Sociology 357 Piliavin
DUE DATES: Summary sheet
READ THIS HANDOUT CAREFULLY! あなたは、リストされた特定の質問に答えることによって、この分析を行う必要があります。
記事の選択基準
この課題のためにレビューされた記事は、社会研究の分野における誰かの研究結果を報告するものでなければなりません。 研究は著者によって実施されたものでなければならない。 記事は学術的な読者に向けられていなければなりません。
あなたのレビューは、構造化された研究、すなわち変数、統計分析、変数間の関係などを報告する記事でなければなりません。 論文は、あなたが選んだ社会科学のトピックに関するものであれば、どのようなものでもよい。 トピックについて疑問がある場合は、私に確認してください。 社会学、政治学、心理学、教育学、ソーシャルワークの研究であれば問題ありません。 (ただし、研究論文が必要であることを忘れないでください。）
以下のタイプの論文は使用してはいけません。
- 概念や命題を論じた純粋に理論的な論文で、実証的な研究は報告しない。
- 統計や方法論の論文で、データは分析できるが、研究の大部分は新しい測定、統計、モデリング技術の改良にある。
- 過去のさまざまな研究者の研究を要約し、著者によるオリジナルの研究は報告されていない総説;
- Psychology Todayなどの大衆誌や学部生向けの読み物でよく見られる普及版や要約版;
- 方法や結果に費やしたページが4ページ未満の極端に短い報告書.
ほとんどの研究報告は、理論や他人の研究のレビューのセクションから始まるので、論文全体に目を通すか、もしあれば要旨を読んで、著者が実際に行った研究の報告かどうかを判断します。 社会学は、すべての科学分野に言えることですが、統計分析がますます複雑になってきています。 したがって、1970年代よりも新しい論文を利用することを強くお勧めします。 作業上のルールとしては、「結果のセクションで提示されている統計的分析を理解できない場合は、その論文を選択しないこと」
すべての論文は私のOKを得なければならない。 2人の学生が同じ論文をレビューすることはできません。
Where and How to Find an Article
この課題では学術的な記事を使用しなければなりません。これらは一般的な雑誌ではなく、専門誌に掲載されています。 ウィスコンシン大学では、そのような雑誌を物理的および電子的な形で多数購読しています。 ほとんどの物理的な雑誌の最新号は、メモリアル図書館の定期刊行物室に保管されています。 過去に発行されたものは、ハードカバーで巻数ごとに製本され、メモリアル図書館の南書庫の1階と2階に保管されています。 一部の雑誌の製本版は、ヘレンC.リザーブルームにあります。 White図書館のリザーブルームと社会科学系図書館にあります。 特定の雑誌の請求記号を調べるには、MADCAT で雑誌名を調べるか、定期刊行物室の雑誌リストで調べます。
特定のトピックに関する記事を探すには、図書館のホームページから利用できるデータベースを使用します。 また、あるトピック分野の論文の引用を得るには、そのトピック分野の他の書籍や論文の書誌を利用します。 もし、記事を探すのに苦労したら、記念図書館の2階で司書に助けを求めるか、私に会いに来てください。
ほとんどの方は、まずフルテキストデータベースにアクセスされるのではないでしょうか。 もしこれらのデータベースから記事を入手した場合、PDF 形式が利用可能であればそれを選択してください。 そうでない場合は、必ずすべての表と図を印刷してください。 PDF以外のファイルでは、この作業を別途行わなければならないことがあります。
もしあなたの興味が幅広く、一般的、折衷的、あるいは不確かなものであれば、書庫や予備室にある雑誌を探し、あなたにとって面白そうな記事を見つけるまでそれらをめくってみることを好むかもしれません。 一般的な社会学の主要雑誌は、American Journal of Sociology、American Sociological Review、Social Forcesです。 社会学の他のジャーナルには、以下のようなものがあります。 Journal of Marriage and the Family, Criminology, Crime and Delinquency, Social Psychology Quarterly, Sociology and Social Research, Social Problems, Journal of Political and Military Sociology, Journal of Sport and Social Issues, Sociology of Sport Journal. その他、数十の専門誌がある。
