[摘 要] 整合技术的学科教学知识（TPACK）是信息技术时代对教师知识结构的全新界定，是未来教师教育领域研究的重要突" />
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整合技术的学科教学知识(TPACK)测量方法国外研究现状及启示
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　　[摘 要] 整合技术的学科教学知识（TPACK）是信息技术时代对教师知识结构的全新界定，是未来教师教育领域研究的重要突破口，具有重要的研究价值。而TPACK测量相关研究对于整个TPACK研究来说具有承上启下的作用，通过对TPACK水平的测量，既能对已有的TPACK理论框架进行修正和完善，又能给教师TPACK水平培养策略和方法的制定提供重要参考。目前，TPACK测量方法主要有量表测试法、开放式问卷调查法、访谈法、观察法，国外相关研究存在重视测量工具信度、效度检验和TPACK混合式测量两大研究趋势。未来TPACK测量相关研究值得在学科化TPACK测量和TPACK混合式测量方法的设计与开发两方面着重展开研究。 中国论文网 /9/view-4764622.htm　　[关键词] 整合技术的学科教学知识； TPACK； 教师教育技术 　　[中图分类号] G434 [文献标志码] A 　　[作者简介] 徐鹏（1981—），男，吉林长春人。工程师，博士研究生，主要从事教师教育技术研究。 　　一、整合技术的学科教学知识（TPACK）概述 　　整合技术的学科教学知识（TPACK）是美国学者科勒（Koehler）和米什拉（Mishra）于2005年在舒尔曼（Shulman）提出的学科教学知识（PCK）的基础上提出的，它是信息技术时代对教师知识结构的一次全新界定，对于未来教师教育领域的研究具有重大的指导意义。 　　TPACK框架包含三个核心要素，即学科内容知识（CK）、教学法知识（PK）和技术知识（TK）；五个复合要素，即学科教学知识（PCK）、整合技术的学科内容知识（TCK）、整合技术的教学法知识（TPK）、整合技术的学科教学知识（TPACK）以及境脉因素（Context）。[1]TPACK各个要素既彼此独立，又相互联系，松散耦合构成一个整体，整个框架处于一种动态平衡。 　　TPACK国外的相关研究始于2005年，早期的研究主要以TPACK理论建构为主，属于定性研究。近年来，TPACK相关研究主要集中在教师TPACK水平测量、教师TPACK培养策略和基于TPACK框架的教师教育实践研究等方面。本综述研究选取的研究领域是教师TPACK水平测量，该领域研究在整个TPACK研究中起着承上启下的作用，通过对教师TPACK水平的测量，既能完善和修正TPACK现有的理论框架，又能用于指导教师TPACK水平培养策略和方法的制定。 　　二、整合技术的学科教学知识（TPACK） 　　测量方法国外研究现状 　　本研究首先以“TPCK”、“TPACK”和“Technological Pedagogical Content Knowledge”为检索关键字，对Education Resources Information Center（ERIC）、SCOPUS、Wiley、Web of Science、Springer Link等五大数据库进行文献检索，检索年限限定在2005年到2013年。另外，本研究文献检索的来源还包括由TPACK创立者创办的“TPACK Newsletters”在线文档，该在线文档创立于2009年1月，到2013年5月为止已经发布了16期。通过文献检索和整理，共计得到TPACK相关文献142篇；通过二次文献检索，共计得到“TPACK测量”相关研究文献19篇，文献按照出版时间分布如图1所示。从图1中可以看出，2009年是TPACK测量研究成果最多的一年，出现了如施密特（Schmidt）设计开发的经典TPACK测试量表，该测试量表是一个包含47个题目的五点式里克特量表，该量表也成为后续诸多TPACK测量工具设计和开发的重要参考依据。 　　图1 国外TPACK测量研究文献按年份分布图 　　通过对检索到的文献的内容进行分析，本研究发现近年来研究者所采用的TPACK测量方法主要有五种。 　　1. 量表测试法 　　量表测试法是目前应用最为普遍的TPACK测量和评价方法，通过内容分析我们共计得到13篇研究文献应用了量表测试法，具体情况见表 1。所有采用量表测试法进行TPACK测量和评价的研究均采用五点式或七点式的里克特量表，从测试对象来看，62%的研究以职前教师为研究对象，38%的研究以在职教师为研究对象，另外，在测试量表的信度检验方面，85%的研究均对研究使用的测试量表作了信度检验。