显著性检验卡方检验等剖析

1、 第十章研究资料的整理与分析本章学习目标：理解量化资料整理与分析中的几个基本概念掌握几种常用的量化分析方法。掌握质性资料的整理分析方法。无论采用什么研究方法进行研究，都会搜集到大量的、杂乱的、复杂的研究资料。因此，对大量的、复杂的研究资料进行科学、合理的整理和分析，就成为教育科学研究活动的必不可少的一个环节。这一环节体现着研究者的洞见，是研究者对研究资料进行理性思维加工的过程。通过这一过程，产出研究结果。根据研究资料的性质，研究资料可以分为质性研究资料和量化研究资料。对研究资料的整理和分析就相应的分为：质性研究资料的整理与分析和量化资料的整理与分析。第一节定量资料的整理与分析一、定量资料分析中

2、的几个基本概念随机变量在相同条件下进行试验或观察，其可能结果不止一个，而且事先无法确定，这类现象称为随机现象。表示随机现象中各种可能结果（事件）的变量就称为随机变量。教育研究中的变量，大多数都是随机变量。如身高、智商、学业测验分数等。总体和样本总体是具有某种或某些共同特征的研究对象的总和。样本是总体中抽出的部分个体，是直接观测和研究的对象。例如，要研究西安市5岁儿童的智力发展问题，西安市的5岁儿童就是研究的总体，从中抽取500名儿童，这500名儿童就成为研究的样本。统计量和参数统计量：反映样本数据分布特征的量称为统计量。例如：样本平均数、样本标准差、样本相关系数等，都属于统计量，它们分别用三和

3、E以及丁表示。统计量一般是根据样本数据直接计算而得出的。参数：反映总体数据分布特征的量称为参数。例如：总体平均数、总体标准差、总体相关系数等。它们分别用小，P等符号来表示。总体参数常常需要根据样本统计量进行估计和推断。描述统计与推断统计描述统计是指对获得的杂乱的数据进行分类、整理和概括，以揭示一组数据分布特征的统计方法。包括：编制统计表；绘制统计图；计算各种统计量：集中量、差异量、相关系数量等。根据样本所提供的信息，运用概率理论进行论证，在一定可靠程度上对总体分布特征进行估计、推测，这类统计方法叫做推断统计。推断统计的特征有三点：推断总是根据样本信息对总体进行推断；推断总是依据一定的概率理论进

4、行推断；推断总是在一定置信度上的推断。推断统计又可分为参数估计和假设检验。最常用的推断统计方法是假设检验。集中量与差异量集中量：是表示一组数据典型水平或集中趋势的量。集中量是一组数据整体水平的代表值。不同群体间学生成绩比较时，需要用集中量指标。常用的集中量指标有算术平均数、中位数、众数。差异量：表示一组数据的离中趋势或变异程度的量称为差异量。常用的差异量指标有方差、标准差和差异系数。从下列两组数据可以看出，描述一组数据分布特征仅用集中量指标是不够的，还需用差异量指标。A：6065707580B：5060708090两个组的集中量指标算术平均数都是70,但A组数据的变异明显大于B组的变异，A组的

5、全距是20（最大值减去最小值），而B组的全距是40。所以要全面描述一组数据的分布特征,既要用集中量指标,也要用差异量指标。二、方差和标准差的概念及其计算描述一组数据的分布特征，需要用到集中量指标和差异量指标。集中量最常用的指标是算术平均数，这在小学里都已经学过，这里不再赘述。最常用的差异量指标是方差和标准差。这里简单介绍方差和标准差的概念及其计算方法。1方差：是一组数据离差平方的算术平均数（用1表示）。定义公式为：工（X-X）2S2=NX-X：为离差；工（X一X）2:为离差平方和。N为数据个数方差的方根即标准差例如：利用定义公式求：5、6、8、6、4的方差和标准差。解：yX5+6+8+6+4求

