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演進中的科學研究方法(2/4) – 區間估計砍得掉特設假設?

活躍星系核_96
・2014/04/29 ・2137字 ・閱讀時間約 4 分鐘

文/ 陳紹慶(慈濟大學人類發展學系專任助理教授)

區間估計,或稱信賴區間的計算程序,是許多運用統計分析資料的知識領域常用的分析方法,也是一般大眾最常接觸的推論統計資訊。這篇文章假設讀者了解如何進行區間估計程序,我想討論用在心理科學研究分析有何好處與限制,這個限制使得進行假設檢驗型的研究還是需要假設檢定。

首先舉兩個使用區間估計的例子。第一個例子配合寫這篇文章時的時事,引用台灣指標民調在太陽花學運退出國會隔天發佈的新聞稿,熟用統計方法者大概會像我一樣,看各項調查結果前,先找到調查過程的描述:

本項調查是 TISR 台灣指標民調公司在 2014年4月7日至9日進行,以隨機跳號抽樣及電腦輔助人員電話訪問,完訪 1004 位居住在台澎金馬、年滿 20 歲的民眾,在95%信賴水準時抽樣誤差±3.1%。上述各項結果已對受訪者性別、居住縣市、年齡、教育程度,進行樣本代表性檢定與加權處理(raking)。

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馬總統滿意度及信任度趨勢

從新聞稿中的圖表,我們看到這段時間民眾對馬英九總統的滿意度來到 13.6%。如果要問如何正確解讀這個統計資訊,我能提出的問題是:這份民調能否證實馬總統是否還是抗爭人士聲稱的 9% 總統?但是從科學研究方法的觀點來問,這份民調可否證實馬總統確實有負投票給他的選民?

第二個例子是太陽花學運結束時刊登在 POLS one 的英文與德文詞彙變遷研究,研究者比較 18 世紀到 20 世紀英文與德文語料的變遷。統計的單位是具備相同詞素的字詞,在三百年之間的消長,例如英文出現「run」之後,「runner」、「runway」等詞出現的情況。

同詞素的字詞可能會有越來越多的新詞出現,也可能有字詞隨時代前進不再被使用,因此統計模型要估計的是同詞素字詞在調查的年代之間「出生率」與「死亡率」。評估的模型之一假設「出生率」與「死亡率」相等,所以先對所有語料記錄的字詞「出生率」與「死亡率」比例,進行區間估計,確認符合這項模型的假設(估計結果見此文件,Figure S2)。究竟是那個模型最符合字詞出生與死亡的趨勢,我以後有空會寫篇文章說明,現在先請好奇的讀者自行閱讀。這個例子同樣要由科學研究方法的觀點提出問題:語料符合模型的假設,對結果的推論真正的幫助是什麼?

要回答這兩個例子帶出的問題,要回頭深入討論前一篇提到的概念:研究的問題樣態會決定研究結果轉換為可靠知識的程度。政治人物的施政滿意度與詞彙在幾百年之間的消長,共同之處是樣本有一個固定的來源(台灣地區有選舉權的公民;相同年代彙集的英文與德文語料),樣本的量數成為計算信賴區間的成份。兩個問題的差異不只是求出的估計值代表的意義,還有求估計值的出發點:在開始搜集資料之前,分析者有沒有預期會得到多少估計值?也就是研究的動機是不是具備特設性假設。從民調中心研究員的角度來看,每次民調都是獨立的過程,一開始沒有預期調查的對象或議題,能從受訪者的回應獲得多少百分比或分數,才能不偏的抽樣。對語料研究人員來說,他們安排計畫時已經有一套模型判別變遷的程度,需要確認資料具備符合模型參數的估計值,才能進行下一步工作。兩造人員的研究過程都符合科學方法的基本精神:以不帶偏見的方式蒐集和分析資料,兩造的關鍵差異在於有沒有一開始具備符合邏輯的「特設假設」(ad hoc hypothesis),這類假設的存在也導致一件研究會是假設探索型,還是假設檢驗型。

維基百科對特設假設的說明相當簡易(中文英文),而英文的說明比中文多了一段。這段大意是為了填補當前知識的不足之處,需要讓會被證偽的觀察資料(falsifying observations)能在研究過程的中間階段有存在的意義。特設假設的功能就是賦予這種觀察資料存在的意義,後續的研究過程會推翻特設假設,讓研究者能肯定要放棄無法解釋資料的理論或模型,使真正能解釋資料的理論或模型成為肯定的知識。大膽的說,假設檢驗型研究是要推翻不可能成立的特設假設,而假設探索型研究是找出所有可能與理論相反的特設假設。當然這是個人看法,歡迎讀者賜教。

政治人物的滿意度是行為與社會科學研究課題中,最不可能進行假設檢驗的例子。俗話說「民意如流水」,一位政治人物的政治生涯有起有落,不同人物的際遇也很難化約比較。民意調查的功能是呈現當下時空條件的選民意向,調查人員不會設定任何特設假設,或者接受任何結果都有相同的發生機率,如馬總統的每次調查得到 100% 到 0% 任何一個分數的機會都是相同,才能產生可靠的民調結果。詞彙變遷研究已經設定數種預測語料變化的統計模型,以上提到研究者提供的區間估計資訊是確認所有待評估的模型都站在相同的起跑點,接下來的分析才是看那個模型能勝出:最符合資料的分配。這個勝出的模型就能告訴我們英文與德文詞彙在三百年間的消長是什麼樣的故事。

