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+ | ==Repertory Grid Technique== | ||
+ | * __Repertory Grid__ 著重於個人參與者在某些特定情境中的__意義架構__(construction of meaning) 。在組織研究中,repertory grid技術已被使用在以下主題的研究中:策略管理與決策、人事管理、資訊需求分析、專家系統、組織行為、徵才、商業分析、顧客關係,等。在這些研究中,repertory grid 作為訪談的補充或是替代方法,著重在其相對的效益與彈性,與其較佳的客觀效度與可再現性(信度)的潛力。 | ||
+ | === 基本概念 === | ||
+ | * repertory grid 是由[[people: | ||
+ | * repertory grid 能發現出比組織研究所需的更廣泛/ | ||
+ | * 基於建構主義的本體論基礎,repertroy grid不認為知識是一種脫離日常生活用途的抽象概念,也不認為可以脫離情境而獨立分析得來;建構的知識是透過意義的程序,知識者參與所生產的。這種基礎符合組織研究的知識基礎。 | ||
+ | * 意義:在形構一個目標參考的知識結構,意義並非在架構本身,而是在該架構的人類社會領域中的詮釋過程。在任何社會背景中,這都需要確保其語義結構的解釋對使用者是有意義的。 | ||
+ | * 由此產生的知識並不考慮其真或假,而是考慮對其情境中的使用者是否有意義。 | ||
+ | * 在跨學科的建構主義傳統中,並沒有一個單一的建構主義本體論(ontology),但是個別的實務中呈現共通的假定(assumption),Glaserfeld(1984: | ||
+ | - All communication and all understanding are a matter of interpretive construction on the part of the experiencing subject. \\ 所有的溝通與理解都是經驗主題部分的詮釋建構。 | ||
+ | - The world which is constructed is an experiential world, that consists of experience, and makes no claim whatsoever about " | ||
+ | - Structures are viable in an environment: | ||
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+ | 個人建構理論的基礎假定是:人的思考歷程是心理地事件所預期的方向所引導的。這由十一種推定(corollary)所進一步闡述,其中最主要的是建構推定(construction corollary),它主張為了預期事件,個人推斷或詮釋其回應。人們所發展的這種用來理解其生活世界的模式,稱為構念(construct), Kelly認為,個人就像科學家一樣,努力改善其構念以增加他們的構念表列,使他們能適應更大的系統。 | ||
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+ | === 方法說明 === | ||
+ | 起初 Kelly 發展出Role construct repertory test,根據受測對象自發產出的詞彙與類別,以探索個人的建構系統。但後續的研究者將這種測驗方式拓展到個人對角色(role)構念測量以外的領域。雖然這種方法有許多變形,以下描述基本的三個階段(Gammack & Robert, 1994, pp. 72-90): | ||
+ | - **引出元素** - the elicitation of elements, identifying the entities in the area of construing to be investigated. / 引出元素,確定研究分析領域的項目。 | ||
+ | - **引出構念** - the elicitation of constructs, identifying the distinctions which can be applied amongst these elements. / 引出構念,確定可以應用在這些元素間的特徵。 | ||
+ | - **建構矩陣** - the construction of a matrix (grid) of elements and constructs. / 建構元素與構念的矩陣(方格)。 | ||
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+ | ==資料取得== | ||
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+ | === 元素 / Elements === | ||
