質化研究分析技巧(一):Pattern matching

質化研究之所以困難與可貴,就在於分析階段,沒有一個 formula 或是食譜,讓你照著說明就可以作出一篇好的研究。相反地,質化研究僅有一些指引而已,而這些指引往往都非常的模糊與隱晦,讓剛開始分析的人無所適從。

本系列整理 Yin (2009) 與 Patton (2002) 這兩本書與其它文章所提供的技巧。更詳細內容在書中和文章都有,我沒辦法全文翻譯和解讀。如果你有興趣,也可以參見下方的參考書目。

Pattern matching (類型比對)

類型比對 (pattern matching) 可說是質化研究中最常用到也是最值得用的技巧之一,這種分析方式的邏輯是:比較實際上你所搜集到的類型與你預測的類型 (可能是基於理論和rival explanation)。如果這兩者一致,這有助於強化質化研究的 internal validity。

如果你的研究是解釋型質化研究,你的 patterns 可能是與依變數有關,也可能是與自變數有關,也有可能是同時關注依變數和自變數。如果你的研究是解釋型質化研究,類型比對還是相關的,只要你在搜集資料之前定義你所預測的 patterns

Yin (2009) 將 pattern matching 分成三大類,下面將分別簡介。

Nonequivalent dependent variables as a pattern (不對等依變項為類型)

要解釋 nonequivalent dependent variables as a pattern 之前,我們先來了解一下什麼是nonequivalent dependent variables (不對等依變項設計)。Nonequivalent dependent variables 不對等依變項設計是一種研究設計,但其內在效度 (internal validity) 非常弱。為何呢?在這種設計裡,只有一組人,有個 treatment 會影響到你的 outcome A,但應該不會影響到 outcome B。因為這設計裡沒有控制組,就只好用 outcome B 的前、後測作為比較,用此來看 outcome A 的增長。然而,其內在效度低的原因是 outcome A 與 outcome B 不完全一樣

那什麼是 Nonequivalent dependent variables as a pattern 呢?在質化研究中,你也可以探索某個 treatment 是不是影響依變項 A 而沒有影響依變項 B。如果資料顯示依變項 A 受到影響而依變項 B 沒受到影響,那可增加內在效度。當然,你也可以有多個依變項來作研究。

Rival explanations as patterns (對立解釋為類型)

對立解釋不只可當作是分析策略,也可以用作是類型比對的方法。如果你知道你的 cases 有某個特定的結果,而你的研究著重 how and why,你可以採用將自變數 (也就是不同的對立解釋) 作類型比對。

舉例來說,你看到有一群人在 facebook 上有超過一千名朋友,你很好奇想知道為什麼他們有這麼多朋友和如何有這麼多好朋友,你可能有幾個解釋。1) 在現實生活中,他們就有許多好朋友。Facebook 上的朋友是他們生活中朋友 (的一部分)。2) 在現實生活中,他們沒有什麼朋友。所以他們花時間在網路上認識新的朋友。

假設有許多朋友只有這兩個原因 (當然還有其它原因,比如說 profile picture 放正妹照) ,而這兩個原因必須是互斥的 (1和2不會同時成立)。如果你的資料上上現 1 成立、2不成立,那你就可以證實你的理論。

Simpler patterns (較簡單的類型)

這種分析方式適用於你的依變數或因變數沒有太大的變化。在最簡單的情況下,你只有兩個依變數 (或因變數),你根據這些變數找出不同的類型。

其實上述方式說穿了,就是 Merriam (2009) 所指的兩個最基礎的分析原則:歸納 (inductive) 和比較 (comparative)

參考書目

Merriam, S. B. (2009). Qualitative reserach: A guide to design and implementation. Sacramento, CA: Jossey-Bass.

Patton, M. Q. (2002). Qualitative research and evaluation methods (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

Yin, R. K. (2009). Case study research: Design and methods (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

附註

Yin (2009) 這本書有中譯本,可見博客來的網頁

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