統計急救箱─量化研究常見迷思
更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
在回答過關於統計的問題裡面，有許多問題真正的癥結點其實不在統計能力上。所以就先從一些前情提要的觀念開始寫吧～
先搞懂統計才能做研究？
以常見的社會科學研究流程來說，跑統計其實是後面才會遇到的事。一個研究的起步，其實統計所佔的比例並不高，真正重要（通常也是學生會一直被問的）是一些概念性的問題，例如想研究的問題是什麼、要怎麼研究、理論論述是什麼等等。
在這個過程中，有沒有統計知識最大的差異大概發生在「要怎麼研究」這個問題上。會統計的人，在思考這個問題的時候就會預先想好資料的結構以及適合使用的統計技術，連帶著影響到資料蒐集的過程。統計知識不足的人相對就比較難以預先做規劃，運氣不好的話就會面臨資料蒐集完之後，沒有統計方法可以回答研究問題的窘境（或者其實有，但技術困難到讓人以為自己是要拿統計學位）。
所以先很懂統計才能開始做研究嗎？其實並不是，只不過要小心，最好找會量化研究方法或者懂統計的人（同學、朋友或老師）討論一下，至少要確保自己辛苦蒐集到的數據不會白費。
量化與質性研究是什麼？量化與質性研究只能擇一？
這個問題其實很深，因為牽涉到社會科學哲學領域的討論。我會建議有興趣的讀者去翻閱顏志龍老師撰寫的《傻瓜也會寫論文: 量化+質化增訂版》當中第十章的論述，寫得相當完整、清楚又淺顯易懂。我不可能寫得比顏老師好了，所以與其看下面的文字，我誠心建議直接看書CP值更高。
要非常簡單來說的話，首先要知道一篇研究其實有三個層次：本體論、知識論以及方法論。這三個層次對應到的是三個問題：「這個世界長的是什麼樣子？」、「如果世界是這樣，那我們怎麼獲得知識？」、「如果是這樣獲得知識，那我們要用什麼方法？」
可以看到這三個問題，其實是彼此有順序的。細節就不提太多了（真的不騙你，去看傻瓜也會寫論文），但總之就是時常大家掛在嘴邊的「質性」、「量化」指的是方法論的層次，例如說訪談就是質性，問卷就是量化。但這樣的區分相對忽略了前面的世界觀（本體論），於是順序就搞反了──決定該用什麼方法的是本體論，而不是用了某個方法就等同於特定的本體論立場。
所以量化與質性研究（其實顏老師認為不該使用這兩種詞來區分，我也認為是如此，但這裡為求方便還是這麼用了）只能擇一嗎？在方法論上其實不是。但在本體論和認識論上，確實是難以並存的。
使用統計就是量化研究？
如同前面所說，統計分析是一種技術，基本上它就是屬於方法論的範疇。所以質性研究能不能用統計？當然可以啊。那反過來說，並不是使用統計就等同於一般所謂的量化研究。
提到這個就不得不說曾經我和修課同學之間有一個不小的爭論。一直以來我受的都是量化研究訓練，本體論立場是後實證主義，也就是相信世界有一個真理存在，而研究就是去試圖發現那個真理。那位同學採用的是批判主義立場，也就是人類行動是社會制度下的產物，沒有一個一體適用的真理（或者說真理不真理的不重要，重要的是制度！）。那位同學的論文當中也有進行一些統計的分析，於是我就和她吵了一個學期，直到有一天我們出現了這樣的對話
我：「妳的數據根本就不能檢驗妳的論述啊！」
她：「為什麼我的數據需要去檢驗我的論述？這不是重點啊！」
課堂老師後來才笑著跟我說我們爭執的點在於世界觀不同，基於這個部份去批評別人的研究其實沒有什麼意義。到那一刻我才真的了解本體論對研究的巨大影響是什麼。
顯著性就是一切？
學過統計，或者稍微知道統計方法的人都多少聽過顯著性這個詞。在不夠了解的時候，會有一種「顯著 = 有差 = 我的假設是對的 = 好棒！」的印象，於是把研究當成了「比誰有星星（顯著性標記）」或者「比誰星星多」的奇妙競賽，甚至還遇過有人問我「我沒有顯著是不是不能畢業了？」的情況。
精確來說能不能畢業是指導教授的管轄，跟顯著性沒有關係。不過光就統計面來說，所謂的顯著值其實只是機率值，代表的是所得到的研究結果是因為運氣而得到的概率有多大。而且，機率要多小才能稱做顯著？這個標準（統計上稱為臨界值）也是人為決定的。所以盲目追求顯著其實沒有什麼太大的意義（但科學界盲目追求顯著的狀況...有機會再深入討論吧）。
上面這段文字最重要的不是最後一句，而是第一句，所以請不要說「盲目追求顯著沒有意義！」來要求指導教授給你學位（說不定你的指導教授沒有盲目，是你以為他盲目）。如果你這麼做了，後果自負。
想了解更多的讀者可以參閱林澤民老師的精采文章：p值的陷阱。不過毫無統計基礎的讀者看這篇可能會感到痛苦，這是正常的。
學統計數學要很好？要會寫程式？
應該只有非常少數的統計課本當中連一個公式都沒有，這是因為統計的基礎就是數學，不然連百分比都算不出來。很多沒有基礎知識的學生，或者對數學感到陌生的同學看到統計課本裡的公式和各種符號，就產生「我數學不好，學不了統計」的感覺。
但其實撇開那些公式與原理，統計學在社會科學應用當中更著重觀念。統計是一種語言，每一個術語都在描述一些概念，這些術語綜合起來就在描述一些現象。所以在應用層面來說，真正重要的是知道不同的統計技術「可以拿來做什麼」以及「它描述了什麼現象」，這其實不太需要很厲害的數學能力。
但如果你想知道的是「為什麼這個統計技術可以做到這種事」，或者「這個統計技術的運作原理是什麼」這些問題，那就真的會需要有相當程度的數學能力了。
至於學統計是不是一定要會寫程式，也不盡然。市面上有現成的套裝軟體如SPSS、JASP（或甚至Excel）可以讓使用者用滑鼠來跑統計。但就跟數學能力一樣，要執行更高級的統計、更複雜的模型，往往都需要用到類似程式語言的軟體來處理。
因為是觀念篇，所以好像寫得比較多...
結果第一篇我就寫了超過兩千字，希望之後可以更短啊～
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大學念文組，碩士班的報告突然要用統計了怎麼辦？沒學過統計怎麼寫量化學位論文？跟著統計書操作都沒問題，但報表都不知道在講什麼，也不知道做的分析到底對不對？作者在應用統計的路上跌跌撞撞也差不多十年了，希望有些心得可以幫助到有這些困擾的你。
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