+ | 在Kelly原來的臨床工作中,所使用的稱為Role repertroy grid test,元素的範例是家人與意義他人的姓名,元素是由臨床醫生而非由病人所建議的。元素可以是人、事件、場地、物品等等,例如藝術品、廣播節目、他人眼中的自我、職業名稱等等。元素一般都是文字的形式,但是某些研究中,元素一開始難以用文字來代表,因此也能以照片、文件或其他代表物。如[[study: | ||
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+ | 元素需要是對參與/ | ||
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+ | ==== 元素取得方式 ==== | ||
+ | 元素的取得可以有許多種不同的方式,如: | ||
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+ | - **既有資料引出**(elicit elements form existing data):直接收集參與者的基本資料,以取得元素清單;如,參與者曾經居住過的地方。 | ||
+ | - **討論引出**(elicit by discussion):研究者與參與者共同討論出感興趣的主題。研究者可能準備一些提示,但是結果是由兩人共同參與討論的結果。 | ||
+ | - 訪談與卡片排序:Gammack(1988)認為使用訪談與卡片排序(card sorting)確定元素集合的分歧與重複,以確保元素的代表性。 | ||
+ | - **提供條件或限制的描述**(provide a role or situation description):由研究者提供某些概念性的項目,讓參與者根據這些項目的描述,提供出具體的元素清單,如「你喜歡的老師」、「成功的人士」等等項目,然後由參與者填入真實的人物; | ||
+ | - **定義出特定的討論主題**(define the pool):研究者提供一元素取樣的範圍,在與參與者對談中,取得具體的元素清單。如「五位你認為成功的人物」。 | ||
+ | - **給定元素**:由研究者直接提供元素清單。 | ||
+ | - 混合引出與給定元素:當研究者兩者都用的時候,給定元素應該放在引出元素之後,以避免污染引出元素。 | ||
+ | |||
+ | ==== 元素取得議題 ==== | ||
+ | 這些議題大部分會導致元素取樣偏差,而這些偏差會影響研究效度: | ||
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+ | - Homogenous / 同質性: | ||
+ | * 定義:元素需屬於同一個類型。 | ||
+ | * [[study: | ||
+ | * 同質性是由研究問題所立基的理論觀點來決定的。 | ||
+ | - Representative coverage / 代表涵蓋性 | ||
+ | * Beail(1985)((Beail, | ||
+ | * __理論代表性,研究者在研究設計時,必須先行說明此理論抽樣上的邏輯關係。__ | ||
+ | * 參與者代表性:考量參與者所提供的元素是否代表了受測者內心真正在意的。由於參與者與研究者之間知識的差距,參與者可能因為不具備研究主題詳細的情境知識,也很難提供適當的元素。因此雙方都必須對於自己理解的背景有所對話。 | ||
+ | - 元素的限制:Beail(1985)認為,元素應當在一特定具體的範圍內。__因為此方法本質上探究的是受測者個人的經驗與知識,因此超過受測者經驗以外的元素是不適宜的,受測者原本就無從理解該元素。__ | ||
+ | * 克服法:Beail認為在研究設計上,需要給予受測者排除掉他所不了解的元素的機會。 | ||
+ | - 注意刺激物(stimuli)可能帶來的偏差。刺激物是用來協助參與者提供元素的資料集或是工具,如相關文件、相簿、圖鑑、百科等等。這些刺激物本身可能就帶有某些取樣上的偏差,會導致選出元素的不均衡。然而這種不均衡也可能是實際上的情況,反映真實世界原本的偏差。研究者必須要注意與處理這些問題。 | ||
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+ | ==== 提高元素效度的效益 ==== | ||
+ | __repertory grid technique並非透過元素來進行理論的概化推論,而是透過受訪者在對元素二分判斷時候,對研究者所描述的「構念」,具有溝通意義上的普遍性。因此repertory研究的普遍性不完全由要素的代表性來確保,如何引出構念可能更重要,因此在研究設計與進行上,為了研究本身的可行性,需要考慮要花多少功夫對元素的代表性進行考驗。此一判斷需要視研究本身的設計與研究論題的關係來衡量。__ | ||
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+ | __即,若構念才是此研究中主要探究的部分,此一元素集合涉及的只是一研究工具發展上的問題。這個時候應該優先考量研究論題,而透過多元工具來提高研究論題本身的效度水準,可能是較實際且經濟的做法。而無限地發展單一研究工具本身的效度水準,在某一個程度的改善之後,可以提高效度水準的邊際效益可能會降低。__ | ||