6、平均数:X=-=5.8N5y(x-X尸方差：S2=(5-5.8)2+(-5.8)2+(8-5.8)2N+(-一5.8)2+(一5.8)2一5=1.77标准差:S=.JS2=1.33三、假设检验的逻辑原理常用的推断统计是假设检验。现以平均数的显著性检验为例来说明假设检验的逻辑原理。以平均数为例，看假设检验的基本原理。从已知总体中抽出的容量为n的一切可能样本的平均数形成的分布如右图，这就是平均数的抽样分布。当总体为正态分布时，平均数的抽样分布也符合正态分布。现有一个随机样本，其平均数为Xa,这个样本是来自这一已知总体吗？或者说这个样本所代表的总体平均数和已知总体平均数卩。相等吗？这就是假设检验所要

7、解决的问题。其逻辑原理是，视Xa在以卩0为中心的平均数抽样分布上出现的概率大小而定。若样本平均数Xa在以卩。为中心的抽样分布中出现的概率较大，则认为样本所属总体和已知总体为同一总体；若样本在抽样分布中出现的概率较小，则认为样本X所属总体与已知总体卩。有显著性差异。四、总体平均数的显著性检验总体平均数的显著性检验，也就是根据一个样本信息，来检验这个样本所代表的总体平均数，和一个已知的总体平均数是否有显著性差异。例如：某校初一年级英语测验的平均成绩为78分，标准差为7分。实验班40名学生的平均成绩为79.5分，问实验班成绩与全年级的成绩有无显著性差异？检验：(1)提出假设：H0：卩=78H1：卩鼻

8、782)选择检验统计量并计算其值假定总体为正态分布，总体。已知，所以采用z检验Z-X-Hb79.5-781.36740（3）确定检验形式没有资料说明实验班的成绩过去是高于还是低于全年级的成绩，所以采用双侧检验。（4）统计决断IZ1=1.360.05因此，在0.05水平上保留零假设，拒绝备择假设，结论为实验班的成绩与全年级的成绩差异不显著。（1.96和2.58是Z检验时的两个临界值，当计算出的Z值小于1.96时，概率P就大于0.05，这时差异不显著；当Z值大于1.96或者大于2.58时，P值就小于0.05或小于0.01，这时差异就显著或极其显著。）当总体标准未知时，应当使用t检验。五、平均数差异

9、的显著性检验（独立大样本）平均数差异的显著性检验，也就是根据两个样本信息，对两个样本所代表的两个总体平均数之间是否有差异，所进行的检验。例如：在一次教学方法的实验研究中，实验后的测试结果为：实验班50名学生的平均分是83、标准差是6；对照班48名学生的平均分是80，标准差为5。试问，实验班的成绩与对照班的成绩有无显著性差异？检验：1、假设竹：片=22、选择检验统计量并计算其值假定总体为正态分布，b未知，独立大样本，故采用Z检验7X-XZ12-lS2S21+2- HYPERLINK l bookmark44 o Current Document nn1283-802.426252+-50483、

10、确定检验形式采用双侧检验。4、统计决断mi-96=zo.o5P0.05因此，在0.05水平上拒绝零假设，接受备择假设。结论为实验班的成绩与对照班的成绩差异极其显著。六、卡方检验对总体平均数之间是否有差异所进行的检验，被称为参数检验。常常适用于教学实验研究。而对调查资料，常常需要运用非参数检验的方法进行检验。最常用的非参数检验就是卡方检验。咒2检验的统计量二工t2f为实际频数，f为理论频数0t。例如：对100人进行某一态度问题的调查，60人否定，40人肯定。现在问肯定人数与否定人数差异是否显著？检验：假设H0：肯定与否定人数差异不显著H1：肯定与否定人数差异显著。所以X2二(f0ft)2计算卡方

