淺談量化與質性研究的反思
黃秋霞
國立屏東大學特殊教育學系助理教授
一、前言
筆者於 2016 年七月中旬至美國 North Carolina 的 Asheville，參加 2016 年 IMPS （ International Meeting Psychometrics Society，簡稱為 IMPS） 國際論文研討會，該協會於 1935 年成 立，期刊名稱為 Psychometrika，具有 雙審制國際知名的學術期刊；長期出 版有 關於心理計量的 理性科學的文 章，包括心理學、教育、社會或行為 科學等進階理論與研究法的行為資料 分 析 。該 期 刊所刊登 的 內容 包 羅萬 象，心理現象學的量化模式發展、統 計方法、評量心理與教育資料的數學 方法；期刊內容分為三大部分：理論 與 方 法 、 應 用 評 論 與 個 案 研 究 （ Application Reviews & Case Studies ，ARCS）、書評。 IMPS 每年會輪流由歐、美、亞洲 等國的某所知名大學來協辦國際性的 論文發表研討會，本文僅列舉 20 年 來，些許主辦大會的國家與知名大學 提供讀者參閱，例如：美國 1993 年 University of California, Berkeley、1998 年 University of Illinois, Urbana-Champaign、2008 年 Measured Progress, University of New Hampshire、2010 年 The University of Georgia, Athens、2014 年 University of Wisconsin, Madison,等。歐洲國家，例 如：1999 年德國 Lüneburg；2005 年荷 蘭 Tilburg University 與 2013 年 Cito, Arnhem；2009 年英國 University of
Cambridge；2000 年加拿大 Vancouver, 與 2006 年 HEC Montréal；2017 年將於 瑞士。亞洲國家，例如：2007 年日本 Tower Hall Funabori；2011 年香港 The Hong Kong Institute of Education；2015 年中國 Beijing Normal University 等。 目前臺灣學者們，正在積極爭取 2019 年 承接大 會 的主辦權 ，若無意外的 話，應該可定案成行。 筆者多年來，致力於單一受試或 質性研究的實務教學為居多，因因緣 際會之下，誤闖進了量化研究的數據 裡，曾參與過幾場次 IMPS 的國際論文 發表研討會，收穫匪淺。每次會後， 心中卻常會莫名地思索著：多年來， 身為特殊教育實務者，長期性投入對 於現場教學教師或研究參與者的質性 研究，共同學習面對問題、解決問題、 甚至學習找出其因應策略等；如此看 來，筆者似乎僅能從事「非量化」的 教學研究產生，但「非量化」的學術 生涯能產出的研究產量會不多且不易 被刊登…；有時也會質問自己說：這 樣的學術人生值得嗎？若身為學術研 究者，到底質性或量化研究哪一個才 是最重要或產值最獲利？若站在教學 現場者或研究參與者，到底質性或量 化研究的結果對他們是最重要或最有 助益的？ 不容置疑的事實，臺灣漸以「量 化研究」或科學數理科技等學科，已 漸為研究主流趨勢、高機率的期刊刊 登、高機率的研究申請通過率等。甚
至有不少研究者，欲驗證或建構某些 統計理論或模式，以大量或巨大的虛 擬樣本資料（Meta-Data-Base 或 Big Data Base）進行統計分析。近幾年來， 大專院校中，也出現不少碩、博研究 生，以大量虛擬數據樣本，進行統計 分析而順利完成學位論文…。 筆者在本文中的種種論述，並未 有任何批評或藐視「量化研究」的存 在性與必要性，也未有任何批判「量 化研究」或「質性」的對與錯、好與 壞等。筆者僅冀望吾人在研究之餘， 若能稍微停下腳步來思索「量化研究」 與「質性研究」的正反兩面或優劣勢， 是否各自能發展其優勢極限至共存、 共生、共依、共持的可能性與必要性， 甚 至 找 出 其 他 兩 全 其 美 的 解 決 之 道…。 21 世紀的今天，「量化」與「質性」 研究者，是否可能放下過去故步自封 且既有的陳舊成見，學習各自相互聆 聽、相互包容、相互欣賞？