計中，亦有不同方式估算效果值，如在 Lipsey 與 Wilson （2001）即提出在社會研究與行為研究中，以雙變項來說，區分成 前後組對照、組內對照與變項間之關聯，其中較適合於本研究的為探討變項間關聯 之後設分析方法。
後設分析法優點，包括提供新的研究方向、整合研究結果等，首先不僅可以提 供新的研究方向，也可藉由對調節變項的分析，讓研究者發現文獻不足的地方，進 而尋找新的相關研究面向，以進一步發現個別研究無法察覺之研究趨勢（廖遠光，
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2010）。其次在整合研究結果方面，良好的後設分析的過程是結構化的研究技術，將 各研究結果加以整合，並把過程加以記錄，廖遠光（2010）即指出研究者蒐集相同 議題的研究，將各研究所發表之研究數據，重新以統計公式加以量化，運用計量分 析技巧，將某領域現有的研究結果的數據整合為一，而 Wampler 於 1982 年亦指出後 設分析可提供廣泛與客觀之判斷實驗處理效果，避免一般文獻衍生的主觀判斷與偏 頗問題。
除上述之優點外，後設分析亦非全然完美之統計分析技術，學者們提出後設分 法的缺點，綜合各學者之看法，包括文獻選擇主觀、中介變項之忽略、蘋果與橘子 效果（Apples and oranges effect）、垃圾進垃圾出（GIGO principle）、資料不獨立等。
首先，文獻選擇上，雖有挑選的準則，然而其準則皆為研究者所制訂，故仍屬 主觀挑選文獻加以分析，在研究結果上可能無法完全客觀，此外對於研究結果有不 同的主觀解釋，以致不同的文獻評論者所得到的結論往往是相衝突、相矛盾的；而 在中介變項上，目前後設分析無法探討中介變項之關聯性，故無法了解兩變項間之 關聯，是否係因中介變項存在之原因；蘋果與橘子的問題，批評者認為後設分析研 究把很多不同的研究放在一起比較，這些研究有不同的測量、不同的程序、不同的 樣本等等，放在一起就好像把蘋果跟橘子混在一起，其比較沒什麼意義（詹志禹，
1988）；而垃圾進垃圾出，Jain 等人（2012）指出要有好的後設分析結果必須在原始 資料即是有效的，如果把低品質的研究納入分析，那獲得之後設分析研究結果就不 會是好的；而在資料不獨立（lumpy data）的問題，詹志禹（1988）指出，批評者認 為後設分析是把同一個研究的多項結果當作多個獨立的研究結果來分析，將會給讀 者一個錯誤的印象，以為這些結果很一致，但其實這些結果之間是不獨立的。
總而言之，後續的研究者陸續研擬出相關方法，以解決後設分析之相關缺點。
本章首先介紹研究設計與架構，再說明研究步驟，其中後設分析之研究步驟，茲綜 合相關研究（秦夢群，2005；孫旻儀、蔡明學，2007；陳俊瑋，2009；陳瑋婷，2011；
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Lipsey & Wilson, 2001；Montgomery & Rupp, 2005；Davis & Rothstein, 2006；Chang et al., 2007），區分成文獻蒐集與篩選、樣本摘述與編碼、資料計算與處理以及最後之 調節變項探討，以下分別敘述之。
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