11、值根据肯定与否定人数无显著性差异的零假设，肯定与否定人数的理论频数均为100/2=50。(60-50)2丄(40-50)2_5050_3、统计决断因为X（1）0.05所以PV0.05因此在0.05水平上拒绝零假设，接受备择假设。结论为，肯定与否定人数差异显著。七、相关分析相关的概念1、相关关系相关关系：两个变量之间不精确、不稳定的变化关系就是相关关系。这一概念包括以下几层意思：（1）两个变量间存在着变化关系，即一个变量变化时，另一个变量也会发生变化；（2）两个变量的变化关系不精确、不稳定、不能用函数式表示；（3）两个变量间互为因果关系。2、相关关系的类型从两个变量的变化方向上分：（1）正相关：

12、两个变量变化方向一致（2）负相关：两个变量变化方向相反；（3）零相关，两个变量变化方向无规律。3、从密切程度上分（1）高度相关；（2）中度相关；（3）弱相关。相关系数相关系数是表示两个变量之间的变化方向及密切程度的统计指标样本相关系数用r表示，总体相关系数用P表示。相关系数的取值范围：-1r50）。3、积差相关系数的定义公式2（X-X）（Y-Y）即r=nooxy(1) 例：序号10总和XYX-XY-Y(X-X)(y-Y)(X-X)2(Y-Y)2(2)（3）（4）(5)(6)(7)(8)747633.711.1913.69717502.7007.29727111.31.311.696870-32

13、.36.995.29767653.718.52513.69737926.713.4444.896765-4-7.329.21653.297077-14.7-4.7122.096562-610.361.836106.09747230.3-0.990.09710723134110268.10表10个学生初一（X）与初二（Y）数学分数积差相关系数计算表736411.503总和相关系数的显著性检验（一）相关系数的抽样分布一切可能的r值的频数分布是r的抽样分布。r抽样分布的形态:1、r的抽样分布形态随p和n变化；2、p=0时，分布对称或为正态分布；3、pz0且较小，n50时，近似正态分布；4、p较大时r

14、抽样分布为偏态。二）相关系数检验的基本原理 只有r在以p=0为中心的抽样分布上出现的概率很小时，才能认为X与Y有相关关系。（三）相关系数检验的方法1、H:p=0时相关系数的显著性检验0（1）当n50时，r的离差统计量近似正态分布：r、n-1Z=1-r2【例题】：随机抽取100名学生的数学与物理成绩，求得r=0.65，问从总体上讲数学与物理成绩是否存在相关？检验：（1）假设H:p=0H:pH001（2）选择并计算统计量p=0,且n=10050用Z检验0.65x100-11-0.652=11.23）统计决断Z=11.2*258=Z0.01.P0.01因此，在职0.01水平上拒绝零假设，接受备择假设

15、。结论为学生的物理成绩与数学成绩存在正相关。（2）当n50时当n50、P=0时，r的离差统计量为t分布。rQn一2J1r2df=n-2【例题】：25名学生的身高与体重的相关系数为r=0.45，问学生身高与体重是否存在正相关？检验：(1)假设H:p=0H:pH001(2)选择并计算统计量p二0,且n=252.069=t(23)0.05.P0.396=r(23)0.05.P30或n50,只要求两个变量为等级秩次分数。但若原始数据符合积差相关系数的使用条件时，应用积差相关系数计算，而不能改用等级相关。3、等级相关系数的计算6工D2n(n21)例：五名学生的数学成绩和思品成绩如下表，求二者的相关系数。

16、学生的数学成绩和思品成绩等级相关系数计算表五名序号数学x思品YRXRY等级差DD2190511.5-0.50.25284521.50.50.253763330.00.047124.540.50.2557114.55-0.50.25解：1、赋予等级（编秩次）R、RXY（1）、两个变量的等级方向应一致；（2）、在原始数据中，若有相同数据时，用它们所占的等级为次的平均数作为各自的秩次分数。2、求等级差D及工D23、计算r值R二1二1n(n21)5x(521)_0.95检验方法与积差相关系数检验方法相同。质与量的相关一个变量为连续测量数据，另一变量为按性质划分的类别，表示这两个变量的相关，就是质与量的

