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essay写作前可用“变量梳理法”快速阅读文献

发表时间:2018-02-11 10:24:20

Meeloun小编知道很多留学生在essay写作前会阅读大量的文献,你有没有想过,学霸为什么几分钟之内就能看完一篇文章最核心的内容?你有没有想过,一篇几十页的学术文章,洋洋洒洒连篇累牍几千字,可能只是想说明两个变量间的一个关系?我们如果时间有限又要看大量文献,如何阅读文章才最高效?

      今天要放大招了——这套即将在本篇文章讨论的方法是我觉得学到的最有用、高效、易学的一套实证研究击破法,我曾经很多很多次庆幸自己遇到了B教授,跟她系统地学会了这套方法,而让自己之后的很多工作中少走弯路。很多学生掌握之后大家都觉得对自己设计研究、写文章、分析数据大有裨益,从此走到哪里都觉得自己自带武功。

      以下这篇文章除了讲图示法,还会讲到以下几个非常重要的部分,今天做个总括,以后还会陆续提到:

      如何找到文献中的DV(因变量)和IV(自变量)
      如何确定一个研究的unit of analysis (分析单位)
      如何判断变量之间的关系

      什么是变量梳理图示法?

      变量梳理法就是用变量之间的关系把一篇定量研究中最核心的内容用图示展示出来的过程。

      比如下面的例子:

      Guo & Acar (2005)是一篇20页的文章,最核心的是提出了非营利组织如何建立合作关系,其中有以下几个研究假设(节选):

      Hypothesis 1. "An organization with greater resource scarcity (or smaller resource sufficiency) is more likely to develop formal types of collaborative activities."
      Hypothesis 4. "The more linkages an organization has with other nonprofits through its board, the more likely it will develop formal types of collaborative activities."
      Hypothesis 5. "An older organization is more likely to develop formal types of collaborative activities".

      这篇文章虽然有20页,但看懂了它的五个研究假设也就看懂了一半。使用变量梳理法我们可以清晰地把其中这三个假设的核心一目了然地展示在下图里:

变量梳理图示法示例:以Guo &Acar (2005)为例
      在这张图中左边的三个变量是Independent Variable (自变量), 右边的变量是Dependent Variable (因变量), 左边三个变量是预测右边变量关系的,这张图非常清楚简单的展示出,这篇文章想要去检验的,是“resource scarcity”, “linkages with other nonprofits”, 和“organization age”这三个变量与右边的“formal collaborative activities”是否为正相关的关系.

      使用图示法梳理变量关系的好处是什么?

      会大大增强我们对自变量、因变量的敏感程度,帮助我们在阅读文献时快速在脑中勾画一篇文章的核心关系。
      图像比文字更形象、更简单、更直接,更容易被我们大脑吸收和理解 。
      大部分定量研究无非是要摆清不同变量之间的关系,所以用图示来梳理关系往往高效、便利、化繁为简,直击要点。
      有助于我们比较不同研究结果、做文献综述。
      这种训练同时能增强我们设计自己研究时候的能力—我们自己研究的因变量是什么?自变量是什么?想证明怎样的关系?想清了这些才可能设计出一篇好的研究。

      变量梳理图示法使用于哪种研究?

      这套方法最适用的是阅读或设计定量性实证研究。

      我们以前讨论过对学术文章的简单划分:简单来说,有数据的、验证数据为目的的叫做”empirical studies” (实证性研究);没有数据的,不是为了验证某个理论的,归为“conceptual studies”. Empirical studies又可以分为两类:quantitative studies和qualitative studies.

      比如使用相关性分析、回归性分析等方法的都是quantitative studies, 这一类研究对sample size, sampling过程都是有严格的标准,因为研究结果是要generalize到更大的样本上去;
      而case analysis, content analysis等方法则是qualitative studies的方法,定性研究追求的目标是收集”information-rich data”, 对于样本大小不那么关注,而是要把某一个具体的故事讲透讲明白 。
      此间关系见下图。

那请问现在社会科学里面,国际上最多见的学术文章是哪种类型?

      答案是quantitative empirical studies, 实证性定量研究。

      即便你主攻的是定性研究, 多了解一些定量研究的基本思路依然会有助于你做出更好的qualitative study. 

      变量梳理图示法具体怎么做?

      具体操作要分4个步骤,每个步骤又各自需要一定程度的知识技能:

      Step 1: 找到研究中的DV(因变量)和IV(自变量)

      看定量研究最核心的就是要找到该研究关注的因变量、自变量、控制变量分别是什么。如果你读了某篇定量研究却回答不出它的DV是什么,那么我基本可以肯定你没有读懂。

      Dependent Variable:即因变量,结果变量,简称为 “DV”, 简单来说,就是在一个研究中学者试图去解释、去预测、去关注的东西。
      Independent variable:自变量,简称 “IV”, 就是用来去解释、去预测、去关注因变量的变量。
      Control variable: 控制变量,跟IV起的作用类似,都是去预测结果变量的,然而它并不是研究主要关注的重点,只是为了得出准确结果而去必须控制住的自变量。如果用角色去打比方的话,DV和IV是男女主角,Control variables是一群配角们,然而好剧总是不能缺少配角是不是。

      无论你用不用图示法,DV和IV的理解都非常非常重要

      我们现在做个练习,看看你能不能找到以下研究问题中的DV和IV分别是什么?

      a) 天气变化是如何影响人的情绪?

      b) 养猫对人的神经系统有好处还是坏处?

      c) 每天刷牙几次最有利于牙齿健康?

      d) 上知乎是否对提高学习成绩有好处?

