行动研究质量检测

样本与偏差

研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample) ，研究对象的全部称为总体(population) 。

为了使样本能够正确反映总体情况，对总体要有明确的规定；总体内所有观察单位必须是同质的；在抽取样本的过程中，必须遵守随机化原则；

样本的观察单位还要有足够的数量。又称“子样”。按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体。

样本中个体的数目称为“样本容量”。

偏差样本偏差样本（ Biased Sample）、不具代表

性的样本（ Unrepresentative Sample ），是指根据缺乏代表性的样本推论出一般性的结论。

常见样本缺乏代表性的原因： 一是样本数太小 二是样本并非随机抽出，往往因某些因素导

致偏差（样本抽取的方式方法） 三是总体分布的离散程度

总体分布的离散程度总体分布有不同程度离散情况，常用总体标准差的大小来反映平均离散的程度的不同。

如果总体的平均离散程度很小，从中任意抽取部分单位为样本，样本特征很近似于总体特征，样本的代表性就强。

反之，如果平均离散程度很大，从中抽取样本单位的随机波动性也很大，样本的代表性必然很差。

抽样单位的数量多少一般说来，样本单位数以多为好，但太多就失去了抽样的意义。

反之，样本单位数过少，那尽管严格遵守了抽样的随机原则，样本的代表性也不会很高，结论的可靠程度可能就较差。

样本抽取的方式方法 以不重复抽样和不等概率抽样的样本的代表性为

好。

1. 不重复抽样 是指从总体中随机抽取一个单位，经调查观察后，

不再放回原总体， 就余下的总体单位中，又随机抽取第二个单位，如此继续下去，直到抽满预定单位数为止。这样抽取的样本单位数中，不可能有一个是重复被抽取的。

2. 不等概率抽样 是指对中间层抽样时，按抽样单位包括下级单位

或基本单位所占比例的不同，给与相应比例的抽样。

例如，要调查某区小学生的体质情况，很难对全区小学生作一个层次的直接抽样，于是分区抽学校、学校抽学生这两个层次的抽样，学生为基本的抽样调查单位。在区抽学校时，学生数多的学校，给予较大的被抽概率； 学生数少的学校，给以相应较小的被抽概率，所以大小不等的抽样概率要与各校学生数占全区学生总数的比例大小相适应。

抽样 是从研究对象的总体中，按随机原则抽取一部分

单位作为样本来研究，然后运用统计手段，把研究结果推及总体。

主要的抽样类型：单纯 / 简单随机抽样机械随机抽样分层随机抽样整体随机抽样多阶段随机抽样

随机原则

就是在抽样时，使被调查对象的所有个体单位有同等被抽中的机会。抽样时遵守了随机原则，就可保证被抽中的单位，都是被随机抽取的，避免了调查者主观意识对单位的影响而造成偏差。只有严格遵守抽样的随机原则，才能使得被抽取的部分单位有必要的和充分的代表性。

简单随机抽样 简单随机抽样又称为单纯随机抽样法 简单随机抽样一般可采用抽签法、摇码或查

随机数表等方法抽取样本。 采用这种抽样方式比较适合于总体单位之间

差异较小的状况。 实施步骤：（ 1 ）、取得总体单位名录，即

所有被调查对象；（ 2 ）、为总体单位编号；（ 3 ）、利用抽签法、随机号码表等抽取样本。

随机数表随机数表，里面的数的由 0 、 1 、 2 、 3 、

4 、 5 、 6 、 7 、 8 、 9组成，可以根据需要有两位数 12 、 45 等，亦有三位数147 、 258 等，或者五位数12587 、 78942 等，甚至十位数等等。用特定的工具比如抽奖器，随机产生的数字按顺序一一记好，两位数的一个表，三位数的一个表，五位数的一个表，十位数的一个表等等。这样得到的表就是随机数表，组成每一个表的每一个数也就是随机数。

假设我们要考察某公司生产的500克袋装牛奶的质量是否达标，现从 800袋牛奶中抽取 60袋进行检验，利用随机数表抽取样本时应如何操作？

第一步，先将 800袋牛奶编号，可以编为 000， 001，…， 799。

16 22 77 94 39 49 54 43 54 82 17 37 93 23 7884 42 17 53 31 57 24 55 06 88 77 04 74 47 6763 01 63 78 59 16 95 55 67 19 98 10 50 71