17、相关。质与量的相关包括：二列相关、点二列相关。一、二列相关（一）二列相关的概念及使用条件当两个变量都是正态连续变量，其中一个变量被认为地划分为二分变量，表示这两个变量的相关，就是二列相关。使用条件：两个变量都是正态连续变量；两个变量之间是线性关系；二分变量是人为划分的，分界点要尽量靠近中值样本容量n应大于80。（二）二列相关系数的计算丈-X-PbY二、点二列相关（一）概念与适用范围一个变量为正态连续变量，另一个为真正的二分名义变量（非人为划分）表示这两个变量之间的相关，就是点二列相关。双峰分布也可用点二列计算n也应大于80（二）点二列相关系数的计算X-X以上介绍的是几种简单常用的统计分析方法。

18、如果要进行更为复杂的统计分析，可参考有关教育统计学书籍。对定量数据资料的统计分析看起来有些复杂麻烦，但利用统计分析软件SPSS进行分析检验就会十分简便的。第二节定性资料的整理与分析对于定性研究而言，资料的整理与分析是指系统化地搜集和排列访谈记录、观察笔记和其他积累的资料，以便得出研究发现的过程。分析包括处理资料、组织资料、将资料打散为可以管理的单元、编码、综合和探索规律。在定性研究中，处理分析资料的手段是多种多样的。分析方法可以分为两种：一种是在资料收集的同时即进行资料的分析和阐释，到资料收集完的时候分析和阐释的工作也差不多完成了。另外一种是资料收集完之后再分析和阐释。这里主要介绍后一种方法。

19、你刚刚把最后一次访谈笔记或观察记录输入电脑，然后把它们归档。现在，你面对着在整个研究过程中辛勤搜集来的、大量的、杂乱的所有资料，脑袋里一片空白，问道：“现在我该怎么办？”的确，对定性资料进行分析和阐释是一件困难和复杂的事情。但是，对定性资料分析的方法说起来确是比较简单的事情，即是对资料进行编码分类。设想你在一个很大的体育馆里，地板上杂乱地堆着数千个玩具。你的任务是建立一套归类方案把这些玩具分成若干堆。你绕着体育馆来回走，盯着这些玩具，捡起它们，仔细观察。有很多分类方法可以选择，你可以按照大小、颜色、原产国、生产日期、制造商、原材料、可玩的游戏类型、适合的年龄段等方式来分类。这与定性研究者通过编

20、码分类来组织研究资料是很类似的。当然定性研究者的任务更加艰难、条件更加复杂，要组织归类的资料不是那么容易被切分成单元资料，分类系统也不是那么不言而喻、清晰明了的。研究者在通读研究资料的过程中，会发现某些词、词组、行为模式、研究对象的思维方式或者事件会重复出现或者显得很突出。建立一个编码项目包括以下几步：搜寻自己的资料，寻找规律、模式和话题，然后用某个词或词组来代表这些话题和模式。这些词和词组就是编码分类了。要记住，任何一个单元资料（一个自然段、一个句子，等等）都可以用多个编码族的多个编码分类表示。换句话说，一个单元资料可以有一个或多个编码。下面是美国学者罗伯特c波格丹和萨利诺普比克伦提出的一些

21、比较常用的编码族：一、场景/情景码场景/情景码指的是那些可以将关于场景、主题和研究对象的最一般信息进行归类的编码。这种编码可以将你的研究置于一个更大的情景中。在这些编码下，大部分关于环境、研究对象和主题的描述性资料，也包括地方报纸的文章和其它媒体资料，都可以进行合理安排。另外,人们描述研究对象、环境及其在社区中的地位的一般性陈述也可以在这里被编码。描述统计信息和其他描述环境的量化数据也可以被编码。这一族中一些特殊的编码可以是“小学描述”，“市中心高中”。编码标签由你的研究对象决定。下面这个例子就是一个可以进行这一类编码的数据单元。它是一个校长的陈述，是他向研究者描述他的学校。杰森高中有850名