      上面说过,DV就是一个研究试图去解释的东西,IV就是用来解释和关联DV的东西。以上几个研究问题中的DV和IV分别是:

      a) DV=人的情绪;IV=天气变化

      b) DV=神经系统; IV=养猫或不养猫

      c) DV=牙齿健康; IV=每天刷牙次数

      d) DV=学习成绩的提升; IV=上知乎还是不上知乎

      一个研究中经常出现有一个DV和多个IV的情况,也就是试图用一堆自变量去解释一个结果变量;也可能有两个或更多DV的情况。

      如果你读的是一篇定量研究,那么我会让你第一步就去看这篇文章的DV到底是什么。找到了这个结果变量,你也就知道了它想要关注的重点。

      Step 2. 确定unit of analysis (分析单位) 

      这又是一个非常重要的步骤——所谓unit of analysis, 分析单位,是指你要去描述和解释的那个对象是什么,更严密一点的定义是以下两个:

      “The entity (person, city, country, county, university, state, bureaucratic agency, etc.) we want to describe and analyze; the entity to which the concept applies."
      “The people or things whose characteristics social researchers observe, describe and explain.” 

      Unit of analysis为什么重要呢?因为不同研究的unit of analysis可以千差万别,而社会科学研究中又经常有多个unit of analysis互相穿插、联系,所以如果搞不清一个文章中的unit of analysis就不可能搞清楚文章到底要说什么, 而且容易在分析当中错误归因,把对组织层面的结论放到了个人身上;或者把个人层面的结果理解到了组织层面。

      常见的unit of analysis 包括以下几种:

      Individuals
      Groups
      Organizations
      Social Interactions
      Social Artifacts
      Others

      举例来说,比如下面这个刚才提到过的假设,看看你能不能挑出它的分析单位是什么?

      Hypothesis 4. "The more linkages an organization has with other nonprofits through its board, the more likely it will develop formal types of collaborative activities. "(Guo & Acar, 2005)

      这个假设的分析单位是什么呢?答案是organization——这个研究假设不是对于个人(individuals)做的假设,而是说,如果一个组织跟其他非营利组织怎么怎么样,这个组织就会发展出更多的正式关系,所以它要描述和研究的是“organizations”,组织才是它的关注点。

      Unit of analysis可不总是非常容易辨识的,以下我们作几个练习,请找出下面每个研究问题中的分析单位,看看你能不能挑出来: 

      a) 个人社交网络活跃度与感冒频率的关系?

      b) 国家贸易收入对外交政策的影响?

      c) 大企业是否比小企业具有更大的文化包容性?

      d) 为什么有些大学课程更受学生喜欢?

      参考答案在介里:

      a) unit of analysis=一个个人

      b) unit of analysis=一个国家

      c) unit of analysis=一个企业

      d) unit of analysis=一门大学课程

      Step3. 判断变量之间关系

      搞清楚主要变量和分析单位了,接下来就是搞清楚变量之间的关系了。

      如果变量之间有关系,最常见的变量之间线性关系就是这两种:

      positive relationship: 正向关系,也就是随着变量A的增加,变量B也会增加;随着变量A的减少,变量B也会减少---这就是正向关系。
      negative relationship:负关系,随着A增加B反而会降低;随着A减少B反而会升高。

      要说明的是,这里的positive relationship 和negative relationship并不是说, 变量A的增加就会"导致" B的增加或下降(对具体字眼要分外小心)——这就是causal relationship了,这需要完全不同的实验设计。大部分社科研究都只是相关性的研究结果——所以我也可以转述成,随着B的增加,A会增加,这也是一样的。

      在不同的文章中,研究者可能对一种关系有不同的表述。我们把前面介绍过的几步综合起来,下面几个研究假设,请大家分别思考以下每个假设中的DV, IV,unit of analysis,以及relationship分别是什么:

      Hypothesis a: "As the asset specificity of services increases, governments rely more on internal service production." (Brown, T. & Potoski,M. 2003)
      Hypothesis b: "When the mayor of a municipality is more central in the network of mayors, the municipality will exhibit a higher degree of policy isomorphism."(Villadsen,2011)
      Hypothesis c: "Federal employees in agencies with higher levels of mission comprehension ambiguity will perceive lower levels of organizational performance." (Chun and Rainey, 2005)
      Hypothesis d: "Gender congruence among supervisors and employees will increase employee satisfaction and reduce turnover. " (Grissom, Nicholson-Crotty, and Keiser, 2012) 

      参考答案:

Step 4. 画图

      搞清了上述的3部分重要内容,接下来就可以画图了。规则很简单:

      变量放在一个长方形的框里
      自变量放左边
      因变量放右边
      用带箭头的线把IV 和DV连起来, 箭头指向被预测的变量,也就是DV. 
      每条线上用“+”表示positive relationship, 用 “-“表示negative relationship. 

      恭喜你,一套变量关系图已经完成了。

      总结一下,这篇文章,我们讨论了以下几个内容:

      Step1: 如何找到文献中的DV(因变量)和IV(自变量)
      Step 2: 如何确定一个研究的unit of analysis (分析单位)
      Step 3: 如何判断变量之间的关系
      Step 4: 如何画变量梳理图

      以上的每一步,其实都是需要花时间去学习、理解和不断练习的,在这里给大家做个引子,希望抛砖引玉,从此开启你关注因变量、自变量、判别分析单位和梳理变量关系的练习。只要掌握了上面的方法,相信同学们读文献的时候一定不会再浪费太多时间!需要留学生essay代写的同学可以联系我们的客服哦!