75 33 21 12 34 29 78 64 56 07 82 52 42 07 44 3857 60 86 32 44 09 47 27 96 54 49 17 46 09 62

87 35 20 96 43 84 26 34 91 64 21 76 33 50 25 83 92 12 06 76 12 86 73 58 07 44 39 52 38 7915 51 00 13 42 99 66 02 79 54 90 52 84 77 27 08 02 73 43 28

第二步，在随机数表中任选一个数，例如选出第 8行第 7列的数 7（为了便于说明，下面摘取了附表 1的第 6行至第 10行）。

第三步，从选定的数 7开始向右读（读数的方向也可以是向左、向上、向下等），得到一个三位数 785，由于 785＜ 799，说明号码 785在总体内，将它取出；继续向右读，得到916，由于 916＞ 799，将它去掉，按照这种方法继续向右读，又取出567， 199， 507，…，依次下去，直到样本的 60个号码全部取出，这样我们就得到一个容量为 60的样本。上述问题中抽取样本的方法用随机数表法来进行！

机械随机抽样 机械抽样，也称等距抽样，系统抽样它是首先将总体中各单位按一定顺序排列，根据

样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。是纯随机抽样的变种。

先将总体从 1～ N 相继编号，并计算抽样距离K=N/n 。

式中 N 为总体单位总数， n 为样本容量。然后在1～ K 中抽一随机数 k1 ，作为样本的第一个单位，接着取 k1+K,k1+2K…… ，直至抽够 n 个单位为止。

机械随机抽样 实施步骤： （ 1 ）、取得总体抽样框架； （ 2 ）、为总体单位排队编号； （ 3 ）、计算抽样距离间隔； （ 4 ）、在抽样距离间隔数中，随机抽取一个样

本单位； （ 5 ）、按照间隔数依次抽取其它样本单位。

例：我们要在 1000 名学生中抽取 58 名作为样本。

将全部单位编号：从 1 号编到 1000 号 计算抽样间隔： K=N/n K=1000/58=17.24 在抽样间隔数内随机决定起抽号：从 1 到 17 ，

随机抽号，比如从 7 号起抽。 计算抽样号组成样本： 7, (K+7=24),

(2K+7=41),……[ （ n-1)K+7=990]

等距抽样要防止周期性偏差，因为它会降低样本的代表性。

例如要研究某电视台的电视剧频道，假如抽取的单位间隔为 7 的话，可能抽到的都是周末或者周五，这样就没有代表性。

分层随机抽样 分层抽样亦称分类抽样或类型抽样。 适用于总体量大、差异程度较大的情况。先将

总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。

分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。

例如：某个学校有五个年级，，每一个年级即为一个层次。我们分别从每一个年级抽取一定的单位数，再把这五个年级中抽取的单位总数合起来，组成样本。

整体随机抽样 整体抽样即按照某一标准将总体单位分成

“群”或“组”，从中抽选“群”或“组”，然后把被抽出的“群”或“组”所包含的个体合在一起作为样本，被抽出的“群”或“组”的所有单位都是样本单位，最后利用所抽“群”或“组”的调查结果推断总体。

抽取“群”或“组”可以采用随机方式或分类方式，也可以采用等距方式来确定；而“群”或“组”内的调查则采用普查的方式进行。

例如：某校有 30 个班级，我们把每一个班级当作一个单位，用单纯随机抽样方法抽出 6 个班级，由这 6 个班级的学生组成样本。通过研究这 6个班级学生的某方面的情况来研究全校学生这方面的情况。

多阶段随机抽样 多阶段抽样（ Multistage sampling ）：是指将抽样过程分阶段进行，每个阶段使用的抽样方法往往不同，即将各种抽样方法结合使用。

其实施过程为，先从总体中抽取范围较大的单元，称为一级抽样单元，再从每个抽得的一级单元中抽取范围更小的二级单元，依此类推，最后抽取其中范围更小的单元作为调查单位。

多阶段抽样与分层抽样的区别分层抽样是对总体中的每个一级样本群体进行全面入样，再对所有的样本进行抽查

两阶抽样则把总体中所有的群体视为一阶单元，对这些一阶单元进行抽样，将抽出的样本再次进行抽样（两次都不是进行全面的调查），产生两级样本，最后综合估算出总的一级样本指标。