最終的な承認は、論文全体のコピーまたはプリントアウトに基づいてのみ行われ、コピーそのものに承認を記入します。 希望する論文が見つかったら、コピーし、そのコピーに雑誌名、巻数、号数、発行月、発行年、ページ数を記入してください。 著者名と論文のタイトルは最初のページにあるはずだが、なければそれも書き写しておく。 (コピーしたものにはすべて引用文献を書く習慣をつけるとよいでしょう。 そうすれば、後でその資料をタームペーパーで使おうと思ったときに、図書館に戻って情報を探す手間が省けますし、最悪の場合、見つからなくなることもありません)。 参考文献の最後のページを省略して、10セントや12セントの節約をするのはやめましょう。 私に提出するコピーには、必ず自分の名前を書いてください。
学生の論文分析の例（論文付き）
Outline for Your Article Review
PLEASE NUMBER THE SECTIONS OF YOUR REVIEW TO CORREPOND TO THE NUMBER OF MY QUESTIONS（私の質問の数に対応するように、論文の各セクションに番号をつけてください。 あなたが何について書いているのか、私が推測しなければならないのは、あなたのためにならないのです。 質問にはできるだけ簡潔に答えてください。 これは文学的なエッセイではありません。 2875>
- Introduction
- この研究が関係している問題や疑問は何ですか？ 中心的な焦点を特定できるようにする必要があります。 さらに二次的な問題がある場合は、それらも特定する。 (1-4文)
- データソースは何ですか？ (つまり、アンケート、集中インタビュー、文書、既存の統計情報、観察、実験室での操作、フィールドでの操作など）研究によっては2つ以上のデータソースがある場合もある。 どのようにデータを取得したのか、簡単に説明してください。 (2-5 文）＜489＞簡潔に、重要な発見は何であることが判明したのか。 (1-5文)
- External Validity
- サンプリングの手順について、以下の情報を、なければ「与えられていない」とし、概要を述べよ。
- Definition of the population of theoretical or substantive interest; a) What is the population of theoretical or substantive interest; つまり、著者は誰に対して一般化できるようになりたいと考えているのでしょうか。 これに対するあなたの答えは、著者が方法セクションではなく、論文の序文で述べていることに基づいているはずです。
- サンプリングフレーム、または調査した実際の集団の運用; 分析単位はどのような規則またはリストによって位置づけられたか;
- サンプリングフレームと分析単位は同じであっても、分析単位と同じであってもよい。
- サンプリングフレームから分析単位を選択する方法。 これらの単位のサンプリングは確率か非確率か。
- これはどのようなサンプル（便宜的、層別無作為など）だと思われるか。
- 回答率（郵送調査など）とサンプルサイズ；分析したサンプルサイズが最初のサンプルサイズと異なる場合（例：欠損データのために症例が削除された）、その理由を説明してください。
- 著者はサンプルまたはサンプリング手順の欠点について論じていますか。
このアウトラインがサンプリングについての理解を十分に示していないと感じる場合、あるいはこのアウトラインに収まらないサンプリングについての重要なことがある場合、必要な拡張や明確化を行う追加のパラグラフを書いてください。 (しかし、アウトラインを省略してはいけません）
よく知られている大規模な全国確率サンプルの1つを使用する記事は、専門家がサンプルのタイトルを認識し、すでに基本情報を知っていると仮定するため、サンプルに関する情報をあまり提供しません。 もし、あなたの記事がこのような状況だと思われるなら、私に確認してください。 詳細を知るために、以前の記事を追跡する必要があるかもしれません。
- サンプリングの手順を評価する。
- 実際の母集団に課された地理的またはその他の制限（上記b、d）は、研究の目的や実際的な制約に照らして正当化されると思われるか。