下面我们就对几个较为典型的基于量表的TPACK测量和评价研究作简要介绍。 　　施密特在2009年研究设计了一个包含七个维度和47个测试题目的五点式里克特量表TPACK测量工具，对美国爱荷华州和密歇根州的124名职前教师进行了测试。依据测试结果，在对测量工具的信度检验中显示，该测量工具七个维度的克隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）分布于 .75至 .92之间，具有良好的信度。[2]该测量工具也是目前应用最为广泛的TPACK测量工具，许多后续研究的TPACK测量工具都是基于该工具设计和开发的。 　　表 1 量表测试法研究文献分布情况 　　阿查波特（Archambault）在2009年设计开发了一个包含24个测试题目的五点式里克特量表，用于测试参与K-12学校在线教师培训课程的教师的TPACK水平，该工具测试内容包含三个维度，它们分别是技术无关知识维度（CK、PK和PCK）、技术相关知识维度（TPK、TCK和TPACK）和技术知识维度（TK）。研究者利用该工具对来自美国25个州的596名参与在线培训的教师进行了测试，依据测试数据对该工具进行了信度检验，检验结果显示三个维度的克隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）分布于.699 至 .888之间，因此该工具具有良好的效度。[3] 　　以上两个经典的基于量表的TPACK测量工具是TPACK研究早期较有代表性的测量工具，二者均采用了五点式里克特量表，并均对测量工具进行了信度检验。但它们都缺乏对测量工具的结构效度检验，因此，在接下来的研究中，研究者加强了对基于量表的TPACK测量工具的结构效度检验。
　　例如，新加坡国立教育学院的学者苏梅（KohHwee Ling Joyce）在2010年设计开发了一个包含29个测试题目的七点式里克特量表的TPACK测量工具，测试对象为来自新加坡的1185名职前教师。该项研究着重加强了对该测量工具的结构效度检验，主要检验方法采用的是探索性因素分析法，检验结果显示，七因素最终被聚合为五因素，它们分别是技术知识（TK）、学科内容知识（CK）、利用技术进行教学的知识（KTT）、教学法知识（PK）和进行关键性反思的知识（KCR）。另外在信度检验方面，以上提到的五因素的克隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）分布于.83 到 .96，证明该测量工具具有良好的信度。[4] 　　来自新加坡国立教育学院的学者蔡清生（Chai， Ching Sing）在2012年开展了一次研究。研究之初，研究者依据施密特和蔡清生设计的测试量表，设计开发了一个包括46个题目的七点式里克特量表，对新加坡的参与一门Web2.0相关教师培训课程的1296名职前教师进行了测试。通过对课前测试结果的探索性因素分析和课后测试结果的验证性因素分析，将测试量表的测试题目精简为34个，通过萃取和聚类，形成了六大因素，它们分别是Web 2.0相关的技术知识（TK）、教学法知识（PK）、学科内容知识（CK）、整合技术的教学法知识（TPK）、整合技术的学科教学知识（TPACK）和网络健康知识（Cyberwellness Knowledge）。在信度检验方面，以上六因素的克隆巴赫系数（Cronbach's alpha）均在 .90以上，说明该测试量表具有良好的信度。[5] 　　通过以上各案例分析可以看出，基于量表的TPACK测试工具由最初的五点式里克特量表发展为现在的七点式里克特量表，使得每个题目的测试结果更加精确。另外，在量表的设计与开发过程中，越来越多的研究在对量表进行信度检验的同时，也通过因素分析的方法完善量表的结构效度。 　　2. 开放式问卷调查法 　　基于开放式问卷调查法的TPACK测量往往都伴随着其它测量方法而出现，相关研究的研究方法都是定性研究和定量研究相结合的混合式研究，开放式问卷都是为了定性研究而设计。 　　例如，新加坡国立教育学院的学者苏孝菁（So Hyo-Jeong）在2009年开展了一项研究，该研究的研究对象是参与整合技术的基于问题解决课程设计培训课程的职前教师，研究者设计和开发的测量工具是为了测试参与培训的职前教师的TPACK水平，以及教师在日常教学中应用TPACK知识有哪些认知困难。测试数据主要来源于两个方面，一个是开放式问卷，另一个是课程设计作品。其中开放式问卷的问题主要包括：基于问题解决的课程设计的核心环节是什么，你认为基于问题解决的课程教学是如何促进学习者学习的，基于问题解决的课程有哪些优点和缺点，整合技术的基于问题解决的课程有哪些优点和缺点。