==The design, analysis and interpretation of repertory grids / Easterby-Smith (1980)== **Citation** - Easterby-Smith, M. (1980). The design, analysis and interpretation of repertory grids. In M. L. G. Shaw (Ed.), Recent advances in personal construct technology (pp. 9-30). London: Academic Press Inc. **Keywords** - [[:repertory grid technique]] == Analysis and interpretation of repertory grids == Repertory grid 是一種有力而且容易領會的工具,但也很容易被誤用。此文研究許多RGT研究設計,討論這些案例中考慮的重要因素。不過即使這些研究設計有多好,其研究結果都需要經過正確的分析與詮釋。\\ Repertory Grids Technique is powerful and the basic principles of its design are easy to grasp. But, there is some danger in it being used inappropriately. The paper surveys a range of alternatives in the design of RGT researches, and discusses the factors that are important to consider in these cases, including the issues of research designing, analysis and interpretation. == Design == === elements / 元素 == 元素設計的要點: - Homogenous / 同質性: * 同質性:屬於同一類型 * 原因:構念是由同類型元素中所引出的。 * __若可以區分出不同類型的元素,表示某些屬性是研究者或受測者已知。若這些已知屬性未先由元素中區分出,而受測者在引出構念時,將此已知屬性引出為構念,則所取得的構念有也許確實有顯著性,但卻不具太大的發現價值。因此研究者需盡可能控制元素的同質性。__ - Representative coverage / 代表涵蓋性: * 代表性:代表並涵蓋研究的主題。 * __(抽樣)__ - 理想的元素數量: * 對產業應用(組織研究)而言,答案是:拿掉越少越好。不少於六、七個元素,以保持統計分析能不被扭曲;但也盡可能低於12個元素,以提供適量主題涵蓋性。 * Kelly 在心理臨床應用時,建議的元素數量是15-25個。 ==== generating elements ==== - Supply elements: 由研究者提供元素清單,如人名、數段錄影片段、數張特定照片等等。 - Provide role or situation descriptions: 由研究者提供,對角色描述形式的元素;然後由受測者填入真實的人物。 - Define a pool: 由受測者提供特定條件的清單,如「五位下屬的姓名」、「五項你喜歡的休閒活動」等。 - Elicit through discussion: 研究者與受測者討論出感興趣的主題。研究者準備一些提示,但是結果是由兩人共同參與討論的結果。 === constructs / 構念 === ==== generating constructs ==== - Supply constructs: 由研究者提供一組構念,讓所有受測者進行gri評測。此方法有受測者間語義差異的問題。 - elicit / 引出 - elicit from triads: 最傳統的做法。 * 詢問屬性的「差異」或是邏輯的「相反」的不同。 * 選出三組的方法會有影響。 - elicit form dyads: 無法使用三元素組合法時,使用二元素法。由受測者說明任二元素中相似處與相益處。 - combine elicit and supply: 混合提供與引出元素。可以確保對研究中重要的概念資料的收集。 * 必須先由受測者處引出構念,之後才能由研究者提供構念。以避免研究者提供的構念影響受測者。 * 研究者提供的構念必須確定與受測者所提供的構念有不同的意義。否則意義相似的構念將會對其他構念形成grid中的優勢。 - non-verbal label, card sort: 使用卡片排序法設計非語言構念。用在如藝術品,或產品這類的元素。 - laddering: 階梯法,可能結合其他的方法一併使用。透過詢問受測者,這些被引出的構念「為什麼這個東西分在這個(Why)?」,以取得更上位的構念。或用「如何(how)、有哪些(what)」問句,來引出下位的構念。 ==== 構念的類型 ==== 根據構念被使用的情況,可以區分為三種構念形式: - **pre-emptive: 先佔的,先發制人的**。一種__控訴的__、氣憤的用法。如:生產線經理由「工會成員」此一元素中引出「工會主義者--公司派」此一構念;工會成員幾乎不可能是公司派的。 - **constellatroy: 星座的**。