第二章 文獻探討
第三節 後設分析法
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顯示，新移民子女學童在各領域的學習成就大多為甲等，具有不錯的表 現。
向芳誼(2007)指出，東南亞新移民子女，在整體學校適應、學業成
就、人際關係、常規適應及自我概念等向度的表現良好，尤以學業成就 及常規適應表現較佳。陳振新（2007）針對台東縣不同族群學童，研究 在學業成就上的差異時發現：漢族學童與外籍配偶子女之學業成就無顯 著差異，且皆顯著優於原住民學童。另外，也有許多研究論文顯示新住 民子女與本地生學業成效無顯著差異（王瑞壎，2004；李玉文，2006；
呂玫真，2008；林忠仁、賴金河，2004；林璣萍，2003；陳烘玉等，2004；
陳湘淇，2004；陳羿婷，2008；吳雅惠，2005；謝惠民，2007；蕭吟常，
2007）。莊文連(2009)的研究顯示:一般學生與外籍配偶子女在國語基本 學力測驗成績的整體表現均優於原住民學生。
綜上所述，新住民子女學業成就，大多呈相對弱勢；充其量也只能
與本地生平分秋色，但似乎絕無凌駕或超越本地生之可能。職是之故，
探討影響新住民子女學業成就之因素，誠屬重要且必要。
第三節 後設分析法
本研究採後設分析法，以探討新住民子女之學業成就，希望能更徹 底、更縝密的將所蒐集之研究文獻作統整性地評析。本節擬說明後設分
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析之發展背景、意義、目的、適用時機、缺失與改進方法、傳統文獻分 析法與後設分析法之比較、以及最常用之後設分析法。
一、後設分析發展背景
有關後設分析之起源，說法不一，似無定論：林邦傑（1987）認為，
整合（後設）分析的基本觀念及所用的統計方法，最初是由Thorndike 與Ghiselli 對智力測驗及性向測驗研究，而使用相關係數平均法，來累 積各個研究的結果；張奕華與許正妹（2008）認為，史上第一個後設分
析，係由英國Karl Pearson 在 1904 年所進行；Rosenthal（1991）則認 為，後設分析的技術最早是應用於農業生產方面。
事實上，史上第一位有系統地著手整理社會科學文獻的學者，應屬 美國心理學家Glass，他早在 1950 年代舊開始這項工作。1976 年，Glass 將多年的研究成果，正式命名為 meta-analysis；學術界公認此為後設分 析法之濫觴（Lipsey & Wilson,2001）。80 年代起，後設分析之相關技術
經由Cooper(1984)、Hedges 與 Olkin(1983,1985) 、Hunter、Schmidt 與 Jackson(1982)、Jackson(1980)、Light 與 Pillemer(1982)、以及 Rosenthal ( 1976)不斷研究與推陳出新，很快地被廣泛應用在自然與社會科學的研 究。
國內首開先河，引介後設(整合)分析法，謝進昌(2011)認為，當推 林邦傑（1987）於《教育心理研究》期刊上，發表整合分析的理論及其
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在國內的應用。從此以後，風氣大開、風起雲湧，國內以後設分析為研 究法之論文，如雨後春筍般不斷地湧現；截自2011 年 9 月 8 日止，研 究者以「後設分析」或「整合分析」為關鍵詞，於「臺灣博碩士論文」
資訊網檢索，結果總計高達 3010 筆之多。而國內首位以後設分析作為 學位論文之研究生為鍾燕宜（1986），論文題目為我國工作滿足研究的 整合分析，也是由林邦傑所指導完成的。
在韋氏英文字典中，meta-analysis 的字首 meta，意指「改變、轉型、
在後、或超越」；牛津英文字典則指出，首次使用 meta-analysis 這個詞，
是在1976 年(是年即 Glass 發表研究成果之時)。而 meta-analysis 的中文 譯名甚多：最常見的除「後設分析」外，尚有其他名稱，例如：「總觀 評述」、「數量評論」、「數量綜合」(彭少麟、鄭鳳英，1999)、「整 合分析」（余麗樺、林耀盛、陳九五、王秀紅、邱兆宏，2007；林邦傑，