该项研究共有来自新加坡的97名职前教师参与，开放式问卷的数据统计是基于关键词的词频统计开展的。通过研究发现，教师在基于问题解决的课程设计过程中主要存在问 　　题选择困难、辅助技术选择困难以及教学任务实施过程中教师和学生主体地位赋予三大认知困难。另外，研究还发现参与测试的教师TPACK水平处于较高水平，但在基于问题解决课程教学过程中应用TPACK知识的能力较低。[6] 　　美国杨百翰大学在2008年开展了一项名为“SciencePlus”的教师发展培训计划，该计划主要针对科学教师，整个培训包括面授学习、实地探究学习和实践教学等三个阶段。格雷汉姆（Graham）等人在该项培训过程中制定了一个包含两个开放式问题和31个李克特量表测试题目的测试问卷，在培训前和培训后分别对15名参与培训的在职教师进行测试，以考察培训前后教师TPACK水平和使用技术辅助日常教学的自信心变化情况。两个开放式问题包括：你现在如何使用数字技术去辅助日常教学；如果你能够获取和使用任何数字技术，你打算选择哪种数字技术以及如何在日常教学中使用该技术去辅助教学。通过对比前测和后测的结果发现，参与培训的教师的TPACK水平及使用技术辅助日常教学方面的自信心都得到了明显提升。[7] 　　3. 访谈法 　　美国俄勒冈州立大学教育学院的学者尼斯（Niess）在2011年开展了一个为期四周的数学在职教师培训项目，通过培训前后对教师TPACK水平的测量，以判断培训是否对教师的TPACK水平有影响。该研究将教师TPACK水平分为了解、接受、适应、使用和熟悉等五个阶段，通过访谈法这种定性研究方法，以确定教师TPACK水平处于哪个阶段。[8] 　　4. 观察法 　　观察法作为教师TPACK水平测量中一种辅助的定性研究方法也被研究者所采用，该方法的测量结果较为客观。例如，尼斯在2011年开展的数学教师培训项目中，为了了解教师在培训前后的TPACK水平，采用了观察法这种定性研究方法。该研究使用的观察检核表是基于舒尔曼的PCK观察检核表构建的，研究中观察教师在培训中的表现，使用观察检核表记录教师行为，最后通过数据对比分析以确定教师所处的TPACK水平。[9] 　　三、国外整合技术的学科教学知识（TPACK） 　　测量方法研究启示 　　通过对国外近年来“TPACK测量”相关研究脉络的梳理，我们发现国外相关研究呈现两大趋势。 　　一是重视测量工具结构效度的检验。2010年之前的“TPACK测量”研究，研究者往往只通过克隆巴赫系数（Cronbach's alpha）来检验测量工具的信度，缺乏效度检验；从2011年开始，研究者除了对测量工具作信度检验外，还通过探索式因素分析法和验证性因素分析法对测量工具的结构效度进行检测，目前，这已经成为“TPACK测量”研究的常规研究步骤。 　　二是由单一测量方法转向多种测量方法相结合的混合式测量方法。早期的“TPACK测量”研究往往只使用单一的量表测试法对教师的TPACK水平进行测量，测量结构主观性较强，缺乏客观性验证。近年来，研究者的研究多采用主客观相结合、定性与定量相结合的混合式测量方法，例如，美国明尼苏达大学的学者多林（Doering）构建了一个名叫“GeoThentic”的地理在线教学环境，内设地理教学模块和教师评价模块，其中教师评价模块主要采用问卷调查法（主观和定性）和在线教学行为观察法（客观和定量）相结合的方法对教师的TPACK水平进行测量。[10]
　　未来TPACK测量相关研究，有两个方向值得业内学者展开研究。 　　一是学科化的TPACK测量研究。目前TPACK测量的相关研究只关注其一般性，而忽视了其特殊性研究，相关TPACK测量工具未与具体学科结合，这在某种程度上会影响到测量结果的准确性。在未来的研究中，针对具体学科特点的教师TPACK测量研究将会成为研究热点，也将成为TPACK测量研究领域的重要突破口，这部分研究主要包括学科TPACK测量工具设计、开发及相关实证研究。 　　二是TPACK混合式测量方法研究。从TPACK测量领域近年来的研究趋势可以看出，整合量表测量法、开放式问卷调查法、访谈法、观察法和间接测量法等方法的，主客观相结合、定性与定量相结合的混合式TPACK测量方法必将成为未来业内的研究重点和热点。这部分研究主要包括TPACK混合式测量模式、方法和实证研究。 　　四、结 语 　　整合技术的学科教学知识，是信息技术时代对教师知识结构的全新界定，国内外同行一致认为TPACK相关研究将是未来教师教育领域研究的突破口。早期的TPACK研究主要集中在理论体系建构方面，属于“定性研究”，而近些年来，TPACK相关研究逐渐由“定性研究”转入“定量研究”，研究领域主要集中在教师TPACK测量、教师的TPACK培养等方面。