這是比較普遍的類型,一種刻板印象的,反射的。如:一個經理可能會用-不合作的/反動的/短見的來表示工會主義者的構念。 - **propostional: 命題的**。 應該避免的構念類型: - situational constructs: 情境的構念。如住在某地的、有兩個小孩的。 - excessively permeable constructs: 過度通用的構念。幾乎每種情況都可以用的構念,如「男性--女性」。 - excessively impermeable constructs: 過度特定的構念。只能適用於非常特定範圍的,如某「減肥成功--減肥無效」。 - vague or superficaial constructs: 含糊或草率的構念。如「很好--還好而已」 - constructs generated by the element title: 由元素名稱產出的構念。 ==== 取得構念的社會情境 ==== * 除了內省的研究之外,所有repertroy grid 方法的應用,都是藉著人試著去相信另一個人以共同完成其期望。研究者不應該扮演一個指導者或是教導者,而是作為參與者的進行構念分析的協助資源。因此讓參與者真的參與其中設計,以發展出最大的共有關係。__(研究者與參與者的互信關係與理解)__ * 讓參與者盡量參與,和研究者進行研究,似乎有兩難困境。一方面grid需要一些技術與經驗才能有效的運用,另一方面參與的對象會在這種接收的過程中被「疏離」,除非他們能參與設計過程。 * 較好的做法是,讓grid過程越短越好,設計也盡可能簡單。 === 填入資料 === - (dichotomous)二分。適於用人工分析,或是簡單討論時使用。Kelly本身使用的資料形式。 - (ranking)順序 - (rating)評分。約70%的grid使用評分資料(Shaw, 1980) === 其他研究設計建議 === - Keep the grid small: 保持小的方格規模。10*10的方格測量可能需要兩個小時。過大的方格規模會花上更多時間。 - 確保元素清晰易懂。 - 當參與者表達的時候,盡可能避免插嘴;無論是在共同設計階段,或是取出構念的時候。 == Analysis and interpretation / 分析與詮釋 == 能量化從人的判斷與決策所產生的主觀性資料,是一件想起來很吸引人的事情。但是由方格資料中量化分析的可能性,可能產生出兩種一般的誤解:**一是沒有電腦就無法分析,二是電腦跑出來的分析結果就是答案**。 * 關於第一個誤解:的確有可能不經過電腦運算處理,就可以以原始資料描繪出結論。就某些情形,甚至不需要跑出陣列資料;例如以構念引出作為團體討論或是焦點團體的討論結構;因此可以不用繪製出任何統計圖表。當方格資料很小的時候,只需要簡單處理,人工分析也是可能的。只有在方格設計很大,而時間有限的時候;或是需要非常精確的量測時,才需要使用電腦處理資料分析。 * 關於第二個誤解:資料的詮釋更像是一種「藝術」而非一種「技術」。以個人建構理論來說,研究者自己必須發展出一個個人構念系統,才得以將所得的資料與研究設計的目的相連結。即,研究者發現的資料意義,與資料生產的參與對象的意義相似。在此,由於參與者扮演著詮釋資料的重要角色,精細的電腦分析也許會成為一種解讀研究資料與其後研究產出的障礙。因此,很難只靠電腦分析詮釋所有的研究結果。 === 人工分析的技術 === * 透過對陣列資料的審視,與對構念與元素間關係的檢查,可能進行許多推論。 * __人工技術的目的__:但是此推論程序,能透過多種形式重新排列或摘要化方格資料的分析,幫助資料更容易被理解。 * __適合人工分析的條件__:當方格規模相對較小,較具體,並且分析的研究產出與原始資料的關係較近時。 技術: - **Focus grid analysis: 聚焦分析**。將相似結果的構念與元素,重新排列。因此相似性高的構念或元素會被集中在相同一邊。這也是由Shaw與Thomas(1978)所發展出來的方格法叢集分析程式的基本型態。Shaw(1980)有進一步的人工Focus 方法說明。 - **Correlation matrices: 相關矩陣**。以次數分配計算元素間構念相同的次數,與構念間元素相同的次數。次數低並不表示沒有相關性;在二元資料數值的情況下,構念反轉可能會始構念相同的次數由最多變成0,因此相關性低的次數應該是最接近中間值的數值。 - **Constructs distance analysis**: Honey (1979). = Mean Absolute Difference (MAD) metric. === 電腦分析的技術 === - 基於[[:Principle components analysis|主成份分析(Principle Components Analysis)]]的INGRID分析套件。(Slater, 1977) - 基於[[study:clustering analysis|叢集分析(Clustering Analysis)]]的FOCUS程式。(Shaw & Thomas, 1978) * 主成份分析與叢集分析,主要的差異在於:前者找出方格中最大變項(主成份),並以之作為數學分析的向量軸;後者找出矩陣中最相關的連結,因以建構出階層群組。主成份分析找出能使元素間產生協調性的主面向;叢集分析區別出元素分別屬於那些不同的族群,並找出主要族群。 ==Backlinks== {{backlinks>.}} {{tag>RGT}}