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淡江大學國際企業學系助理教授;世新大學行政管理學系教授
問卷調查題型設計的效應檢證:以「政治知識」測量的隨機實驗為例
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問卷調查係為了探詢受訪者對特定議題之意見、態度或行為,不但受訪者本身所擁有的相關訊息多寡可能影響其回答意願,題目與選項的設計型態也會左右受訪者的回答模式。有鑑於實務上大多數的問卷調查常囿於調查成本與問卷長度的考量,無法針對同一概念採取多元的題型設計,以確認受訪者在不同題型設計下的回答模式。因此,本研究乃採取實驗設計方式,以台灣選舉與民主化調查(TEDS) 的政治知識測量題組為例,依據:(1)「開放VS. 封閉」的題型設計,(2) 是否提供「無反應」選項,設計成四種不同版本的問卷題目。以大學生為施測對象,採取「後測控制組設計」(posttest-only control-group design),將不同問卷版本依實驗設計原理,隨機發放給學生填答,共計回收1,110 份有效問卷。
本研究結果有幾個發現:(1) 題型和無反應選項的設計的確會影響到受訪者的回答模式,封閉型的題目設計有助於增加受訪者的答對比例,同樣也會產生高於開放型題目的答錯率;(2) 開放型的題目設計,因無選項可供參考,也會降低受訪者的回答意願,因而有較高的無反應比例;(3) 藉由題型和無反應選項的組合設計,可以較為精確地估計Mondak(1999) 所建構之受訪者類型,但各類型的比例組合會因政治知識測量題目的難易而產生較大的變動。
張順全,馬偕醫學院全人教育中心助理教授。
莊文忠,世新大學行政管理學系教授兼系主任(通訊作者)。
超越藍綠?政治版圖在2014年臺北市長選舉的新應用 文章下載
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2014 年臺北市長選舉由一位過去偏向綠營,但選戰中既標榜白色力量,又不斷號召「One City One Family」的無黨籍候選人柯文哲醫師最後以壓倒性票數勝出。因而,臺北市已打破傳統壁壘分明、根深蒂固的藍綠政治版圖之說甚囂塵上。然而,「超越藍綠」出現在首善之都臺北市究竟是迷思抑或是事實?本研究為深究其代表意義,乃以臺北市藍綠政治版圖為基礎,引入多種分析趨勢變遷之無母數統計方法互為發凡,提出多項統計證據佐證,並演繹其在臺北市長選舉的新應用。申言之,本研究充分應用中央選舉委員會之總體選舉資料的特性,以臺北市各里為分析單位,使用集群分析展現臺北市的政治版圖。其後以Mann-Kendall 檢定法,據以定性分析國民黨候選人得票率在版圖內的時空相對變動趨勢,並以Theil-Sen 斜率推估法進行趨勢斜率的定量估算,再進一步評估變遷中顯著的改變點。最後以政治版圖為基礎,整合取自總體選舉資料之衍生變數,得到代表特定政黨或藍綠陣營吸票實力的相關訊息,同時觀察政黨催票的影響效果。研究結果除了發現2014 年臺北市長選舉結果的確出現超越藍綠的現象,更進一步討論表象背後真正的意涵。
張順全,馬偕醫學院全人教育中心助理教授。
莊文忠,世新大學行政管理學系副教授兼系主任。
張正享,世新大學行政管理學系碩士。
解讀政黨票源與分裂投票:布蘭德-奧特曼差異圖和政治相對發展指標的新應用 文章下載
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我國近年來持續推動選舉制度改革,如 2008年將立委選舉改為「單一選區兩票制」,2012年首次將總統與立委選舉合併辦理,選民可同時投下總統、不分區立委與區域立委三張選票,此一制度變革提供了研究全國性選舉的政黨票源與分裂投票的機會。過去有關分裂投票的實證研究,或是透過民意調查的個體資料、或是利用選舉得票的總體資料、也有的是同時結合個體和總體的資料進行分析。不過,這些方法皆未考量各地區的選舉人口規模、政黨或候選人在特定地區的得票數相對全國得票數的比例,故難以綜合判斷分裂投票行為與地域性的票倉大小、政黨票源之間的關係。