“TPACK测量”相关研究在整个TPACK研究中占有举足轻重的地位，它既关系到TPACK理论体系的发展与完善，也关系到教师TPACK水平的培养策略和方法的制定，因此，值得我们在未来的研究中着重展开相关研究。 　　[参考文献] 　　[1] AACTE. Handbook of Technological Pedagogical Content Knowledge（TPCK） for Educators[M]. New York： Routledge，2008：9. 　　[2] Schmidt， D. A.，Baran， E.， Thompson， A. D.， Mishra， P.， Koehler， M. J.， Shin， T. S.. Technological Pedagogical Content Knowledge （TPACK）： The Development and Validation of An Assessment Instrument for Preservice Teachers[J]. Journal of Research on Technology in Education，）：123～149. 　　[3] Archambault， L.， Crippen， K.. Examining TPACK among K-12 Online Distance Educators in the United States[J]. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education （CITE Journal），）：71～88. 　　[4] Koh， J. H. L.， Chai， C. S.， Tsai， C. C..Examining the Technological Pedagogical Content Knowledge of Singapore Pre-Service Teachers with a Large-Scale Survey[J]. Journal of Computer Assisted Learning，）：563～573. 　　[5] Chai， C. S.， Koh， J. H. L.， Ho， H. N. J.， Tsai， C. C.. Examining Preserviceteachers’Perceived Knowledge of TPACK and Cyberwellness through Structural Equation Modeling[J]. Australasian Journal of Educational Technology，）：. 　　[6] So， H. J.， Kim， B.. Learning about Problem Based Learning： Student Teachers Integrating Technology， Pedagogy and Content Knowledge[J]. Australasian Journal of Educational Technology，）：101～116. 　　[7] Graham，C. R.， Burgoyne， N.. TPACK Development in Science Teaching： Measuring the TPACK Confidence of Inservice Science Teachers [J]. TechTrends， 2009， 53（5）：70～79. 　　[8] [9] Niess， M. L.， van Z.， Emily H.， Gillow-Wiles， H.. Knowledge Growth in Teaching Mathematics/Science with Spreadsheets： Moving PCK to TPACK through Online Professional Development[J]. Journal of Digital Learning in Teacher Education，）：42～52. 　　[10] Doering， A.， Scharber， C.， Miller， C.， Veletsianos， G.. GeoThentic： Designing and Assessing with Technology， Pedagogy， and Content Knowledge[J]. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education （CITE Journal）， ）：316～336.