22、学生，90%左右的学生进入四年制大学读书。我们服务的【美】罗伯特等著，钟同等译教育研究方法：定性研究的视角，中国人民大学出版社，2008年，140页。社区主要是上层中产阶级的职业人士。他们受过良好的教育，当然也希望自己的孩子能接受良好的教育。稳操胜券的学生平均经费开支比本地区任何其他高中都要高。我们的荣誉学者也比任何学校都多。说到足球，就是另外一回事了。我们为组织一支足球队颇费了一番周折。我给你一个我们的大学布局图吧。我也会给你一些描述我们的理念、目标和项目的小册子。给研究者读的材料同样应该编码在场景/情境码下。二、被研究者对事情的定义码在这类编码下，你的目标是安置那些显示了研究对象如何定义环

23、境和特定主题的数据单元。他们渴望实现什么？他们如何定义自己做的事情？什么对他们是重要的？是否有特定的倾向影响他们对各种活动参与（宗教、政治、社会等级、女权主义、生命权利）的定义？你可能在观察不同类型的参与者：中学生、小学生、行政人员、家长。你可能对每一类参与者都有一个编码，也可能在参与者之间有其他的区分可以作为编码的依据。在一个女性对自己小学经历的看法的研究中，情境定义码包括：“女权主义的自觉”，“当前自我形象”，“阐释过去的影响”适合于这一组的数据，我们以如下一名教师的陈述为例，它被编码到“教师对自己工作的看法”中：对我来说，教书就是我的生活。我并不把二者区分开。当我冲凉时，会想：“如果我这

24、样呈现材料，而不是像去年暑假那样，会如何呢？”有时会不知不觉地冲了20分钟。我丈夫觉得我很疯狂但其实他也是那样。我们对聚会和度假并不热中；工作就是我们生活的主要内容。三、被研究者看问题的角度这一组包含了那些导向全部或部分研究对象所具有的思维方式的编码，它们不是对整个情形的宏观定义，而是对环境中某一特定方面的理解倾向。这包括共享的规则、规范，也包括一些普遍的观点。通常观点或视角是从研究对象使用的词组中捕捉到的。在对教学医院中加护病房的研究中，两个词组经常被使用，它们反映了共同的理解，成为整理数据的编码。“难以预料”（指的是很难预测病人将会发生什么）、“坦诚但不残酷”（指的是理解你应该告诉父母孩子

25、的病情，但不要用那种让他们不安的字眼）。以下数据是从被编码为“难以预料”的单元中摘录的。我和一个实习医生卡罗尔在一起。她正在为那个“霍普金斯婴儿”准备静脉注射。琼，一个护士，进来后跟我说：“如果你想知道怎么回事，跟我出来吧。”在她旁边是一个妇女，我猜是女孩的妈妈。她穿着漂亮的印花裙子。小女孩穿着紧身裤和配套的上衣。琼用低沉的嗓音对我说：“她现在挺好。来做检查。她第一次来时不比那个霍普金斯婴儿大。我们根本没想到她能活下来。看看她知道了吧？对这些孩子的未来你真的很难预料。”四、被研究者看待人和事的方式这一组编码代表着研究对象对彼此的、对局外人的，以及对构成他们的世界的那些事物的理解。比如说，教师对