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+ | === 構念 / Constructs === | ||
+ | Kelly 的基本理論中,構念是一組兩極的概念,個人都是透過一組兩極概念,對是事物進行區分的工作。 | ||
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+ | Yorke(1985)認為構念不一定都是二分的,並舉例如「性別(sex)」、「適應(acclimatize)」並不易找出相反的意義。但是實際 Kelly根據二分所建立的構念,是因為有二分才有構念,並不是先有一構念概念再來找其相反的概念。作者也提到語義邏輯上二分可以用「某/ | ||
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+ | ==== 取得構念方法:構念來源 ==== | ||
+ | - 給定構念(supply constructs):由研究者透過某種方法建立一組構念,此構念也可由特定的受訪者中引出的。讓所有受測者使用相同的構念進行評測。 | ||
+ | * 此方式優點在於:減少取得構念所必須花費的時間成本,及便於進行受測者間評測結果之統計分析工作。 | ||
+ | * 此方法缺點:Kelly的基本理論,主張每個構念的兩極都具有個人主觀的個別意義,即有不同的參與者間存在語義差異。因此事實上相同的構念文字,並不表示不同的參與者就是使用相同意義的構念作評測判斷。此種**構念語義不確定性**,對給定構念或是引出構念來說,都存在;但是給定構念可能,會因為有相同的構念文字,而對構念意義的一致性有過度樂觀的假定。 | ||
+ | - 引出構念(elicit constructs):傳統的做法,可區分為三元素組合法(triad)、二元素法(dyadic)、卡片排序(card sorting)、階梯法(laddering)等等。 | ||
+ | - 混合給定與引出構念:可以同時兼顧參與者的個人知識,與研究理論觀點中重要的概念。 | ||
+ | * 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。 | ||
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+ | ==== 取得構念方法:引出技巧 ==== | ||
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+ | - **三元素組合法**(Triad method):由Kelly所發展的取得構念方法。古典的做法是:在確定所有元素之後,每一個元素都會被寫在一張卡片上(minimum context card)。任取三張元素卡讓受測者進行二分,讓受測者於三組元素的二分行為中,表現出某些足以區分的二分屬性,即成對元素間的相似點,與被區分出來的元素的差異點,此兩極屬性即為一構念。並由受測者為此構念進行命名。累積這些成對的構念後,則可得到一構念架構。完成構念之後,請參與者詳述其觀點,注意其建構的過程與途徑。 | ||
+ | * 問句範例: | ||
+ | * In what important way are two alike and thereby different form the third? | ||
+ | * In what way does the third element differ form the other two? | ||
+ | * What is the opposite of that characteristic? | ||
+ | - **二元素法**(dyadic):透過兩兩間的相似性或相異性來取得構念。Yorke(1985)認為這種方法也可符合Kelly的理論,並且容易運用,適合用在群體的受訪者。我認為這種方法取出的構念與Kelly的構念並不相同,但是的確較適合應用在數量較多的受訪者。 | ||
+ | - **卡片排序**(card sort):並非所有的構念都能以語言文字表達的。視覺性的構念,可使用卡片排序法進行。用在如藝術品,或產品這類的元素。由參與者對圖卡進行分堆工作,研究者紀錄參與者分堆的情況,與各群之間的位置,並請參與者說明每一群中的相似性。隨後研究者會請參與者,以另一種排列的原則,再重新排一次卡片。重複這種動作,便可以得出各元素間關係的矩陣。 | ||
+ | - **階梯法**(laddering):可結合其他的方法一併使用。階梯法的做法是,詢問受測者被引出的構念「為什麼這個東西分在這個(Why)?」,以取得更上位的構念。或問「如何(how)、有哪些(what)」,來引出更下位的構念。 | ||
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+ | **引出構念的問句形式** - 引出構念時使用「差異(difference)」或「相對(opposite)」作為提示的可能導致差異: | ||
+ | * 問句中使用「差異」時,語義上較為提示受測者作出個人意義上的區別性,但是可能會導致相當主觀的構念。 | ||
+ | * 問句中使用「相對」時,能產生較有邏輯的二分構念,較能作為量表使用,但是取出的構念可能不是最具個人意義的,而是受測者認為「客觀邏輯上」最有代表性的。 | ||