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this.p={ dwrMethod:'querySharePosts', fpost:'3be',userId:,blogListLength:19};看了好多社会调查的问卷，问题的格式感觉很乱，有3个选项的，4个选项的，二选一的，还有开放式的，我知道可能是混编制的，但这种问卷统计数据会不会很麻烦。我感觉问卷应该和心理学的量表一样，用统一的问题答案格式，像什么李克特量表等，这样不是才好统计结果么首先多谢大家的回答啊，主要目的其实就是想弄清楚为什么社会调查的问卷答案会设置的多种多样，而心理学量表答案是统一格式。哎~其实就是因为老师让编一个调查减负情况的问卷，然后还要让我们先设定问卷的维度，而据我所知只有量表才考虑维度，所以有点混乱通过大家的回答，大概理解问题选项设置不同的原因了
我接触过的最高端的问卷是CGSS（中国综合社会调查），中国社科院和人大一起制作的、全国范围内进行的一个综合性的社会调查，然后我也有幸参与过这项调查的入户访问和数据统计以及报告撰写工作。这样一个比较有代表性的问卷，依旧是具有有限选项和开放式题目的。1，我先给社会学的调查问卷定义一下，恩，毕竟和心理学的不一样。（1）社会学调查的问卷：是社会调查中用来收集资料的一种工具。问卷在形式上是一份精心设计的问题表格，其用途是用来测量人们的行为、态度和社会特征。它所收集的是有关社会现象和人们社会行为的各种资料。（2）根据社会调查中使用问卷的方法，把问卷划分成两种不同类型：①一种是自填式问卷，即由调查员发给被调查者，由被调查者自己填写的问卷；②另一种称为访问式问卷，即由调查员按照问卷向被调查者提问，并根据被调查者的回答进行填写的问卷。
这两种类型的问卷在设计程序、设计原则、内容与结构等方面都是相同或相似的，只是在设计方法与使用方法上有一定差别。所以说，社会学问卷会采用不同的调查方式和具体调查手段来收集资料。2，简单介绍一下社会学问卷的结构，这个在后面有关数据分析方面会有提及。 （1）封面信。 （2）指导语 （3）问题及答案 （4）编码及其他资料我其实接触的心理学问卷不太多，所以私以为有关封面新和指导语应该都差不多，这两个就略去不谈。我们看一下后面两个，也是 说到的比较感兴趣的。那么，首先看一下“问题及答案”，这个方面。问题及答案是整个问卷的主题部分，也是整个问卷设计的主要内容。我们先来看一下社会学的定义：社会学是关于社会良性运行和协调发展的条件和机制的综合性具体社会科学。
郑杭生《社会学概论新修》第二版所以说，社会学问卷的问题形式必然是分为两种：开放式/封闭式开放式问题:就是那种只提出问题，但不为回答者提供具体答案，由回答者根据自己的情况自由填答的问题。简言之，就是只提问题不给答案。 ●主要优点：是允许回答者充分自由地发表自己的意见，因而，所得资料丰富生动。
●主要缺点：
资料难以编码和统计分析，对回答者的知识水平和文字表达能力有一定要求，填答所花费的时间和精力较多，还可能产生一些无用的资料。封闭式问题：则是在提出问题的同时，还给出若干个答案，要求回答者根据实际情况进行选择。●主要优点：填答方便，省时省力，资料易于作统计分析。●主要缺点：资料失去了自发性和表现力，回答中的一些偏误也不易发现。问题中说的社会学的问卷有时候难以分析，或者是建立数据库进行数据分析，这个是肯定存在的，咱也不是说啥都好，至少革命导师马克思说过：要全面滴看问题，矛盾双方是对立统一滴，矛盾是普遍存在滴~~~~所以！！！根据开放式问题与封闭式问题的不同特点，研究人员常常把他们用于不同的调查中。在探索性调查中，常常用开放式问题构成的问卷；（我猜应该不用我解释啥叫做探索性研究吧……嗯~ o(*￣▽￣*)o ）而在大规模的正式调查中，则主要采用以封闭式问题构成的问卷。（这个利于建立数据库分析处理数据呀(*￣︶￣)y ）所以说，不是说心理学的问卷就怎么好了，也不是说社会学的问卷就怎么不方便了，只是不同的学科有着自己的特色，which 决定了各自的问卷形式以及问题的形式的差异，也就是说，有些问题的答案，你用封闭式问题它就是无法完整归纳，也无法较好滴说明，或者说，有些问题的答案，你还真的不知道怎么去列选择项。