26、他们所教学生的特点就会有定义。在老师眼中有各种不同的学生。在对一个幼儿园的研究中，研究者发现教师认为学生要么是“不成熟的”要么是“愿意上学的”。另外，有时老师也会根据学生的穿着或家庭环境将他们分类。“教师对学生的看法”就是这个研究中的编码分类。在对教学医院中儿童加护病房的研究中，研究者发现医生根据一个详细的方案对婴儿分类，有的类别和婴儿在病房中度过的特定阶段相关。有的类别是这样的：“哺育者和成长者”、“不能生存者”、“重病婴儿”、“健康婴儿”、“慢性病患者”、“吃奶者”、“休养者”。在同样的环境中，家长被视为“好家长”、“不够好的家长”和“制造麻烦的家长”。“医生眼中的病人”和“医生眼中的家长

27、”也是那个研究中的编码分类。不仅人可以作为分类的对象，在一个对学校看门人的研究中，不同类型的垃圾也被做了笔记并进行了了分类。以下材料是从对一所乡村高中的研究中摘录的，属于“被研究者对人和事的看法”这一类属；在这个具体的例子中就是“教师对彼此的定义”。乔迪开始谈论学校里的其他老师，她说：“你知道这学校里的老师都不错。我想不出来一个我不愿意提起的。当然人和人是会有不同的，也会有那种整天抱怨个不停的人孩子们好好的时候他们也觉得这些孩子快要毁了。孩子们不应该受歧视。他们通常从来不会做任何事去帮一个不够机灵的孩子这里确实有这样的一群人。他们整天混在一起，都是男人，非常保守。然后还有些苦干家，他们不会气馁

28、，愿意多付出一些。五、过程码过程码，是那些方便对事件序列、随时间的变化以及从一种状态向另一种状态的转变进行归类的词和短语。为了使用一个过程码，研究者必有将一个人、群体、组织或活动看作随时间变化的，并且能认识到一个至少分为两部分的序列中的变化。典型的过程码包括时间段、阶段、状态、转变、步骤、生涯和编著年表。另外，过程码族中也包括序列中的关键点(如转折点、基准点、过渡点)。过程编码在组织生活史材料中很常用.这个编码分类就是被研究者生命中明显可以分开的几个时期.强调教育状况的个人生活史可以包括这样的编码分类(1)早期生活,(2)迁居新泽西,(3)入学第一天,(4)纳尔逊夫人,(5)纳尔逊夫人后的小学

29、时代.(6)中学的前几周,(7)成为一个青少年,(8)高中后。注意这里的编码暗示了被研究者如何排列她的生活。这里的编码并不反映统一的时间跨度或者其他研究者强加的时间段。在建立生活史编码系统时,被研究者自己的分类方案通常就作为编码了.过程编码方案也是案例研究中常用的数据组织方式。在这里,组织随时间的发展变化是关注的焦点。同样,对有计划的社会干预的研究可以用一个编年编码方案来编码,编年编码是历史研究的基础。在有的研究中,过程编码分类是占统治地位的,但在其他研究中可能只是作为被用到的多种方法之一。比如,在一个对教室的研究中,下列标题揭示了作为其他编码族的补充的编码分类:“教师生涯的阶段”、“学年”、

30、“学校的一周”、“被青少年群体接受的步骤”，还有“退学的过程”。被编码为“教师生涯的阶段”的数据单元的例子如下：我在这五年了，虽然我不觉得自己像马奇和苏那样老资格了，但我也不再天真了。当我看到新老师进来时，我会对自己说：“你们有的受了，我就是这样过来的”。六、活动码活动码用来指代常规性发生的行为。这些行为可以是相对非正式的，并且可以衍出类似“学生抽烟”、“开玩笑”或“放电影”这样的类属，或者是作为环境的正式组成部分的其他经常发生的行为，像“学校中的早操”、“午餐”、“出勤”、“学生访问校长办公室”、“班级出游”和“特教案例会”。可以用这样的标题来编码的数据单元是显而易见的。下面是从一个小学的特