各自留給 各自可發揮的研究舞台、各司其職、 貢獻所長、截長補短、建立共生-共存-共依與共持關係，維持平衡機制的合 作夥伴；而非鷸蚌相爭、相煎何太急、 生物食物鏈等相互殘殺或嘲諷關係， 更不因正夯的某學門學科，就行使「霸 主聯盟策略」、「壟斷研究市場」或「巨 樹盤根的裙帶關係」等，如此，僅會 不斷產生只能「遠觀不能近狎」或「敬 陪末座」等對立關係…；試問：「量化」 與「質性研究」原本不是同根生？ 若「量化」與「質性」研究的關 係改善的話，其微妙關係，也可能由 舊有各自發展的平行線，各自漸轉軸 至交叉線，尋求共生共存共依共持的 兩 全其美的 宏觀研究 範疇裡…，如 此，即可能造就更多既具有科學論證 的量化資料，也具有實務性的質性探 索…。 筆者參與 2016 年 IMPS，聆聽數 場相關論文發表後，不少場次的發表 者，皆被不少歐美學者或聆聽者提出 質疑：大量虛擬樣本的量化研究的適 切性與否？甚至有學者當場表態說： 「過去數十多年，吾人因過度以虛擬 量化資料或大數據分析視為研究的主 流趨勢，我們似乎都錯了，做了一個 不該做或錯誤的研究選項…。吾人花 費了不少的研究經費、人力或時間來 驗證大量虛擬資料、統計分析與建構 統計數據模式等，後來卻發現，雖然， 那些數據分析或統計分析模式，對研 究 者本身的 研究產 出 是絕對有 助益 的，卻未能真正對全人類、社會問題、 實際社會現象，提供較具體且實質的 解決問題或因應策略…。」 筆者針對「量化研究」與「質性 研究」的困境、優劣勢等，羅列簡略 的看法如下： 「量化研究」的困境，若以大量 虛擬樣本而發展出統計分析模式，其 統計數據看似很壯觀、具有科學性的 論證，若實際應用於現實的社會情境 或實際案例時，可能就很難達至始初 以虛擬數據所建構的完美理想「量化 的標準對照比較的預測值」；此乃量化 研究者的最大盲點。其次，量化的研 究者也常常針對「質性研究」提出批
判說詞：因樣本數過少、研究架構薄 弱、統計分析難達穩定性、欠缺科學 論證等研究問題。 「質化研究」的困境，雖能具體 地了解研究參與者的真正問題，也能 有效地協助研究參與者以漸進式地學 習解決問題或改善困境等，但，因有 限 的人 力資源 、耗時 耗力的客觀因 素，短時間內，可能無法蒐集到如「量 化研究」的大量虛擬的完美樣本，並 發展出科學性的統計模式等問題…。 或許有些「質性研究」，即便勉為其難 能蒐集到夠可觀的研究樣本，再進行 統計分析時，卻發現可能因遺漏值或 人為錯誤等因素，而造成統計結果顯 示是不顯著或可信度低等問題；實難 達到「量化研究」由虛擬樣本所發展 出來的統計分析模式，可進行統計資 料的對照或比較；如此，對於質性研 究者來說，的確讓人很錯愕或挫折的 研究結果…。因此，質性研究者的最 大盲點是，耗時耗力的研究過程，卻 不及期刊發表的現實催逼與被拒命運 的機率高…。 筆 者 發 現 今 年 不 同 往 年 參 與 IMPS，大會於此次，卻安排了「量化 研究」與「質性研究」的思辨，會中 的正反兩方的論文發表者、聆聽者或 提問者的論述，皆極具有批判性與濃 厚的反思意味；筆者僅提出些許的淺 見，提供閱讀者參閱。
二、「量化與質性研究的定義」
根據博智研究的網頁資料顯示， （http://www.embarich.com/Research.ht ml）若以學術研究方法，可分為兩種 研究方法，各為「質化」與」量化」， 因選擇不同的研究途徑，即會產生不 同的研究結果，筆者根據博智研究網 站 資料， 直接摘述其 中 較重要 的資 料，見表 1 所述： 表 1 量化與質性的比較 量化研究 質性研究 1、研究方法：實證 主義觀點、以數字或 統計測量分析、探究 社會現象。 2、研究目的：建立 原理、解釋、預測、 控制社會現象。 3、描述性、關聯性、 因果性的三種主要 研究問題類型。 4、四點基本信念： （1）發現事實、計 量分析、觀察社會現 象、可信度高。（2） 驗證事實：資料數量 化、統計假設檢定加 以檢驗。（3）量化資 料、多次驗證程序、 得到相同結果、建立 定律。（4）定律與相 關定律與概念支 持：量化資料可建構 完整概念系統、形成 經驗性的理論。 5、（1）3 種量化的社 會調查方式：郵寄問 卷、面對面或電話訪 問。（2）三項實驗研 究要素：(i)控制，(ii) 隨機化，(iii)干擾變項 的處置。（3）結構觀 察為最嚴謹的設計。 6、分析方式：（1） 描述統計，（2）樣本 平均數的差異顯著 考驗 (i)獨立樣本 T 考驗，(ii)成對樣本 T 考 驗，(iii)單因子變 異數分析，（3）皮爾 遜積差相關分析， （4）迴歸分析：(i) 簡單迴歸分析，(ii) 多元迴歸分析或稱 「複迴歸法」。 1、研究方法：「非量 化」分析，依據多元 化、多面向資料間、 互相交叉分析與增 強其信效度。