举个栗子：我2014年参加的湖南省的”新市民就业情况调查“，问到：“您目前的职业“，那好吧，古时候都有”三百六十行行行出状元“之说，我们现在有多少行业呢？估计是好多倍了吧？这些新市民脱离土地get城市户口实现再就业，这个时候要列出几百几千个选择项么？明显是列出几个和当地经济状况和社会发展情况相符合的、很多人都会去从事的职业作为主要选项（比如一个社区目前很多地方在进行地产建设，那么肯定有相当一部分人从事与建筑有关的工作，那么”建筑行业“就能作为一个主要选项放进去），七七八八列玩之后，放一个”其他“,哦了，基本能够涵盖绝大部分的情况。题主说的，有的是两项，有的是多项。那么，题目问到“性别”这个问题……怎么多项选择＠(￣-￣)＠好吧，再换一个，问到“家庭户口类型”，选择也就“城市/农村/集体”，要怎么用标准的四个选择呢……其次，即使不是这种类型的问题，有的问题选项，也是无法设计成很标准的四个，或者固定几个的。然后，社会学与心理学的问卷最大的不同是，社会学多针对社会成员的态度或者社会成员的相关状况的提问。所以，很难说是选项的不标准。再然后，嗯，我们社会学依旧可以利用SPSS软件来对于问题来进行编码和数据录入和最后的数据分析。一样很容易利用软件进行交叉对比，进行参数检验(卡方检验，T检验，GAMMA检验)，以及参数分析，回归分析……我在最先前的回答中说到了有关数据分析和数据检验的内容，那么，这第三更就简单粗暴地讲一下这个方面的内容。而我们先要了解的是，数据分析和数据检验这两方面是可以简单归到“社会统计学”里面的，那么我先对社会统计学进行一个简单的定义：社会统计学（social statistics）是统计学的应用分支，有系统地搜集、整理、分析、呈现社会环境中人类行为的数据资料，显现资料的性质，帮助个人、团体、企业或政府推论未来情况，并做出适当的决策。研究者利用随机抽样方法取得母体或样本资料后，可以发现资料的规律性，借此进行经验探究。由于社会统计学的研究对象是人类社会，常以个人为分析单位；因此，在测量尺度上相当重视名义尺度与顺序尺度的资料，而不仅止于等距尺度资料。此外，“人类”有主观意识，容易影响问卷填答与回收，甚至是分析；信度与效度对社会统计学而言是至为重要的问题。——《社会统计学》【美】布莱洛克能力有限，则选择性的介绍我比较了解和比较常用的几种检验方法。1. 卡方检验卡方检验，是一种用途非常广泛的假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括如下几个方面：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。例子：在分类资料统计分析中，我们常会遇到这样的资料，如两组大白鼠在不同致癌剂作用下的发癌率如下，问两组发癌率有无差别？处理 发癌数 未发癌数 合计 发癌率%甲组 52 19 71 73.24乙组 39 3 42 92.86合计 91 22 113 80.53——以上表格来自网络那么，表中最基本的数据则是52,1,39,3，因此上表资料又被称之为四格表资料。卡方检验的统计量是卡方值，它是每个格子实际频数A与理论频数T差值平方与理论频数之比的累计和。每个格子中的理论频数T是在假定两组的发癌率相等（均等于两组合计的发癌率）的情况下计算出来的，如第一行第一列的理论频数为（71*91）/113=57.18，故卡方值越大，说明实际频数与理论频数的差别越明显，两组发癌率不同的可能性越大。现在常用的SPSS软件，可以直接运用若干按钮即实现这一检验，则不再累述。2. T检验T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n&30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与z检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家，基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生以将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈斯特于1908年在Biometrika上公布t检验，但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学生）。