31、殊教育项目的研究中摘出的例子。这个会议是关于有情绪困扰的儿童应该被如何安置在班里的。尽管会议应该11点开始，但我11:05到时屋子里一个人还没有.(O.C.:这是我参加的第三次会议了,其他人十分钟后才会陆续赶来而且只有一半人出席.)第一个到的人是布朗博士。七、事件码这类编码指向那些记录你所研究的环境或采访的研究对象生活中发生的特定活动的数据单元.事件码指向那些频繁发生或者只发生一次的事件。比如,在一个研究中,有采访女性的小学经历的环节,第一次月经是所有女人都提到的事件。这个事件就成为一个编码分类。在参与式观察的研究过程中,能够成为编码分类的事件是研究对象足够注意并大加讨论的事件。在你的研究之前

32、发生的事件可能是被频繁讨论的话题。在一些参与式观察研究中以下事件成为编码分类:“教师被抄鱿鱼”、“教师罢工”、“骚乱”和“学校庆典”。以下引文是被编码为这种编码分类的数据的例子，“骚乱”一词是从与一位教师的谈话中摘出的。出事那天来了很多警车，大部分孩子不知道发生了什么事。布朗警官没有浪费时间。事情太严重了，学校仍然没有渡过难关。八、策略码策略指的是人们用以完成各种事情的战术、方法、技术、伎俩、手段和其他有意识的方式。比如，教师采用一定的策略来控制学生行为、教授阅读、使学生顺利通过一个学年、逃避在大厅里的义务、得到他们想教的班级。学生利用策略来通过考试、会见朋友、对冲突的需求进行协调。校长利用策

33、略来摆脱老师、开设新的职位或减少旷课。以下引文可以被编码为类别码“控制班级的策略”：德雷夫人走进教室，没人老老实实在座位上坐着。大家都在站着说话，有的声音很大。詹米开着他的收音机。德雷夫人用一种演讲的语调说“我们开始上课”，但明显听得出不耐烦，她等了一秒，学生们照旧说笑。他侧身向詹森说了些话，我听不到。然后詹森用一副很大的唱歌的腔调说“注意了！注意了！我要说个通知！”大家都不说话了，看着詹森。他说：“开始上课了，安静点。”大家都坐下了。里昂大声说：“詹森老大，你应该拿薪水的！”德雷克夫人带着笑容对里昂说“你没听到吗？”九、人际关系和社会结构码对于人们之间不是被组织结构图定义的那种常规行为模式我

34、们称之为人际关系。人际关系码所包含的数据单元有派系、友谊、爱情、联盟、角色设定和职位，它们代表了这类编码分类的一部分。对一个环境中人际关系的总体描述称为“社会结构”。对这个领域的涉及引向一个社会结构描述系统的建立。下面是跟人际关系相关的一个数据单元，可以被编码为人际关系/社会结构码，比如“学生友谊”：学生们走进本班的教室，一群男孩提姆、哈里、彼得和布莱恩站在门边，半坐在课桌上，聊天。他们昨天也是这么干的。玛丽和苏一起进来，两人坐在一起，贝丝和艾利森也是如此。（O.C.:男生似乎是成群结伙地玩。相反，女孩总是一对一对地玩。我将会检查这个结论是否成立。有的孩子跟其他人并无联系，有的则经常在一起十、

35、叙事码叙事码描述了谈话本身的结构。当数据提供者告诉你他们的故事时，他们实际上提供了一个有特定框架的生活记述。如果是以叙事形式来呈现的，那么叙事的结构是什么？故事从哪里开始？讲了什么？如何结束的？数据提供者组织他们的故事时，有些什么冲突？通常，数据提供者会想同时表达两个观点，或者前后矛盾，或者被牵扯到多个方向，或者他们无法用言语清楚地表达某种情形。以下两则数据显示了这些问题。两个访谈记录都是关于一个女大学生对性别的看法的研究项目的，研究的访谈部分探索了来自九个专业的低年级高年级学生的观点，以下两段数据的提供者来自生化专业。访谈记录诠释了一种叙事形式和一个冲突。摘录1:詹妮弗：你能谈谈在DC的成长