最主要 常採用深度訪談、田 野觀察。 2、研究目的：以主 觀、仔細、深度角度 為研究主題；強調以 研究者與受訪者主 觀的想法、感受、意 義。 3、研究精神：（1） 瞭解存在中的事實 本質、強調事實與過 程的整體性、非片面 數據的片段分析。 （2）不排斥研究者 或受訪者的主觀與 直覺，質化研究中會 產生且獨特可貴之 處。（3）質化研究的 結論，不同於量化的 客觀性與絕對性，著 重結論彼此之間的 相關，可因時間、空 間之變動而改變或 後續討論研究結果。 4、質性研究的獨特 性：（1）自然環境或 情境發展；（2）著重 研究過程中的發 展；（3）著重具有獨 特與指標性的個 案；（4）著重研究過 程的脈絡與代表意 義性的結果；（5）具 彈性的研究設計與 過程，過程中，可隨 時修改問題與設 計；（6）以陳述性的 資料進行歸納性的 結果分析。 5、可適用主題：（1）觸及人物的內心或 心路歷程。（2）在取 得資料來源之前，必 須先得到當事者的 信任，才能夠完整呈 現其經驗、感受、想 法；並在不具控制或 正式權威的情境狀 態下，才能完整呈現 當事人對於人、事、 物的看法或心理歷 程。（3）較適合探索 性的研究，必須在狀 況未明、尚未有學說 架構建立的背景之 下執行。（4）適用於 描述多元、複雜的現 象，非單一數據能夠 表現的素材與主題。 6、（1）研究主題本 身需要瞭解特定的 對象、群體或事件。 （2）時間、人力與 成本限制的現實考 慮，不適合大規模問 卷調查。（3）樣本數 限制：研究主體鎖定 在單一幾個有獨特 或指標性的個案。 7、其他特質：（1） 具備高度敏銳度、心 細膩者；（2）愛聽與 愛說故事者；（3）挫 折容忍度高者；（4） 常保持開放具有包 容力者；（5）為了完 整闡述資料，須具備 一定程度的語言和 文字表達能力者； （6）具備良好傾聽 與提問能力者。 8、可能遭遇困難： （1）不易找到獨特 或指標性的個案； （2）受訪者不確定 性的受訪意願；接受 訪談時，卻無法回答 問題或不回答關鍵 性問題等、提供的資 料趨於表面訊息。
三、「量化與質性研究的反思」
筆者提出其中一場深具「量化與 質性研究的反思」的論文思辨，由今 年 IMPS 的主席與大會主辦者，Dr. Terry Ackerman 擔任辯論的引言人；並 分 別 由 本 屆 獲 得 研 究 終 身 獎 的 Ｄ r. Wim van der Linden 與獲得本屆大會論 文獎的 Dr. Derek Briggs；思辨主題為 「 Debate: Is The Concept of Equal Interval Scales in Educational Testing Attainable or Just a Myth?」By Wim van der Linden vs. Derek Briggs。另外，此 類似的其他場次的論文發表，例如： （1）Open Source Programming：A New Hope for Psychometric Research； （2）Big Data, Small Steps；（3） Differential Item Functioning form A Multidimensional Item Response Theory Perspective。 筆者認為吾人無論來自任何學門 學科而選擇「質性研究」或「量化研 究」之餘，除了思索如何盡快完成研 究計畫與撰寫論文外，仍能稍加深思 其研究結果，未來是否能或多或少對 多數人類或特殊需求者，盡點應盡的 社會道義或責任？冀望國家或各研究 部門在審核或核撥經費時，更具體地 評估各研究計畫申請案的屬性或人文 貢獻度等，例如：（一）不同研究學科、 （二）不同研究學門、（三）不同研究 目的、（四）不同研究參與者、（五） 不同文化差異性等考量因素；是否能 更深切地考量資源平均分配、不同學 門學科的指標性差異考量、實際人類 貢獻度為何等？試問：歐洲國家為何 能做到理工、科技、社會科學或人文 素養等研究的均衡發展，為何臺灣卻 不想嘗試、忽略問題的存在性或重要 性、甚至是做不到？筆者曾於過去三年皆在歐洲發表 論文時，卻意外發現「質性研究」或 「量化研究」不同的景象，有不少從 事現場實務教學者、醫生或國家研究 團隊代表等發表者，皆以「質性」或 「個案研究」進行論文發表，發表當 場就直接播放所拍攝的種種研究歷程 與 結 果分 享， 錄影 資 料呈 現皆 很 精 采、自然、務實、更重要的是該研究 能 給 予每一 個特殊需 求的 研 究參與 者、 家 長或老師 等 適 時且實 質 的助 益，每場次的確有不少的聆聽者參與 和正向的回饋分享…。 