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+ | ==== 取得構念方法:程序 ==== | ||
+ | Kelly 建議三元素組合法也可以採用「連續式」做法,即每次測試只系統性的更換其中一張卡片。如此可系統性的確定所有的元素組合都會被檢測到。 | ||
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+ | 一種做法是每次測試都有某張卡片。如在測試時一直都有一張「自我(self)」元素,Kelly稱這種取得程序為「自我辨識形式」。 | ||
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+ | ==== 構念數量 ==== | ||
+ | * Kelly(1970)的臨床研究認為需要20-30左右的構念。 | ||
+ | * [[study: | ||
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+ | ==== 構念形式 ==== | ||
+ | [[study: | ||
+ | - pre-emptive: | ||
+ | - constellatroy: | ||
+ | - propostional: | ||
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+ | **構念命題形式** - X / Y 或是 X / not X | ||
+ | * Kelly 堅持使用 X / Y 形式的構念。 | ||
+ | * Yorke(1985)不認為 X / Y 一定都是邏輯上正確的對立概念,例如用「差異」法問,會產生像「快樂的/ | ||
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+ | === 填入方格陣列 / Completing the grid matrix === | ||
+ | 第三步是在方格中填入資料。方格的設計是:上方橫列元素,側方縱列構念項目,每個受試者在方格中填入數據以表現該元素是否符合該構念的屬性。基本上,填入的數據可使用二分(yes/ | ||
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+ | **二分 -** 在最初Kelly發展的方格,是再每取得一個構念時,就會在相關元素上打勾註記,因此Kelly基本上是使用二分的方格資料。Kelly假定人們只會粗略的將元素區分為二。但是實際上有時候只是會略為傾向一側而已,例如「有愛心的/ | ||
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+ | **排序(ranking) -** 將元素依照構念的強度加以排序。如,如果方格中有七個元素,則某構念該行的數值,就是由一到七的數字,受測者需要依照元素在該構念的強度加以排序。 | ||
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+ | **評分(rating) -** 最普遍被使用的方法。一般是使用五點或七點的量表,以數值來代表構念的強度。這種方法讓受測者可以有表達灰色地帶的自由。一般不使用三點量表,因為三點量表無法測出傾向的灰色地帶,而選擇中間值可能表示受測者認為該構念與這個被評分的元素不相關。但是Yorke(1985)認為中間值並不一定是無關的,而真正無關的評分應該保持空白。三點量表可視為二分法的變形。\\ 此量表與Likert-scale類似,原則上是順序尺度。因此過細的量表點數,容易導致研究測量的信度問題;包括受測者個人作答的一致性,與受測者間的一致性等等。 | ||
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+ | **Implications Grid -** (蘊含方格) 是由Hinkle(1965)所發展的,用來評估構念間意義相似度。此方格並沒有元素,而是將構念與構念互相比較。 | ||
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+ | **Equivalence of Grid Forms -** 雖然一般假定不同形式的方格都會產生相同的結果。但是研究(Fransella & Bannister, 1977)曾比較過不同形式方格間的差異。研究結果顯示不同的方格,無論在知覺任務或是結果上,都不能視為相同的方法。相反的,Beail(1983)的研究認為不同形式的方格結果顯示了高度的相關性,但是在分析主要元件的繪圖(principal component plots)的時候,有些結果並不一致。但是目前尚未有研究進一步比較不同方法間差異現象。 | ||
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+ | === 互動 === | ||
+ | repertroy grid 取得資料的過程,並非是如同問卷或是測驗工作一樣的標準化動作,而是必須在收集資料過程中,與受訪者互動。 | ||