本研究嘗試提出新觀點,檢視全國性選舉的政黨票源與分裂投票現象,並以 2012年的選舉結果為例,說明與驗證新測度方法的效果。在分析流程上,首先,以 368個鄉鎮市區為分析單位,計算各政黨和藍綠陣營的得票率,並以傳統的分裂投票測量方式計算得票率差距;第二,以布蘭德 -奧特曼差異圖呈現各政黨在不同得票實力地區的分裂投票樣態;第三,討論布蘭德 -奧特曼差異圖的特性及限制,進而建構一套政治相對發展指標 ─ BDI和 CDI,提出可同時解讀政黨票源與測度分裂投票的新框架,衡量選民支持特定政黨或藍綠陣營的相對強度;最後,將此測度結果和傳統方法所得結果進行比較,並說明未來研究方向。
莊文忠,世新大學行政管理學系副教授。
林美榕,淡江大學國際企業學系助理教授。
指數或量表?以TEDS的政治知識測量為例 文章下載
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公民的政治知識被認為是探討民主政治品質的重要面向,當公民對政治事務具備基本認識,將有助於民主政治的發展。雖然已有不少學者從理論觀點探索政治知識的來源或解釋因素,在經驗層次也發展出若干測量政治知識的方式,但迄今仍缺乏強健的證據證明其測量方式的有效性。換言之,從研究方法觀點析論政治知識測量之信效度的研究仍不多見,更遑論採取複合性測量方式所設計的題目,其難易度是否足以區辨不同政治知識水準的民眾?及該題組究竟是屬於指數或量表的型態?

本研究以2012年TEDS的政治知識題組為例進行效度分析,並檢證這些題目是否符合Guttman量表結構。本研究的發現如下:首先,這七個題目涵蓋了政治知識的不同面向,但有關政治人物的測量偏多。其次,影響公民之政治知識高低的個人背景變數與過去研究幾乎一致,顯示測量效度不錯。第三,題目的難易度雖符合應介於0.1和 0.9之間的經驗法則,但題目的難易區隔仍有改善空間。第四,此一題組也符合Guttman量表的邏輯結構,具有累加性質。最後,從量表建構的效度與精簡性觀點,此一測量題組仍有精簡空間,未來可設計一些有關政府本質、施政作為或政治環境的題目,從中選擇難易度適中的題目納入量表組合,以提高量表的鑑別力。
張順全,交通大學經營管理研究所博士候選人。
莊文忠,世新大學行政管理學系助理教授。
探索選民的投票行為變化:應用機率分配模型的預測方法 文章下載
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現代民主國家在選前不同階段,為了即時掌握民意,無論是政黨、候選人或媒體,皆會運用民意調查的方式來探索當時的民意取向,又稱之為「賽馬式」 (horse race)民調,而學術機構基於研究的興趣,亦有不少政治學者投入選舉民調的分析。這類民調所關注的焦點常是為了解候選人受選民青睞的消長趨勢,並且據以 預測未來選舉結果,但是,往往選舉結束後,當我們檢視投票結果,卻不時發現選舉民調中的贏家,最後未能勝出。是以,發展出掌握選民的投票行為變化的選舉預 測方法,瞭解並補強「賽馬式」民調不足之處即成為重要的研究議題。

本研究嘗試利用過去選舉經驗資料,改進單純使用民意調查結果所作之選舉預測。就預測方法論而言,本文提出的選舉預測模型乃符合貝氏統計架構。此一架構所欲 掌握的是選民投票行為中所潛藏的異質性,探索選民的投票行為昨日、今日、明日的變化。綜言之,本篇文章的研究所得價值有三:(1)本文成功應用貝塔-二項 機率分配(beta-binominal distribution)模式改進單純使用民意調查結果,發展輔助賽馬式民調預測模型,及提供作為評估該次選舉是與過去開票結果不同的「變天型」抑或是 「維持型」的預警指標;(2)採用貝氏統計觀點,加入先驗知識,建構投票行為的機率分配模型,並利用此一機率分配模型處理未表態資料,預測選舉民調中未表 態受訪者的投票意向;(3)將本研究所建立之模型應用在國內外不同選舉,檢證本模型的適用情境。其中2004年美國總統大選整體性民主黨候選人和2006年台灣高雄市長的選舉國民黨候選人的得票率預估,都獲得相當準確的效果。研究結果也同時指出若干校正不足的問題點,說明未來值得繼續發展的方向。