- 分析単位は目的の母集団に一般化できるような方法で選択されましたか。 その理由またはそうでない理由を教えてください。
- 調査手順において、サンプルに暗黙の制限を加えるようなことはありましたか（例：日中のみインタビュー）？
- 論文で得られる情報（度数分布など）は、サンプルが合理的に代表的であることを示唆していますか、それとも問題や偏りを指摘していますか？ e) 全体として、サンプリングはどの程度良かったと感じますか
- 一般化
- 厳密に言って、この研究結果はどの集団に対して一般化できますか？
- どのような母集団にこの研究結果が適用されると、合理的に確信が持てますか。 その理由は何ですか。
- どのような場合に、これらの結果を適用することを非常にためらいますか？
- 変数測定の構成妥当性
- できれば図表を使って、この研究におけるすべての運用変数とそれらが表すことを意図する理論的あるいは実質的関心の概念あるいは変数をリストしてください。 すべての運用変数について説明する必要がありますが、概念から始めて、それぞれがどのように測定されるかを説明することが、答えを書く上で最も簡単であることが多いでしょう。 1つの概念や変数に対して、いくつかの測定法がある場合もある。 すべての測定の詳細をここに「捨て」てはいけません。 これは、測定されたすべての変数と、それらの論理的関係が研究の目的とどのようなものであるかを列挙した要約にすぎません。 ある変数が他の変数とどのように関連しているかについては、ここでは触れないでください。
この質問を明確に説明するのは難しいです。なぜなら、どのように説明するかは、あなたの論文がどのようなものかによって大きく異なるからです。 おそらく最もよい説明は例です。 角打ちの記事の場合、答えはこうなるでしょう。 独立変数はフラストレータの状態である。 これは、車の種類と運転手の服装として運用されます。 従属変数は攻撃性で、これはクラクションを鳴らす潜時や鳴らす回数として運用されます。 苛立ちの状況は、青信号で車がブロックされた状態で運用される。 被験者の性別は制御変数としました。
異なる記事は異なる論理構造を持っています。 あるものは、概念と運用の区別がなく、すべてが運用に過ぎません。 また、オリジナルの概念から測定された変数に至るまで、複雑で入り組んだステップを持つものもあります。
ここで、分析単位がサンプリング単位と異なるかどうかを教えてください。 時には、1つの論文にいくつかの異なる分析単位があることがあります。 測定はこれらの単位に依存します。 - 記事の中で最も複雑または困難な変数を選択する。 つまり、著者にとって、どのように測定するか、どのように概念的-操作的なリンクを作るかを把握するのが最も困難であったに違いない変数を選択する。 この変数を “a “と呼びましょう。
a) 変数の名前をつける
1) 概念を述べ、これを測定する際の問題点や課題、他の人がどのように測定したか、なぜこの方法で測定しているのかなどについて著者が述べていること（もしあれば）の簡単な要約を述べる。 (測定方法の詳細ではなく）
2)データ分析で使用されているこの概念の測定方法は何ですか？ (例：ランズフォードでは人種的不満の尺度があり、「概念的」に二分されている)。 複数ある場合は、そのすべてを記述してください。 次に、次のことを説明しなさい：- 関連する変数が、もともと分析単位でどのように測定されたか。 つまり、最初に得られた情報項目は何か、その属性は何か。 (Ransfordの論文では、これは尺度を構成する質問と回答の形式である)
- 統計分析で使用された特定の操作変数を作成するために、元の測定変数が結合または変更された方法を説明する。 (Ransfordの論文では、これは元の質問が合計され、次に概念的な分割を使用して二分されたことになる)。 これは、指標や尺度の構築について説明するところです。 (しばしば、元の測定された変数は修正されませんでした。もしこれが本当なら、”該当なし “とだけ言ってください)。
3) 著者による、なぜこれが良い尺度なのか、あるいは何が問題なのかについての議論を要約し、因子分析や信頼性係数などの統計を含むが、他の変数との二変量関係についての資料は除外すること。
次に、測定が2番目に難しい変数を選択する。 それを “b “と呼ぶ。 - Internal Validity
- 研究における2変数仮説（明示または暗示）または質問の中で最も重要な2つを特定しなさい。 各仮説または質問について、それに最も中心的に関連する知見をリストアップする。 関連する知見が少ない場合はすべてを列挙し、多い場合は最も重要と思われるものだけを列挙せよ。
