定量研究方法概述

　　定量研究方法與定性研究方法有著顯著區別。它主要聚焦于收集數值型數據(numerical data)，并基于統計手段展開分析(Aliaga and Gunderson, 2000)。這種方法的優勢在于能夠通過精確的數據和嚴謹的統計分析，揭示研究對象的數量特征、變化規律以及變量之間的關系。不過，它也存在一定局限性，例如可能會忽略一些難以量化的因素，如個體的情感、態度等深層次的體驗。

　　定量數據收集方法

　　1.問卷調查法

　　問卷調查是一種廣泛應用的定量數據收集方式。通過精心設計的問卷，向大量樣本發放并收集反饋。然而，需要注意的是，如果問卷中設置了開放式問題，用于詢問被調查者的觀點、意見等，這些答案通常需要按照定性數據的處理方式進行分析，因為它們并非單純的數值形式。

　　2.實驗法

　　實驗法旨在通過控制變量，對控制組和實驗組施加不同處理，進而探尋變量之間的因果關系。但在人文社科領域，實現完全的變量控制難度較大。以研究人類行為相關課題為例，很難保證實驗對象的外貌、家庭背景等因素完全一致。因此，在英碩畢業論文研究中，更常用的是準實驗方法。準實驗方法適當減少對變量的控制，側重于測量實驗對象在自然狀態下的實驗結果，以此來獲取更貼近現實情境的數據。

　　定量數據分析方法與工具

　　在定量數據分析方面，SPSS 軟件是英碩學生常用的得力工具，以下為大家介紹幾種 SPSS 中常用的分析工具。

　　1.ANOVA(方差分析)

　　方差分析主要用于比較不同組的平均值之間是否存在顯著差異。比如在一份關于學生對教師教學質量滿意度的問卷中，采用 Likert scale 量表，讓不同年齡組的學生對教師教學質量從 1 - 5 進行評分，通過 ANOVA 分析，能夠判斷不同年齡組學生的評分均值是否存在差異，從而了解年齡因素與教學質量滿意度之間的關系。

　　2.Pearson - correlation 分析

　　Pearson - correlation 分析用于研究變量之間是否存在線性相關性，并衡量兩個變量之間關系的強度和方向。通常用 r 系數來表示，r 系數的取值范圍介于 - 1～1 之間。當 r 系數處于 0.7 - 0.9 區間時，可認為變量之間高度相關;若系數在 0.5 - 0.7 之間，則變量之間呈現適度相關。例如，在研究學生的學習時間與考試成績之間的關系時，就可運用此方法來判斷兩者的關聯程度。

　　3.Paired sample t - test(配對樣本 t 檢驗)

　　在實驗法中，若存在前測和后測環節，且希望探究同一個小組(無論是實驗組還是控制組)前測與后測結果之間的差異及顯著性，Paired sample t - test 就派上用場了。比如，在研究某一教學干預措施對同一批學生學習成績的影響時，通過對學生在干預前后的成績進行配對樣本 t 檢驗，能夠清晰地了解該教學干預是否有效。

　　4.Independent sample t - test(獨立樣本 t 檢驗)

　　獨立樣本t檢驗用于比較來自不同組的兩個樣本均值差異。例如，在對比實驗組和控制組的后測結果時，利用獨立樣本 t 檢驗，可判斷兩組結果的差異是否顯著，以此來確定實驗處理是否對實驗結果產生了實質性影響。

　　熟練掌握定量數據收集與分析方法，對于英國碩士研究生撰寫畢業論文、提升研究質量具有重要意義。通過合理運用上述方法與工具，能夠更高效、準確地挖掘數據背后的信息，為研究結論提供有力支持 。