研究方法的選擇

（一）田野觀察的研究取向：田野觀察及其適用情況

田野觀察，係指在進行田野方法（field method）過程中所進行的觀察。田 野方法又稱為田野工作（fieldwork ）或田野研究（field research），被視為人 類學最傳統的特色之一；雖然如此，許多其他領域或非學術界的人，也經常使 用此法從事研究或從事活動。田野方法乃是針對一些現象的本質加以探行動，

而且是在這些現象所自然存在或所發生的環境中，從事第一手的研究。因此，

田野方法也常與質性研究、民族誌、解釋性研究和個案研究等名稱互用。在所 有的研究方法中，實驗法及調查法是廣泛被使用且爭議較少的方式，為什麼要 選擇田野觀察？。在下列三種狀況下，田野觀察仍比其他方法來得理想(丁志音, 1991)：

1. 希望在自然的情境下研究態度及行為的研究時；

2. 希望對研究主題有較深層而完整的瞭解時；

3. 希望瞭解一段時間內的社會過程時。

（二）田野資料的挖掘與蒐集：四種觀察的途徑

田野情境中蘊藏著許多寶藏，田野觀察的過程中，通常利用四種途徑把 豐富的資訊挖掘出來：(1) 收集現存的書面資料；(2) 從事不同程度的觀察；

(3) 進行訪問或深度訪談；以及(4) 利用以設計妥善的研究工具。這四種途徑 並不是指四種步驟，彼此之間沒有絕對的先後次序，端視研究者的需要而定。

整個田野觀察的過程，從一開始的描述觀察（包括與研究現象或對象有關的 所有社會情境），隨著在田野的時間累積變長，於是進入重點的觀察（focus observation），最後慢慢將注意力放在特定的主題上，也就是選擇性的觀察。

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（三）深度訪談－主要的資料蒐集方式

本計畫因個案可近性較低，且涉及隱私，因此選擇深度訪談做為主要資料 蒐集的方式。事實上，訪談和觀察是同時進行的。進行上述描述觀察時，若 能隨口問一些問題，這些問題經常是片斷的，沒有組織，彼此之間也沒有什 麼關聯。但隨著研究問題的呈現，訪談將趨向於挖掘一些特定的資料，特別 是當觀察已經縮小到選擇性的觀察時。一般說來，訪談可分為結構式與非結 構式。而在田野研究中的民族誌訪談（ethnographic interviewing），在訪談前 會先設定主題腹案，但未設計出條列式的問題，訪談時隨性所致聊下去，有 時有方向性，有時沒有。研究者可在適當時機調整問題的方向，這樣的訪談 叫做深度訪談（in-depth interviewing）。深度訪談可說是在既定的範圍內做探 測性的研究。而當觀察範圍愈來愈明確時，訪談也就愈趨近於結構化。

（四）田野觀察的資料分析 1. 質性資料的分析

「質性研究」指的是「非由統計程序或其他量化方法來獲得研究發 現的任何類型研究」。質性研究的部分資料可能會以量化來處理，以提供 相關的人口統計或背景資料；某些經由訪談或觀察（通常被視為質性研究 方法）所蒐集來的資料，可以加以編碼而進行統計分析，這是將質性資料 予以量化。但當論及質性分析時，大多數的分析都是詮釋性的

（interpretative），而分析過程多屬資料的「非量化歷程」。

質性資料分析的程序，通常包括概念化和縮減、歸納資料

（conceptualization and reducing）、依其屬性和面向來推演類別

（elaborating），並藉著一系列的前提陳述來關聯（relating）類別等。這些 程序通稱為編碼（coding）。分析歷程也包括其他程序，包括非統計抽樣、

撰寫備註和製作圖表等。以發展理論為目標的研究而言，質性資料的分析 目的，在於發現原始資料間的概念（concepts）與關係（relationships），然

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後將之組織成依個理論性的解釋架構（theoretical explanatory scheme）。

2. 互動式的資料蒐集、分析與呈現的過程

相較於質性研究，質性資料的蒐集、分析與呈現的過程與步驟之間，

是反覆對照比較，不斷互動的過程。雖然各項研究步驟在研究初期有先後 之分，但在過程中可依資料分析結果的呈現或初步結論的提出，而再次回 到資料蒐集獲分析的步驟。

3. 不斷比較、抽樣與理論性飽和

資料分析的基本動作是「編碼（coding）」：透過逐字、句或段落，將 深度訪談的逐字稿或觀察筆記加以分析，並且把每次的新發現，做為下一 次觀察或訪談的方向及線索。把譯碼分類並歸納為更高一層的概念範疇

（categories），進一步尋求概念範圍有哪些屬性，再比較各範疇之間的關 係…如此不斷地進行。不斷地比較，同時也解決了所謂「抽樣代表性的問 題」。量化研究的抽樣目的在於概推回母群體；但質性研究的對象並非隨 機抽樣而得，因此無論觀察次數如何多、個案數如何大，永遠無法窮盡所 有的情境與個案。透過不斷地比較，可以解決概推的問題，也可以充實概 念或個案的條件與脈絡，進而建構實質的理論。

4. 抽樣與資料蒐集的終點

根據「理論性飽和（theoretical saturation）」的概念，「當…發現 沒有額外的資料可以發展範疇的各個屬性，研究者一再看到類似的案例，

這時他就有信心說，這個範疇已經達到飽和」。同理類推，抽樣的原則亦 是抽到「資料裡的每一個範疇都達到理論性飽和為止」。而抽樣的原則，

也正是配合上述資料分析的演繹思考過程中，所提出的一些想法來進行。

以此來處理樣本數及代表性的議題。

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