整群抽样与多阶段抽样的区别整群抽样是对总体中抽取的每个样本群体

所包含的基本单元进行全面调查两阶抽样则把总体中所有的群体视为一阶

单元，对每一个被抽中的一阶单元所包含的二级单元（即基本单位），不是进行全面的调查，而是再进行一次抽样调查（也称抽子样本）。

即两阶抽样，产生两级样本，最后综合估算出总的一级样本指标。

至于在综合估算的方式方法上，两阶抽样与整群抽样也是极其相似的，只不过前者为就被抽一级单元的样本指标进行综合估算，后者为就被抽样群体单元的全体指标进行综合估算。

效度 研究者收集的资料能精确地测量出研究者尽力想测量的东西

外在效度

内在效度

• 指研究结果能被明确解释的程度内在

效度

• 指研究结果能被推广到其他总体条件、时间和背景中的程度。（如果研究结果（内在效度）不能被解释，也就不大可能被推广。

外在效度

内在效度学校 1教师 A方案 1

初二年级 1班男生随机指定

由教师 A对两个班进行同样的体育技能训练测试

学校 1教师 A方案 2

初二年级 2班男生随机指定

方案实施 16周

有高内在效度的假设性研究的总体研究计划

测试结果（假设）

两个班的体育技能测试成绩有差异，2班的均数比 1班高。

上例内在效度具有的条件 两班之间唯一不同的是练习方案； 两个班都是上午上课； 同一个教师任教； 同一所学校；参加测试的每个班级都由初二年级男生组成；男生随机指定，随机的指定使两个班级和其他因

素变得相同了，这两组在随机涨落范围内是相当的。

缺乏内在效度的假设性研究学校 1教师 A教材 1

4个班级不同能力分布

自然科学成绩测试教师 A出的试卷

学校 2教师 B教材 2

3 个班级不同能力分布

自然科学成绩测试教师 B 出的试卷

学校 3教师 C教材 3

4 个班级高能力分布

自然科学成绩测试教师 C 出的试卷

教学 9周

研究结果（假设）假设学校 3 的学生得分最高。 是学校 3 的学生能力高或教师 c教师教得出色吗？ 或教师 C 出的试卷比其他教师的容易？ 或者教材 3 比其他两种教材更好？ 以上这些解释都无法从结果中得出有效的解释。

外在效度（例子）假设研究课题

某一地区有 5所小学，进行一项关于学生家长们对学校的课程质量、管理效果、纪律等看法。

调查方式

一个结构良好的电话交谈的条目细则，并且有足够条目覆盖住家长关心的学校特征。

样本 每所小学有 25 个学生家长被随机选出并进行交谈，对那些不愿意或找不到的，有一个随机取代的规定程序。交谈结束后， 125 个交谈者中只有 6 个父母因找不到而被重新替代。

研究结果可被推广的人群

就是那些孩子们在这 5 所小学就读的父母们（外在效度好、高）。 但如果把这项结果推广其他学校系统的其他小学就不会有意义了。

外在效度 假如只有 27 个学生的父母或在预计的 125 名家长中只有 22%的交谈过。在这种情况下，不能说这 27 位交谈过的家长是预期125 位家长以及这些学校中其他学生的家长或者其他对于这个问题的有关人员的代表性样本。所以，这个研究非常缺乏外在效度。

缺乏外在效度的例子研究目的 视觉时间的长度对回忆无意义符号的影响。（无意义符号

可以是任意排列的字母）研究对象 来自教育心理学专业的 10 个研究生志愿者。时间长度 5 分钟，每两个人接受一种检查。检查方式 分别呈现给每个被试者 20 个无意义符号，每次呈现后，