1987；黃瑛琪、戴嘉南、張高賓與連廷嘉，2005）、「統合分析」（黃
寶園，2009；鄧悅玲，2011；劉彥君、藍玉玲、劉志如與周玉如，2008）、
「集體分析」或「結合分析」、「彙總分析」(王贊淵，2008)、「超分
析」、「聚合分析」(陳怡秀，2005；張麗雲，2010)、「薈萃分析」、「複 分析」（李春旺，1984）等不一而足；而在中國大陸地區最常見譯名是
「元分析」（維基百科）。而鄒浮安（1994）指出，國內研究多以「後設 分析」稱之，並已逐漸被接受。因此，本研究稱 meta-analysis 為「後設
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分析」。
二、後設分析意義
後設分析又被稱作「研究的研究」、「分析的分析」或「再分析」；
簡單地說，後設分析係指綜合過去的個別研究結果，來作統計的計量 分析（Glass et al.,1981），並消除各種誤差，以發現變項間的真正關 係和強度（Hunter & Schmidt,1990）。易言之，後設分析就是研究不同
人的研究結果；也就是蒐集相同主題的初級研究資料，以進行次級研 究分析。張紹勳（2004)認為，後設分析的核心理念是：「既然個別 的初級研究，無法找出令人信服的結論，那麼就把大量相關的初級研 究放在一起，進一步進行統計分析，從而找出較令人信服的結論」。
黃寶園（2004)亦認為，「後設分析」是指以科學化、系統化、客觀化 的方法，對多個不同但有相關或相同的假設性或實徵性研究(empirical studies)加以統計分析，藉由較大的樣本，重新檢定實驗假設，以獲得
完整結論或新推論的方法。由此可知，後設分析有助於瞭解個別研究 所無法發現的趨勢，並提供新的研究方向。
三、後設分析目的
後設分析是為了整合大量同一主題的研究，以嚴格檢視的態度，透 過對研究文獻的蒐集、編碼與分析；最後再進行探索與解釋研究問題，
並確定研究發現是否純屬偶然。陳芝仙（2004）認為後設分析的目有四：
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(一)整合複雜的文獻，提供決策及進一步研究參考。
(二)評估並解析文獻中明顯自相矛盾之處，並解決模稜兩可的問題。
(三)分析各研究特徵與結果之關係，判讀異質性之原由。
(四)以經濟有效的方式，精確估計效應量，以提高統計之檢定力。
四、後設分析適用時機
後設分析以量化的技術，將過去所累積的研究資料，彙整並抽取相 關數據，以整合研究結果，而後進行再分析。在後設分析的研究過程中，
均以數據計量為主，研究者需保持價值的中立，完全以最終的統計結果 為立論，而不以個別研究的品質定存廢；在後設分析的過程中，研究者 依據所設定之指標進行研判，並記錄品質較差之研究，以檢驗這些研究 結果之相關（林世華、黃寶園，1998）。Lipsey 與 Wilson（2001）指出 後設分析的適用時機：
(一)後設分析僅適用於實證研究，而不適用於分析理論。
(二)後設分析僅適用於量化調查研究，以量化工具作變項測量，並以描 述統計或推論統計方式，呈現研究結果。
(三)後設分析主要是彙整各個研究文獻的統計量，並加以編碼分析。
五、後設分析之缺失與改進方法
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（mixes apples and oranges）：將 不同的測量、程序與樣本放在一起
(Publication bios)：可能所蒐集 的都是已出版研究做後設分析，忽
（lumpy data）：將同一個研究 的多項結果當做多個獨立的研
資料來源：施乃華(2002)；張沼澤(2005)；張紹勳(2008) ；黃寶園（1998）；詹志禹（1988）；Glass et al.(1981)
六、傳統文獻分析法與後設分析法之比較
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七、最常用之後設分析方法