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+ | 在研究設計上,方格法可以使用由受訪者提供的元素或構念,或是研究者提供的元素或構念。這是在基本的研究設計中就已經涵蓋的互動做法。除此之外,進一步在資料收集過程中互動,以增加資料效度的方法有: | ||
+ | - 透過階梯(laddering)程序,取得構念上位詞、下位詞、或相關同義詞的語義關係。 | ||
+ | - 由參與者評鑑與批評以釐清資料與論述中不明確處。 | ||
+ | - 針對資料(從每個人所取得構念)的不一致,進行訪談,並記錄其認識與理解上的分歧之處。 | ||
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+ | ==分析== | ||
+ | 分析的方法有兩種:統計分析,即量化分析,以數學方式分析方格中的數據。詮釋分析,即質化分析,分析構念的標題其間的關係。數學上的分析可以顯現構念實際的同義關係與多樣性,或之間的可變性。但是即使數學的分析能確定表面上的重複構念,詮釋分析能顯示出構念間語義上的特色。 | ||
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+ | 方格法開發了許多量化的分析工具,並且由於這些量化工具的適用性與彈性,使得方格法得以應用到臨床心理學以外的領域,如教育、組織研究、專家系統開發、知識管理系統等等不同領域。 | ||
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+ | === 量化統計分析 === | ||
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+ | [[: | ||
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+ | ==== 人工統計分析 ==== | ||
+ | * 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。 | ||
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+ | 技術: | ||
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+ | - **Focus grid analysis: 聚焦分析**。將相似結果的構念與元素,重新排列構念與元素的順序,使構念與元素能呈現出某種傾向。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 | ||
+ | - **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. | ||
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+ | ==== 電腦輔助分析 ==== | ||
+ | - 基於[[principle_components_analysis|主成份分析(Principle Components Analysis)]]的INGRID分析套件。(Slater, | ||
+ | - 基於[[cluster_analysis|叢集分析(Cluster Analysis)]]的FOCUS程式。(Shaw & Thomas, 1978) | ||
+ | - 尋路連結網路分析(Pathfinder associative network analysis) (Schvaneveldt, | ||
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+ | * 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。 | ||
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+ | * 對順序尺度量表而言,只能計算中位數,而不能計算平均數。但是有許多Likert-scale的研究也把Likert-scale當成等距來計算。repertory grid technique一般來說需要計算平均數。 | ||
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+ | ==效度== | ||
+ | 效度風險 | ||
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+ | === 研究情境設定 === | ||
+ | * **情境不確定風險** - Mair(1967)認為如果沒有說明清楚,會導致受訪者在被訪談的時候,在不同的設想情境中變換,導致元素的引出時的含糊不清。因此需要儘可能的具體說明研究情境,以排除受測者的模糊性。 | ||
+ | * 然而,減小縮限情境的同時,一方面能將構面聚焦在特定的事物上,另一方面也減低了研究發現的可普遍性。 | ||