实际上，跟他合作过的统计学家是知道“学生”的真实身份是戈斯特的。——圣才学习网t检验分为：单总体检验和双总体检验。单总体t检验，是检验一个样本平均数和一个已知的总体平均数的差异是否显著。总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数和总体平均数的离差统计量呈现出t分布。单总体t检验统计量为：双总体t检验：检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验，一是配对样本t检验。独立样本t检验统计量为：S1 和 S2 为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量。配对样本t检验统计量为：适用条件(1) 已知一个总体均数；(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；(3) 样本来自正态或近似正态总体。3.回归分析回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分一元回归分析和多元回归分析；按照因变量和自变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。这部分内容，我个人能力有限，感觉要解释的话得写出一个短篇了……加之现在的大部分分析类软件都会有很详细和简便的方式手段帮助大家对于问卷的内容以及问卷数据进行有效分析。有关利用SPSS软件将社会学问卷的答案进行编码录入这个很简单嘛，就俩字：赋值，感谢类似于SPSS的数据处理分析软件，社会学问卷答案选项的不定项、多项选择、开放式选择终于可以简单而且干干净净整整齐齐出现在大家的调查分析数据处理中。先看一下“库”长啥样怎么赋值？更简单，和图片一样，选项是AB，赋值为0,1，两项YES或者NO，选项是ABCD,赋值成0,1,2,3;以此类推。遇到开放型怎么办？简单！例如一个问题有设计开放式答案，并且是这样表达“F.其他（请说明）----------那就把前面的ABCDEF全都赋值了，012345，然后在下面的一个编码里面给格式设置为文本，写进去！接着，问题答案的数据全都录入后，利用工具框里面的各种分析，像这样：然后就能得到各种数据表数据库数据分析的结果。。。像这样：能力值极限了……就酱。。。
关于前面息同学所提到的CGSS调查，本人的导师曾经多次参与其问卷的编写工作，而这位导师，也是本人的社会研究方法专业课的老师，窃以为本人在这个问题上可以稍微做一点回答。&br&&b&题主问的是，社会学问卷统计数据会不会很麻烦，用量表会不会好一些？&/b&&br&&b&我的答案是社会学数据的呈现方式和量表数据的呈现方式完全相同，不需要也不应该都改造成量表。&/b&&br&首先，需要明确什么叫做量表，什么变量可以使用题主所提到的里克特量表。量表是将主观感受进行量化的测量工具，它主要应用的范围是对主观的，有&b&强度&/b&差别的变量的测量。这个特性导致了量表特别适合心理学研究。但是我们注意，强度这个变量在这里实际上我们利用量表对其进行了&b&粗糙的定距化&/b&（注意，不是定序化，这个与简单的满意、比较满意、一般、比较不满意、不满意是不一样的，因为我们不能对满意与比较满意的差距和不满意与比较不满意的差距进行大小的比较，而量表可以说9与5的差距比5比3的差距要大）。但是很多变量我们没法这么做。1.定类变量，性别、籍贯、婚姻状况、民族，不能应用量表；2.数据要求比较具体的定距与定比数据，比如收入，温度等等，这个不应该应用量表，因为前文提到了量表是主观变量粗糙定序化的结果。&br&第二，我们必须说明，当前社会学的定量研究事实上早已经实现了数据网格化，也就是说，在数据的呈现方式上和里克特量表没有区别。我们见到的数据里通常没有汉字。分类变量：比如男女，一般而言这一列的开头是变量，下面就是代码，0是男，1是女（反之亦可）。定序变量更不用说了你可以按照顺序排出123来。定距变量和定比变量可以直接填写数值。这样一种数据呈现方式我认为和量表相比是没有区别的，都是高度数字化的。在这样一个数字化基础之上，我们可以应用多种统计方法进行检验与分析。&br&另外说一句，量表是一种很巧妙的方式，让社会科学中原本无法量化的很多东西突然“起死回生”了。