連啟舜(2002)指出，後設分析可分為兩部分：顯著性之考驗與效應 量之計算。顯著性考驗目的在探討所有的研究結果，並考驗其顯著水準 是否可以拒絕虛無假設，通常以Z 值、p 值，或是以計算平均效應量，
來考驗信賴區間。而效應量之計算則是用以估計效應量，因為效應量的 大小，正代表變項間關係之強弱。一般用積差相關r 值、Fisher 的 Zr 值、Cohen 或是 Hedges 的 d 不偏估計值來表示。
在後設分析研究中，最常用之計算方法，有 Hedges 與 Olkin (1985)、
Hunter 與 Schmidt(1990)與 Rosenthal(1991)三種（陳芝仙，2004；黃寶 園，2007；應立志、鍾燕宜，2000；謝進昌，2005；Johnson, Mullen &
Salas,1995）。以下分別介紹並比較這三種方法的適用時機，最後再選 定最適合本研究之方法。
(一)Hedges與Okin的後設分析法（1985）
早在1980年代初期，Hedges與Olkin的後設分析法就已經開始。
Hedges與Okin的效應量指標是d值，不同單位的原始資料在經過標準 化程序後，即可進行計量性統整，以探究累積資料的效應量。在進行 各研究整合前，必須先經過同質性檢定，若考驗結果未達顯著水準，
即可進行後設分析。若考驗時出現異質情形，則必須將異於其他研究 的資料先行刪除，方能繼續研究。最後，利用信賴區間估計方式，考
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驗平均效應量是否達顯著水準，以確定結果的有效性。此一技術最大 的特徵就是以「成對的平均數、標準差」為分析資料，以變異數的倒 數為加權數。
(二) Hunter與Schmidt的後設分析法（1990）
Hunter與Schmidt的後設分析法，是在計算平均效應量或以調節變 項分析這些指標前，先不會刻意去更正效應量指標r或g的偏誤。而是 在整合研究效應量之前，先以潛在的誤差（如：抽樣誤差、削弱自變 項與依變項信度）來校正效應量指標。但是，此方法很少被完全採用，
因為很少有研究報告會呈現誤差的來源（Hunter & Schmidt, 1990）。
倘若已知道誤差來源，Hunter與Schmidt建議就直接使用這些誤差，來 校正效應量。此種分析技術最大的特色，就是以相關係數來分析資 料，以樣本數為加權數。至於效應量，並非採顯著性考驗，而是以信 賴區間來表示。
(三)Rosenthal的後設分析法（1991）
在Glass於1976年創設「meta-analysis」一詞之前，Rosenthal就已 於1961年著手後設分析之研究，並發表相關研究成果。Rosenthal後設 分析法的基本邏輯是，將研究結果轉換成標準常態尺度，並以Z值的 單尾顯著水準與Fisher的Zr效應量轉換；然後再將這些指標合併計 算，以求得加權平均數，以作為分散(diffuse)與集中(focused)比較之
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係，則可用Rosenthal 或 Hunter 與 Schmidt 的後設分析法。Johnson 等（1995）認為：使用 Hedges 與 Olkin 的方法或 Rosenthal 的方法，所得
結果非常相近。而用Hunter 與 Schmidt 的方法，就常會產生不同的結果。
所以，Johnson 等建議，選擇 Hedges 與 Olkin 的方法，或者 Rosenthal 的方法較為合適，如採用Hunter 與 Schmidt 的方法時，務必謹慎為之。
三種後設分析法之比較，詳見表2-5。
本研究採後設分析法，旨在探討各相關變項，影響學生學業成就之 差異，故選用Hedges 與 Olkin 的之後設分析法。
表2-5 三種後設分析法之比較（Johnson, Mullen & Salas,1995）
Hedges & Olkin Hunter & Schmidt Rosenthal 集中趨勢 加權平均效應量；