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+ | === 取得元素 | ||
+ | * **元素不具同質性的風險** - 研究的情境設定與其元素應該要能相符。即,在給定的具體情境中「同質性」的元素,能刺激取得有意義的構念,因而增強研究的效度。換言之,降低元素落入「隨便安排」的風險。因此,在研究資料的陣列中,應該不存在無法填答的項目。這對統計上而言,有明確的優勢。 | ||
+ | * 同質性的判斷:研究所依據的理論與對研究問題的定義 | ||
+ | * 沒有明確意圖的元素,會造成統計上的干擾。 | ||
+ | * **元素不明模糊曖昧的風險** - 元素傾向複雜、抽象與不具體,會缺乏研究的穩定性。(似乎是信度的問題?) | ||
+ | * **元素抽樣的風險**(元素代表性風險) | ||
+ | * 理論代表性:說明此元素抽樣的選擇條件,在理論上的的意義與邏輯關係。 | ||
+ | * 參與者代表性:對話;參與者參與。 | ||
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+ | |||
+ | === 取得構念 === | ||
+ | **不適用的構念 -** 不適用,或需要進一步探究的構念(以下例子的元素應該都是人物): | ||
+ | * 過度普遍(Excessively permeable) - 男的/ | ||
+ | * 過度特定(Excessively impermeable) - 機工/ | ||
+ | * 情境的(Situational) - 住在某住..../ | ||
+ | * 表面的(Superficial) - 都是金髮/ | ||
+ | * 曖昧的(Vague) - 都很OK | ||
+ | * 特定角色或稱謂(direct product of the role title) - 雙親/ | ||
+ | 模糊或是表面的構面也許只是對研究者而言是如此,也許對受測者而言有重要的意義,這類的構念需要進一步探究。 | ||
+ | |||
+ | **不同參與者構念的不一致 -** repertroy grid主張每個人對元素都能有不同的詮釋,因此不一致是必然的。在[[study: | ||
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+ | === 方格陣列資料 === | ||
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+ | 評分法(rating)受測者的語義問題:研究時紀錄研究者與受訪者的語義差異。Kelly稱為元素構念建構的互動。作者認為語言文字不足以呈現複雜的意義,而元素本身的意義是極其複雜的,因此不應該期望受訪者能在這種意義複雜的情況下一致性的評分。 | ||
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+ | === 分析 / Analysis === | ||
+ | * INGRID:使用主要元件分析(principle components analysis)以產生資料陣列的元件集合。這種演算法取出第一組有最大grid變異率的元件,再取出次組元件。典型的grid,前三組元件會達到 80%的變異率,而其餘20%呈現「長尾」狀態(80/ | ||
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+ | == 使用限制 == | ||
+ | * repertory grid應用在日常事物是有限的,特別是那些行動勝於反思的人,與許多實務導向的領域。(因為repertory依賴使用語言詞彙表達概念,而某些知識內涵並不能以語言詞彙表達,這些知識便是repertory grid所無能為力之處。) | ||
+ | * **元素** - Repertory grid 只區分的強調,因此元素間共同的定義性特徵的會被遺漏。此外,區分工作只強調了最顯著的區別,更細微的區別並不一定能辨識出來。內隱或是較非口語的區別也較難以表達。 | ||
+ | * **構念不均等** - 並非所有的構念都是均等的,研究者需要試著釐清哪些是真的相關。此處的不均等有個人內的不均等與個人間的不均等。根據Kelly PCT的推定(corollary),組織推定(organization corollary),認為個人的建構系統包含了構念的順序關係,一個構念能包含另一個構念,因此不均等的構念可能隱含著是構念間有著階層的組織關係;這種不均等可以透過構念階梯發展工作(laddering)得到一些釐清,但是階梯發展是一個高度人際互動的過程,只能改善,而不能保證解決構念意義不均等的問題。個人間構念的不均等,則涉及了共性推定(commonality corollary)與個別性推定(individuality corollary),根據這兩個推定,Kelly主張不同的人可能以相同的詞彙或不同的方法建構相同的概念;這種不均等可以透過使用多元 repertory grid 來協助確定共享的或公共的構念,並使用間單的電腦計算技術檢測關聯性與其他變化以發現組織內隱的構念。 | ||