36、经历么？基沙：呃，DC是个文化多元的城市，但我长大的区域主要是黑人区。说到上学之类的事情，我读书的学校里，也主要是黑人。我成长的环境不太好。詹妮弗：你说“不太好”是什么意思？基沙：嗯，比如，吸毒的街坊邻居。可能是住房项目的问题或者是什么。当我假期回家时，大家都以我为荣，因为，你知道，我出去读书，我不像，你知道我过去一直是个很有决心的人。我从未想过（高中）毕业后就待在家里什么也不做。所以，我好像从一开始就知道自己想做什么。詹妮弗：你觉得这种想法是从哪儿来的呢？基沙：呃，我父母，他们从没嗯，我父亲他中学都没毕业，我妈妈，因为怀了我中学没毕业。所以，我看到了父母的挣扎。然后，我就希望自己过得好一点。

37、这就是唯一的原因。我一直很喜欢学校，我想要一份事业。你知道吗，高中时有很多好老师鼓励我，你知道吗，他们一直在那儿，一直帮我。摘录2詹妮弗：好的，你说自己是班里的少数派之一，这是怎么回事？基沙：呃，我都习惯了。没什么问题，我虽然不会那么说，但是我觉得教授们对我的期望更高只是因为我是女生，又是少数民族。我们在这个专业里是受歧视的。詹妮弗：嗯基沙：所以，就像，我知道我的导师希望我做得很出色。同样，与我联系比较紧密的教授也是这样。比如说，在有机实验课上，我是唯一的黑人学生。我的意思是，这并没有给我太大压力，比如，有时班里很多人看我的眼光好像在说“她根本不知道自己在做什么”但我总是第一个离开教室的，而且

38、我总是做得很棒！有个女孩是我的搭档，我们本该一起做实验，但我并不真的和她一起做，因为她总是最后一个离开的。而我是第一个离开的，你知道吗？詹妮弗：嗯。基沙：而且我的实验报告总是比她的得分高。她总是说：“你怎么得那么高的分？”她的口气就好像在说：“你不应该得那么高的分。”你知道我在说什么吗？詹妮弗：是的，如果我听得没错的话，你从教授那里得到的积极反馈比从同班同学那里的要多？基沙：嗯，而且，我告诉你，在物理实验课上，我也是唯一的黑人学生。我在这个课上也没什么问题，跟人相处也挺好。实验小组有个男孩每周未都来，我会给他辅导物理和实验。他很酷，他不会，大多数人都不会，认为这有什么肤色问题。我认为他们过分地

39、注意我，只是因为我们在班级里实在是太少了。但是这并不是什么问题，我已经习惯了。关于基沙如何讲述自己的故事,她叙述故事的方式有很多地方值得分析.对这些故事提出的问题包括以下几点:1.基沙如何构造她的生活故事？我们对这个故事似曾相识是因为之前听到过类似的，出乎意料的是，到目前为止，基沙实现了一个美国梦，借助一些老师的帮助，几乎是自力更生地提升自我，进入一个有利的职业领域。尽管基沙对社会中的种族问题有清醒认识，但是她相信个人努力。2.你在基沙谈话的哪里发现了冲突？冲突通常是一个多产的分析领域，因为它们暗示着挣扎。在基沙谈论自己作为某些科学课班级里唯一非裔美国人的经历里，她既描述了突出的感受，又坚持自己不以为这是个问题。基沙在此面对的究竟是什么？研究者事先设定的编码系统有时研究者会被他人雇用去探索某一环境或研究对象的特定问题或方面。在这种情况下，编码分类会或多或少地提前被设定。在开展的一个对残疾儿童的研究中，研究者建立了一个主题列表给那些参与研究的人，指导他们收集数（参见表10.1）。这稍后成为研究者的编码分类。许多评估研究的编码方案会受研究资助方和开展研究的人之间达成协议的影响，有时甚至是对协定的一种直接反映。此时编码可以