活动通讯｜英语基地海外专家系列论坛李少锋副教授讲座第三讲

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Quantitative Research Methods for Early Career Researchers

2021年6月2日上午，美国佛罗里达州立大学二语与外语教育专业负责人李少锋副教授继续在云端给我们带来了系列讲座的第三讲——Quantitative Research Methods for Early Career Researchers，详细地介绍了入门级二语习得研究者应掌握的定量研究方法。本次讲座由英语基地潘鸣威教授主持，吸引了来自全国各地3800余名研究者、学生和一线教师与会。

李少锋副教授分别从如何明确研究问题、如何撰写文献综述、如何运用研究方法、如何呈现研究结果和研究结论等四个方面展开，系统地讲授了二语习得研究中的定量研究方法。下面分别从这四个方面简要回顾本次讲座的主要内容。

01

如何明确研究问题？

李少锋副教授指出，研究问题引领整个研究过程，具有举足轻重的作用。

谈及如何发现研究问题，他建议研究者可以从文献阅读中发现研究问题。比如，某项研究的不足之处或是文献中提出的未来研究方向等都可以成为研究者新的研究问题。他还指出，从方法上重复前人的研究也具有一定的研究价值。

随后，李少锋副教授又详细阐明了两类研究问题：观察类和实验类。研究某个观点、看法和现象等就属于观察类研究问题，而研究某个实验或干预等引起的变化就属于实验类研究问题。

02

如何撰写文献综述？

李少锋副教授认为，文献综述在整个研究中具有重要意义。通过阅读前人的研究，可以明确自己的研究，并能帮助研究者找到适合的研究方法。同时，我们在撰写研究讨论与结论时，也需要与已有研究相呼应。因此，文献综述是做好一个研究的基础。

接着李少锋副教授分别从查找文献、阅读文献、撰写文献综述三个方面详细讲解了如何撰写优质的文献综述。

在查找文献方面，李少锋副教授指出，研究者可以从数据库、文献中所列的引用文献以及搜索引擎中查找文献。

在阅读文献方面，李少锋副教授认为，研究者在阅读文献时需要注意四点：1）广泛阅读。文献的阅读面要广，这样可了解到的信息才够全面。2）选择性阅读。文献阅读要挑选权威、重要的、最新的文献。3）批判阅读。文献阅读要注意不同研究之间的关系、已有研究的不足以及与自己研究的联系。4）仔细阅读。在阅读文献时要做详细的读书笔记。

在撰写文献综述方面，李少锋副教授提醒道，撰写文献综述时需要注意几点：1）要根据研究问题撰写文献综述。2）要整合文献，而不是简单罗列文献。3）文献综述不仅是概括性的，更是评价性的。4）文献综述的内容可以涉及理论知识、实证研究和实践知识等。5）文献综述的表述要清晰易懂、前后连贯、逻辑缜密。

03

如何运用定量研究方法？

定量研究方法是本次讲座的核心部分。李少锋副教授深入浅出地讲解了定量研究方法的基础概念和注意事项，具体包括如何选择研究方法、如何抽样、如何进行数据分析等。

（一）选择研究方法

研究方法应与研究问题相契合。选择研究方法时，研究者可以参考传统研究中的一些范式，也可以借鉴前人研究中已被证实有效的研究方法。

（二）抽样

研究者可以采取随机抽样、原则性抽样等方式进行抽样。样本容量可以根据统计功效分析（Power Analysis）、参考值（如问卷样本量需要大于100）以及研究的实际情况来决定。 

（三）实验研究的分组

实验研究的分组应至少有实验组和控制组。研究者也要注意控制无关变量，确保实验干预仅在自变量上具有效力。此外，在实验研究中，研究者可以通过前测、后测的结果来发现实验干预的效果。

（四）实验研究的效度

实验研究的效度分为内部效度、外部效度和结构效度。内部效度是指即因变量的变化在多大程度上来自自变量。外部效度是指实验结果的可推广程度，研究结果是否能被正确地应用到其他非实验情境。结构效度是指实验结果能够依据某种理论加以解释的程度。 

（五）加工、分析数据

李少锋副教授指出，研究者在整理、加工、编码数据的时候，要有一丝不苟的精神，以确保数据编码的准确性和严谨性。研究者可以采取多种方式加工数据，但要注意识别异常数据。同时，研究者在分析数据时，首先要注意分析极端值。其次，研究者也要能接受实验假设未被证实的情况。最后，他还提醒研究者，出现未预测到的实验结果往往会带来新的发现。

（六）定量分析

李少锋副教授简要介绍了变量的种类：自变量（Independent Variable）、因变量（Dependent Variable）以及相关性分析中的预测变量（Predictor Variable）和标准变量（Criterion Variable）。之后，他还解释了描述性统计（Descriptive Statistics）、推断性统计（Inferential Statistics）和零假设（Null Hypothesis）等含义。

接着，李少锋副教授具体解释了六种定量研究的分析方法：相关性分析（Correlation Analysis）、多元回归分析（Multiple Regression Analysis）、因子分析（Factor Analysis）、结构方程模型（Structural Equation Modeling）、平均差分析（Analysis for Mean Differences）和元分析（Meta-Analysis）。

 相关性分析结果分为三种类型：正相关、负相关和零相关。相关系数通常用r表示，取值范围为：-1到1。相关程度又可分为高度相关、中度相关和低度相关。在心理学和应用语言学领域，高度相关、中度相关和低度相关的标准不同。在心理学中，绝对值在0.5及以上的为高度相关，在0.3~0.5之间的为中度相关，0.2以下的为低度相关。而在应用语言学中，绝对值在0.6及以上的为高度相关，在0.4~0.6之间的为中度相关，0.25以下的为低度相关。如下图所示。

多元回归分析是将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量。多元回归性分析涉及的指数有：校正决定系数（Adjusted R-Square）、标准化系数（Standardized Coefficient）和p值（p Value）。校正决定系数可以用于解释变量。标准化系数消除了因变量和自变量所取单位的影响，其绝对值的大小直接能够反映了自变量对因变量的影响程度。p值则反映了自变量的重要性。如下图所示。

因子分析是从变量群中提取共性因子，可分为探索性因子和验证性因子。前者无事先假设，而让数据“说话”。后者事先设定假设，再通过数据来证实假设。

结构方程模型融合了多种统计分析（因子分析、方差分析等），可以分析有多个因变量的模型。

均值分析的实验设计有分组设计（Between-group Design），单组设计（Within-group Design）和混合设计（Mixed Design）。分组设计是指不同被试（组）只接受一个自变量水平的处理，单组设计指同一被试（组）轮流接受不同实验处理，而混合设计则是不同被试（组）接受不同实验处理。如下图所示。

双因素方差分析（Two-way ANOVA）是均值分析的一种，它有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。

元分析是指收集、整理与分析之前学者针对某个主题所做的众多实证研究，找出该问题或所关切的变量之间的明确关系。

04

如何呈现研究结果、

研究结论？

 李少锋副教授建议研究者应围绕研究问题汇报研究结果。研究者需要概括研究结果并呈现描述性数据和推断性数据。他最后指出，研究讨论是为了进一步解释研究结果，研究者可以结合相关理论、前人研究等方式展开讨论。

李少峰副教授的这场讲座持续了约两个半小时。讲座结尾，潘教授总结道：本场讲座内容丰富、密度极高，且系统性极强，对入门级研究者而言具有重要意义，相信会给与会研究者今后的研究带来新的启发。

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撰稿人 | 殷敏敏