+ | * **三元素區分法(triad method)** - 三元素區分法在取得的構念時,可能發生過於受到具體的元素組合的影響,而沒有取得完整的,或甚至是遺漏的重要的構念。在後續的資料收集過程中,研究者需要能發現構念不恰當或是遺漏重要構念的現象,這也是此方法中質性互動的部分。 | ||
+ | * **構念的普遍有效性** - Kelly 認為個人取出的構念,原則上只在有限的領域內有效。一個減小此問題的實務方法,是研究者需要確保取出元素間的同質性,即,應該確認這些元素屬於一致的階級;因此透過同質性高的元素,取得的構念能較具邏輯上的一致性。 | ||
+ | * **分析** - 雖然方格法能產出數值資料,但是不能誤解的假定這些數值完全是具有可計算性。例如,量表的中間值(mid-point),可能表示著數個不同的意義:中間值可能表示此構念是不相關的;或是不適用構念的兩端的;或是同時適用構面兩端的;或是真的表達一半一半中間值的意思的;或是受測者不了解應該用那個值來表示此一元素與構面的關係。因此,研究者應該釐清那一種詮釋是對的。也許考慮使用數值0表示不相關,或是使用符號來避免對數字作過度詮釋。 | ||
+ | * **方格中相等的數值** - 量化技術假定所有方格中相同數值的個體都是等值的。但是,如果構念不與元素特別相關,則給定該元素的數值將會高於對相關元素有較小的影響力的構念(如,不相關的構念元素關係可能給定3的中間值,但是在三件法中產生出該構念的元素可能因為高度的逆相關而給出1的值)。 | ||
+ | * **方格中數值的簡化** - 其次,有時構念間的代表性強度並不均等,應該使用構念間相關統計的分析技術,來區別出重要的或是較弱的構念,簡化或合併此較弱的構念,以減小任何方格維度空間中的重複概念。然而,此一簡化也可能導是重要語義資訊的減少。 | ||
+ | * **研究結果的可推論性** - repertroy grid的元素、構念與對元件的分析,只是一般的研究工具。方法本身不能產生研究結果的代表性。例如,當受測者使用的元素選擇的不恰當,則也有產生不適當的、粗略的、或是無見識的分類系統的危險。或是受測者本身只能代表受測者自己的理解,是否具有普遍代表性,也是有其限制的。因此,只有當受測者被認為是更有見識的,便沒有辦法否認受測者的觀點本身的意義。 | ||
+ | |||
+ | == 結論與批評 == | ||
+ | * Kelly 原本的 role construct repertory test 是在個人建構理論的臨床情境中發展的,而這種方法能多廣泛的被應用到其他領域?此方法持續的發展出各種應用,證明了它的普遍效用。並且研究者也使用了量化分析技術與各種形式的構念取得技巧,說明了這種方法頑強到可以應用在與其基本的理論假定完全不同的領域。理由之一,因為許多研究與知識的明確陳述化(formularization)都是基於確定其理論性的區別與分類系統,而這是repertory grid技術本來的功用。另一個理由,專家系統的研究中,成功的應用了repertory grid作為取得專家領域知識中分類物件的方法。實際上,有許多軟體也是為了達成這此目的(專家系統)而發展的。 | ||
+ | * 建構地應用此方法,且假定所有人類都是意義建構者,影含著研究產出並需被研究所關注的社會世界個體所理解。而通常心理學研究的資料,並沒有明確的認識論,是與其研究資料所產出的情境分離的。一個建構論者式的說明repertory grid技術,認為當資料聲稱呈現了社會程序所構成的知識,則資料的分類也許在原本的環境之外並沒有意義;而一般的累積片斷論者(accumulative fragmentalism)則相反。 | ||
+ | * 本章中的另一個方法論關注,為透過涉及參與者知覺的語言所形成的表徵,增進個人自律。Heron批評標準的研究現場做法會侵蝕被研究對象的「自我判斷(self-determination)」,只提供研究者感興趣的部分,而向「有意義」的部分發想。除非該研究嚴謹的基於尋求對經驗的理解,那些探究所得的知識將會被「異化(alienated)」而缺乏效度。repertroy grid 的價值,並不在於建立內容,而是在於提供研究能在受訪對象的語彙中進行的構念。相反的,以脫離現實的數值所進行的純量化分析,無法滿足對受試者知識的意義產生過程的要求。 | ||
+ | * 作為一種質性技術,repertory grid 通常被拿來與結構式訪談做比較。這兩種方法各有其優缺點,但是一般而言repertory grid 被為相對的有效率。這對個人時間寶貴的組織是很重要的,並且研究者能被認為具有獲得相關資訊的專業。事實上構念不像問卷,而是呈現被研究對象本身的結構,使研究在生態意義上更有效,並且減少研究中的抗拒。 | ||
+ | ==References== | ||
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+ | * A manual for the repertory grid http:// | ||
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+ | ==Related Pages== | ||
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