- それらはすべて、同じ一般的な考え方のバリエーションです。 この場合、議論の中心となる2つのバリエーションを選ぶ。
- 著者が実際に信じているのは仮説のうちの1つか2つだけで、他は間違っていることが証明されるための代替案として設定されている。 この場合、著者が信じていると思われるものを選ぶ。
- 議論が一連の論理的ステップを持ち、各ステップについて仮説が立てられている。 この場合、すべてのステップが重要ですが、あなたや著者がこの記事の中で最も中心的であると思われるものを選んでください。
- この記事には中心的なポイントがなく、仮説や質問、トピックがただ羅列されている。 この場合、あなたや著者が最も面白いと思うものを選んでください。
- あなたや著者が面白いと思った、あるいは驚いた追加の発見があれば、それをここにリストアップしてください。 (繰り返しになるが、所見とは、言葉による要約だけでなく、それを裏付ける数値のことである)。 (1) ですでにたくさん書いてしまった場合は、ここで「追加の発見はない」とだけ書いてもよいでしょう。
注意： 論文に統計が数個しかない場合は、それらすべてについて書くことになるかもしれませんが、論文に多くの統計がある場合は、すべてについて書かないようにしてください。 その代わり、何が本当に重要なのかを見極めるようにしましょう。 このセクションでは、データの内部妥当性を評価します。 すべての知見に当てはまるような要約文を作成することは問題ありませんが、必要に応じて知見を個別に議論することを強く意識してください。
- 結論は適切な二変量統計結果で裏付けられているか。 つまり、上にコピーした統計値を見て、それが実際に関連すると思われる仮説に関連しているかどうかを確認することです。 ひどい論文では、関連する所見が実際には報告されていないことがあります。 (ゼロの二変量関連は効果なしという仮説を支持することを忘れないでください。)
- 因果関係の推定方向、すなわちBがAを引き起こすのではなく、AがBを引き起こす理由に対して適切な正当性が与えられているか、または暗示されていますか。 もしそうなら、その理由を一文で述べてください。 そうでない場合、何が問題だと思うかを一文で述べてください。
- 多変量統計検定で制御された潜在的な外部変数をリストアップしてください。 (多変量統計テスト（回帰など）が行われていない場合は、その旨を明記すること。 )
- どのような種類の無関係な変数が、この知見にとって単に無関係であり、問題になりえないのでしょうか。 (例: 歴史的な文書に関する研究のためのオンステージ効果、1つの短い期間で行われる研究のための成熟または他の時間的な変数)。 2030>
- 研究のデザインにおいて、定数化、無作為化、または他の方法で、どの潜在的に重要な無関係な変数がコントロールされていますか。 一般的な変数の種類を列挙し、特別な問題となるもの（例えば、被験者内実験における生物学的変数）にのみ具体的に言及してください。
- 著者が論じた、問題となりうる他の変数や外来変数はありますか、それらが問題とならない理由を述べてください。 議論を要約する。
- 他に考えられる問題や無関係な変数で、著者が十分に除去されていないと考えるものはあるか。 議論を要約してください。
- 上記でまだ議論されていない、考えられる問題や無関係な変数が残っていますか。 制御されるべき変数で、制御されていないものはありますか。 別の設計にすれば、問題をなくすことができたのでしょうか？ 問題点として見えても、どう修正したらいいかわからないものはありますか？ これらのいずれかにイエスである場合、あなたの懸念を議論してください。 ここでいうランダムエラーとは、内部妥当性を脅かす可能性のある変数を特定することです。
- 全体として、あなたは発見に対してどの程度の内部妥当性を付与しますか。 その理由は何ですか。 (
- 総合評価
- この論文で使用した方法について、どのような点が良かったか、どの点が悪かったか、総合的な評価を述べてください。 2030>
- この論文の「パッケージング」、つまり理論的な導入部分と最後の議論や解釈について見てください。 実際の方法と結果が、著者の理論的・解釈的な主張を裏付けていると感じますか？ その理由は何ですか。
- この研究を行う過程で、どのような倫理的問題が発生した可能性がありますか。 研究者の倫理的判断はすべて正当化されると思いますか、それとも疑問のあるものもありますか。 その理由は何ですか。