被试即回忆符号，根据回忆的正确情况得出个人的表现分数。

研究结果 分数随时间延长而提高。外在效度 这一结果能推广到哪一人群和哪个条件呢？

能推广到中小学生学习有意义材料的过程中去吗？ 能推广到在活动程序很严格的条件下工作的年轻人去吗？ 结果甚至不能推广到研究生群体中去，因为参与者是志愿的。

总之，结果只适用于回忆无意义符号的 10 位志愿者，因而研究缺乏外在效度。

外在效度

一般上，不能说为了达到外在效度，结果必须能推广到许多不同的人群和条件去。

如果研究结果只涉及天才学生，研究目的就只能推广到天才学生而不是所有学生。

如果一个学校系统做一个需求评估的研究，其结果只能推广到那个系统。

进行定性研究，研究者并不特别关心结果的广泛适用性，因此，外在效度依赖于特定研究工作的条件与目的。

资料三角测定 收集的资料必须可靠和可信。资料三角测定常用来检验资料的可靠与可信

与否。 Cohen & Manion (1994) 和 Altrichter (1993) 资料三角测定：

时间三角测定 方法三角测定资源三角测定 研究人员三角测定

资料三角测定时间三角测定

在一段较长的时间内向同一个被试者获取资料。

例如，在不同时间内与同一个被试者商讨或面试同一个课题。

方法三角测定

向同一个被试者以不同的方法来获取资料。

例如，运用观察、面试和调查表格来获取同一课题的资料。

资源三角测定

从不同资源获取资料 例如，从学生、教师、观察者、行政人员、教师记录簿等获取资料

研究人员三角测定

以超过一个研究者搜集资料

例如，研究人员 1 ， 研究人员 2 和研究人员 3

信度 即指可靠性或信任度 用一定的测量方法去测量本质上相同的事物信度是指在测量过程中，测量结果的一致性

和稳定性的程度 一个没有信度的测试是根本无用的，因为如

果一个测试没有可信性，那么每次采用这个测验所测得的分数都是不一样的

信度通常用系数来表示，信度系数越高则表明信度越高。

如果一个测验有非常完美的信度，信度系数是1 ，这意味着学生的考试分数完美地反应了他的学习状态

然而，没有测验会具有如此完美的可信度。分数总是受到各种各样因素产生的测量误差的影响

高信度就说明误差方差最小 导致测量误差产生的原因包括测验自身的某些特

征，进行测验的条件，学生进行测验时的状态

推广度 是指研究结论能运用到其他不同于结论来源的教育环境和背景中的程度，或者说，研究者以小部分学生的行为为基础尽力去解释更大范围学生的行为

但，推广度不能直接运用于行动研究中行动研究的目标是理解你学校或课堂发生的一切，并据此确定在那样的背景中采取什么措施才能促进事情的发展

因此，行动研究没有必要担心资料的推广度

维科尔和阿舍 (Vockell & Asher,1996) “……行动研究更关心自己的具体课堂和教育项

目，而很少关心结论在其他课堂和教学项目上的推广性。”

实证研究者认为唯一可信赖的研究就是那些能推广到更大范围使用的研究

其实，行动研究的许多案例也都可推广运用于其他课堂环境中，但行动研究的目的不在于推广度，而在于那些对研究者或被研究者来说什么是最适当的研究结果

研究伦理道德 一切研究工作都不得不考虑到道德伦理问题 研究者应该对与其研究相关的道德规范有所了解并重视

在研究中，好的研究结果并不意味着获得该结果的手段也是好的

研究者有责任保障研究参与者的权益，不能仅为了最后的研究结果而不择手段

研究工作应该建立在研究者和参与者相互信任的基础上

一般伦理规范

行善与拒恶 忠诚及值得信赖

诚实 公正 充分考虑参与者的权利和尊严

行动研究中的伦理规范 对于教师研究者而言，最大的挑战莫过于行

动研究的私密性和开放性私密性是因为教师与研究对象之间几乎没有距离

开放性是因为研究的方向往往是在研究过程中逐渐明确的，并随着研究进展做适当调整

行动研究常见的伦理规范条例

伦理观

知情同意

社会准则欺骗

准确性

CODE OF CONFIDENTIALLY, PALM,1980-1990

两个主要目的

1. 保护被试者的利益以便研究不会带给他们不良的影响。

2.营造良好的研究气氛以便被试者能自由地、诚实地发言或提出看法。

CODE OF CONFIDENTIALLY, PALM,1980-1990

在发表任何数据之前，须获得资料提供者的同意。

研究者拥有对收集的数据的权利。研究者有权决定谁能以任何形式使用或采用相关的资料。

任何正式或非正式的讨论或谈话依然是研究者与被试者之间的秘密。

若研究涉及到儿童，研究员须谨慎、小心以便不会带给儿童不良的影响。

CODE OF CONFIDENTIALLY, PALM,1980-1990

任何与被试者达致的资料收集程序和资料报告须完全遵守。

任何研究报告须以研究者的名义出版以对所研究的事务承诺和负责。

在校长或研究机构主任的同意下、学校或研究机构的资料也仅能作为一般的记录