看到這裡應該能了解,為什麼求取創新或更新知識的研究不傾向採用區間估計分析資料,是因為這種方法沒有鑑別特設假設與目標理論的能力。而信賴區間或信賴水準的訊息經常出現在與生活條件相關的抽樣調查之中,因為估計值帶來的資訊只在調查當下的時空條件才有意義。不過心理科學也逐漸理解要保障知識的正確性,需要新的運用統計思維,這個需要的趨勢是來自假設檢定方法的誤用與濫用,是下一篇的討論重點。

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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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素養不是知識,是讓孩子像科學家一樣思考——LIS 創辦人嚴天浩專訪

PanSci_96
・2021/09/24 ・2101字 ・閱讀時間約 4 分鐘

近年來,在新課綱推行之下,「素養」這個詞成為熱門關鍵字,「對我來說,素養就是面對世界的行為模式,在面臨問題時,一個人會抱著什麼樣的態度去解決問題。而科學素養就是『像科學家一樣思考』」LIS 科學情境教材(台灣線上教育發展協會)創辦人嚴天浩這麼說。

嚴天浩在大學時開始製作教學影片,最初的動機來自上大學後體會到城鄉差距、資源落差,想藉由線上教材擴大影響力,然而觀看次數卻不如預期。

2013 年起,嚴天浩和夥伴到台東,向「孩子的書屋」負責人陳爸(陳俊朗)請益,並長期蹲點接觸孩子,發現學生們面臨最大的問題不在於「學什麼」,而在於「為什麼要學」,因此意識到若要改變孩子的學習狀態,不能只是單方面灌輸「老師想教的」,而要從學生的需求出發,了解「孩子想學什麼」。

七年來,LIS 拍攝超過 100 支線上科學影片,包括將科學家的思想歷程、時代背景融入角色劇情的科學史,以及結合時事、生活情境的科學實驗,目前已經超過 250 萬觀看人次,也成為全台許多中小學的教材。

這次,LIS 歷時三年研發出一套科學實境解謎遊戲,不只在玩遊戲的過程中學科學,也引導孩子練習「像科學家一樣思考」。

什麼是「像科學家一樣思考」?

過去,我們在國中課本裡學到的科學方法「觀察、提出假說、進行實驗、得到結論」,然而許多學生能對步驟琅琅上口,卻不見得理解背後的邏輯。LIS 分析百位科學家的思考歷程以及參考教育學者的理論,設計出適合培養國小學生科學思維的「科學推理階梯」,共有四個步驟,包括「發現問題」、「聯想原因」、「大膽假設」、「實際驗證」。

嚴天浩坦言,對於國小的孩子來說,他認為最難的在於——第一步「發現問題」,這取決於孩子過去是否累積足夠的觀察經驗,因此,如何訓練孩子觀察是培養探究學習的重點。然而,在沒有老師的引導下,要怎麼讓孩子能聚焦在實驗的現象上,成為開發遊戲過程中的一大考驗,後來,團隊想出了運用 RPG 中的角色對話,設計句子讓玩家將注意力集中在現象上的差異,「當孩子觀察到的與他原本的認知有所不同,產生衝突時才會進而發現問題。」嚴天浩說。

有適當的引導,才能從問題中學習

在發現問題之後,還須激發玩家思索問題的意願,因此在遊戲中便成為一個個解謎關卡,玩家為了破關、練等會主動尋找答案,在玩完遊戲後得到的成就感,會讓孩子對科學產生動機,在未來有自信用這樣的方式去思考、面對問題。

嚴天浩說:「大學時我修過教育學的課,設計課程的第一步往往是『引起動機』,但我們認為應該從遊戲開始到結束的每一個動作,都需要一個『引起動機』,目前玩過這套遊戲的孩子有持續玩過兩個小時以上,玩得越久代表引起的學習動機越強烈。」

了解背後的意義才是學科學

然而,有時在做完實驗後,學生只會記得當時看到的實驗結果或現象,卻沒有把背後的邏輯和原理帶走,關於這部分,嚴天浩分享,「玩實驗」和「學科學」最大的差別在於,是否了解每個步驟的意義,如同以往「食譜式實驗」,照著課本一步一步做,卻不知道為什麼這麼做。

因此,他們把演示型實驗設計成遊戲,將探究歷程拆分成關卡,透過與 NPC 對話帶領玩家思考,並預想玩家可能卡關的地方,就像是在蓋房子時的鷹架,一層層建構、支持,逐漸將學習的責任放回孩子身上,傳統課堂中搭鷹架的角色可能是老師,而在這個遊戲裡,是精心設計過的關卡提示。

讀到這裡,或許你會想問,在探究式的學習中,真的能夠學會「像科學家一樣思考」嗎?

「我認為探究學習中,知識其實只是附帶的。」嚴天浩解釋:「我們想告訴孩子的是,科學家最厲害的並不是他成功發現了什麼,而是他在失敗了那麼多次之後,還是願意繼續努力。」

如果現在的台灣是二十年前教育的結果,那麼 LIS 正在改變的是二十年後的台灣,那時的每個人在面對問題時都能有邏輯地看待、抱著自信的態度去解決,這是 LIS 的憧憬,也是我們對於台灣未來世代的期盼。


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