- 最後に、この記事から知っておく価値のあることを学んだと感じますか。 (答えが「何もない」場合、その理由を説明してください。) (注意: この質問は記事に関するもので、含まれる情報の質について言及しています。)
- この分析を行った経験について私に知らせてほしいことや、この課題の将来の修正について提案などがあれば、教えてください。
- この課題のポイントは、このコースで学んだ方法論の概念を研究論文の評価へ応用することにあります。 論文で議論された手順を具体的に概念と結びつけることで、自分の能力を発揮するのです。 感想文ではなく、持ち帰りの期末試験と考えてください。 自分が何をやっているか分かっていることを証明する責任があなたにはあります。 特に
- 決して「はい」「いいえ」だけで答えず、必ず自分の答えを説明すること。
- 論文中の何か（あるいは論文に欠けている何か）に具体的にリンクさせることなく、一般的な方法論用語や原則を述べない。
- 自分の首を突っ込むのを避けるような（「間違い」とマークされないことを願って）曖昧で回避的な答えをしない。 しかし、必要なことはできるだけ簡潔に言うようにしましょう。 長ったらしい、とりとめのない答えは、何が重要かを正確に知らない証拠です。
- 「事実」の問題は、論文が言っていることとあなたが言ったことを比較し、関連する方法論の用語を正しく使う能力によって評価されます。
- あなたは何らかの立場をとっている
- あなたは授業で議論した問題を提起する方法であなたの記事について話すことによって、あなたの立場を擁護している。
- もし論文がレビューが求める情報を与えられなかったら、その論文がその情報を与えられなかったと言うことで単位を得ます。 この失敗が、関連する部分の評価の一部になるべきであることに注意してください。 (
- 論文が不明確または曖昧な場合、あるいは何かに対する評価が曖昧な場合、これらの問題を表現する回答を与えても問題ありません。 3つのクラスター（ワッツ、サウスセントラル、クレンショー）が無作為に選ばれ、クラスター内のブロックが無作為に選ばれ、ブロック内の世帯が無作為に選ばれた後、ブロックの角からスタートし、ブロックごとに8世帯という全体の割当が行われた。 ランダムサンプル」ではなく「ランダムメソッド」という言葉が使われているのは、手順が理想的でない場合に見られるようなものです。
Note: コピーには必ずフル引用を印刷または記入してください。 コピーをレビューに添付してください。
NOTE: 上記の質問の形式は、統計に入る変数が、いくつかのオリジナルの測定変数の合成である場合に、最もよく機能します。 いくつかの記事では、より興味深いのは、いくつかの関連する測定値（それぞれはかなり単純かもしれません）を持つ概念から始まり、どれが「最善」であるかを分析することです。） どの2つの変数が良い選択なのか、迷うことがあれば私に聞いてみることをお勧めします。 なお、記事によっては、すべての変数が非常にわかりやすいものもあります。 この場合は、どれか2つを選べばよいのです。 あなたの論文が複雑でないからといって、評価が下がることはありません。 しかし、私は非常に複雑でない変数を持つ人がそれらを完璧に分析することを期待していますし、ある複雑な変数の分析におけるミスはそれほど悪くないと判断するかもしれません。 (もしあなたの論文に単純と複雑の両方の変数があり、単純なものについて話すことを選んだ場合、私はあなたが運用を理解していないと判断します。それはあなたの最善の利益になりません)
注：所見とは、著者の言葉による要約ではなく、統計による実際の数値のことです。 特定の仮説が、他の変数を統計的に制御した後でも、研究デザインを変更した後でも、変数を異なる方法で測定した後でも、二変量関係が正しいことを示すいくつかの異なる知見によって支持されていることがよくあります。 もしそうなら、同じ仮説や質問に関連するものとして、いくつかの異なる知見をリストアップするでしょうが、同じ仮説に対して多くの異なる関連する数値がある場合は、最も重要なものをいくつか選び出すでしょう
論文に2つ以上の仮説や目標がリストアップされていると、どれが最も重要かを決めるのは難しいかもしれません。 論文の中心的な目的や論点を考えてみましょう（通常、序文に記載されています）。 4つの一般的なアプローチは、暗黙的または明示的な仮説や疑問の長いリストにつながる。
*** END OF REVIEW ***
Some Remarks on Grading Standards
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