我相信很多社会学学生在接触到它的第一个小时之内都会极其的兴奋。但是，时间久了你会发现那仅仅是一种无奈之举，也没有人做过论证，阐发里克特量表可以当做定距数据进行处理的依据，这只是我们的无奈之举。一切研究最终应当走回到定性研究方法当中去，用我们的心，而不是冷冰冰的数字，去感受这个美丽的世界。数字化简洁而且美妙，但是我们应该知道它在社会科学研究中并不具备天然的合法性。&br&&img src=&/ae06f77cd94_b.jpg& data-rawwidth=&1366& data-rawheight=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1366& data-original=&/ae06f77cd94_r.jpg&&&img src=&/13bbcef35f_b.jpg& data-rawwidth=&1366& data-rawheight=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1366& data-original=&/13bbcef35f_r.jpg&&&br&以上是数据网格化的案例，这些数据都不是量表，但是形成的最终统计结果是这样的。上面的是数据视图，下面的是变量视图。不知道题主觉得这样的一种数据呈现方式能否满意呢？
关于前面息同学所提到的CGSS调查，本人的导师曾经多次参与其问卷的编写工作，而这位导师，也是本人的社会研究方法专业课的老师，窃以为本人在这个问题上可以稍微做一点回答。题主问的是，社会学问卷统计数据会不会很麻烦，用量表会不会好一些？我的答案是社…
谢邀。 心理学的测量确实如你所说比较规范，可能主要是心理学测量的项目大多是比较规范或者经过检验的量表式测量。从某种意义上来说，相比社会调查问卷，效度应该比较好。（当然，这样的说法和比较本身是不太合适的）我觉得从心理学的样本量来说，大部分测的应该都是小样本，这种测量方式和社会调查样本操作上有一定区别。 当然，心理学不是我的专业，了解并没有那么多，我还是谈谈比较熟悉的社会调查。 社会学的调查方法有很多种，问卷调查只是其中一种，作为比较常用的定量研究方法。问卷调查大多内容分为，被试基本资料、行为和态度，这几个主要部分。行为和态度，尤其是态度测量，经常会选择量表测量，尤其是李克特五分量表。 问题答案的设置原则估计你也明白，不可能在客观和行为选择问题上做出一样多的选项。因此，在不需要用量表测量的指标上，综合问题本身和避免被试对回答问卷累觉不爱，问卷的提问当时会采取多种形式。最终形成你所看到各种选项答案的问卷。 至于量表部分，社会调查的项目多种多样，在问卷问题设计时量表的使用差别很大，因此 典型有效而经常使用的量表其实并不多。许多量表被研究者编制出来，但在后来者的研究中因为其他客观因素，往往效度不是很理想，而面临改进。这是量表在社会调查中的使用问题。（当然在比较好的研究机构和市场调查公司，根据长久的经验总结，其实在类型问题上会有自己总结的常用量表来测量指标，所以这类机构的问卷中，往往量表使用也比较多）在我看来，当然还有量表本身测量的问题决定了社会调查问卷和心理测量问卷的设计不同。量表本身就是一类指标的测量，心理测量被测的变量并不多，量表就能概括其中。社会调查也不同，多个变量，无法全部靠量表来测量。 至于统计方面，应该是没有问题的。社会学的统计方法和统计软件应该和心理学差别不大。都是用常用的社会科学统计软件，像spss,sas,结构方程等这类的软件分析，（可能就少数不同，像社会网络分析应该心理学不会用到）将收集数据录入，并按照设计的变量模型，最终分析结果。至于答案的选项多少，量表的数据和分类数量，理论上不会影响结果。 希望我的回答能够解释你的问题，错误之处欢迎各位大神指正。
谢邀。 心理学的测量确实如你所说比较规范，可能主要是心理学测量的项目大多是比较规范或者经过检验的量表式测量。从某种意义上来说，相比社会调查问卷，效度应该比较好。（当然，这样的说法和比较本身是不太合适的）我觉得从心理学的样本量来说，大部分测…
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学社会学的都特别得瑟～(￣▽￣～)(～￣▽￣)～}