反觀之，若相 同情境，轉至美國或亞洲的論文發表 研討會時，可能僅會有一至二篇質性 或個案研究，更可能是無人問津或極 為少數人會前往聆聽…。事實上，美 國或亞洲國家的科技部或各指標性的 研究部門，皆很願意提供巨額的研究 經費給理工、科學或高科技等研究計 劃，似乎不很願意挹注在「非量化」 或「質性」的研究計畫；此乃不僅助 長了大批研究者願意沈浸於「量化研 究」的主流研究趨勢裡，同時，更助 長了「量化研究」被刊登的高機率。 反觀之，「質性研究」，卻很有可能因 樣 本 數過 少、 統 計數 據的穩定性不 高、可信度低等因素，很難獲得期刊 審查者的青睞、甚至可能淪落到乏人 問津的研究命運…。
四、總結
筆者認為，質性或量化研究者， 若 能 由不 同宏 觀角 度 來看 ，各 司 其 職，發揮其最大的效能，皆能對人類 產生不同用途的社會貢獻，並未有所 謂絕對的對與錯、好與壞等問題。但， 問題卻在不少研究者本身對研究本質 的迷思與偏執，有些研究者會過度堅 持 ：若要 具有科學論 證或說服人的 話，數據就得愈大且愈多，如此，統 計研究結果才會較有看頭，並具有較 高指標性的研究價值，最好能產生讓 人望塵莫及的數據…。指標性和科學 化的論證有其必要性，除了能滿足某 些研究者追求學術驗證的優越感或成 就感，也顧及了學術倫理的訴求外， 試問其驗證理論或統計數據分析是否 能提出全人類、社會大眾、或特殊需 求族群，較有的具體或有效的解決策 略？ 甚至有不少「量化研究」研究者， 刻意或過度地將虛擬樣本擴及無限大 的數據資料，旨在達到欲想發展的虛 擬統計分析模式，如此，才能堪稱為 具有科學化的研究指標性。的確如此 會讓多數人對著那堆統計分析數據而 嘆為觀止或望門退怯…。無庸置疑的 是，如此，除了滿足了特定研究族群 的專業學術成就感外，也符合了 IPR 的學術倫理要求；但，試問對實際社 會現象、社會問題或實際現況，是否 能夠真正提供給他們較具體的實務建 議、立即性的問題解決策略、甚至是 較有效的因應策略？例如：由大量虛 擬資料樣本而發展出科學的統計分析 模式，那些統計分析資料，看似是既 合理且科學的論證，但，是否能提供 給那些亟需要「教育介入」、「醫學治 療」、「藥物治療」等特殊需求者較立 即性或實務性的助益？ 指標性或科學化的論證有其必要 性，除了能滿足某特定專業研究者追求學術驗證的滿足感或成就感，也顧 及了 IPR 學術倫理的訴求外，試問其 驗證理論或統計數據分析是否也能對 全人類、社會大眾、或特殊需求族群， 提供出較具體且有效的解決策略？吾 人或許稍微沉澱一下，並試著反思： 人類的許多問題或社會的現象，並不 是靠數據分析就能解套或解釋出因果 關係的，還有其他方法才能真正治標 治本的解決策略。雖然，「質性研究」 是既費時又費力，樣本數又少、薄弱 的科學論證等操作型定義的缺失，其 優勢乃是能更立即、更具體或更直接 解決人類不少的實際問題…。 總而言之，「量化研究」與「質性 研究」的平衡點，係指各擷取其優勢 去除劣勢、各自留給各自足夠的發揮 空間、各自擁有各自能靈活運用的研 究經費、各司其職、各自發揮極致的 潛能、各自尊重各自的研究精隨、各 自包容各自的缺失等，如此，或許能 造就更多對人類更具體的助益與更極 限的可能性…。 筆者認為，無論是「量化研究」 或「質性研究」的最重要與最終的目 的，不就是替全人類解決問題、替全 人類謀更多更完善的社會福祉等；讓 全人類生存在僅有一個小小地球能永 續 發展，並 能有秩 序 地維繫著宇 宙 間，無數有生命或無生命體的共生、 共存、共依、共持的平衡機制，不是 嗎？ 參考文獻 博 智 研 究 的 網 頁 資 料 顯 示 ， http://www.embarich.com/Research.html
Wim van der Linden & Derek Briggs (2016). Debate: Is The Concept of Equal Interval Scales in Educational Testing Attainable or Just a Myth? July 13, 2016, 8:00-9:30 am, Grand Ballroom: Salon A & B, Renaissance Hotel, Asheville, NC, USA. https://www.psychometricsociety.org/co ntent/imps-2016
