MLJ对研究的问题指出先要框架，然后问题，后方法

题目和研究问题一起看 ，核心概念和核心焦点

概念别人做过的，焦点是自己要做的

研究问题的来源，是呈上起下的作用

问题分3类来源

加深认识

系统认识

改善实践

改变情景

量化是统计方法，量化研究问题是精确化的数据问题，应用语言学的量化复杂

1找数值多少？-描述性统计

2找数值的关系 词汇量与阅读成绩关系等 相关分析和回归分析

3找差异  数值差异 他检验和方差分析

表述方法：

找多少，词汇量多少，文本覆盖率多少，比较

找关系 每一个区别性特征与口语关系

所有区别性特征与分数特征

relate to  一对一

contribute to  多对一

找差异  differ by 口语任务表现分数等级的差异

what  差异最明显的有那些？

1. 研究问题的作用

怎样抓住重点？研究问题和题目一起看？

找核心概念（别人做的）、研究焦点（你做的）。

2.研究问题来源：加深认识、改善实践、改变情景

3.量化研究问题的分类：

①找多少-描述

②找关系-相关分析、回归分析

③找差异-T检验、方差分析

4.如何表述问题：

找多少

-what is  does more/less than   is the same

找关系

relate to   contribute to

找差异

differ by   what

四大主流期刊

apllied lin MLJ language learning

studies in sla 

什么是研究？用数据回答问题。

什么是量化研究？描述、相关、回归、对比、bi'jiao

问题是如何形成的？

1.从文献中找问题

2. 从实践中找问题

①情景要聚焦 

②概念要核心

③wen'ti'yao'he'li

数据是如何收集的？

证据性-数据即证据

代表性

工具的有效性

步骤的科学*ng

研究就是用数据回答问题

量化研究最关键在于研究问题的属性，即是否需要对研究对象进行量化描述，对研究对象之间的关系进行预测，对研究群体之间的差异进行分析

对群体进行量化性描述---描述研究

两者之间关系的研究---相关研究

多个群体与一个群体之间的关系进行量化分析---回归

两者之间差异的关系的量化分析---对比研究

多个群体之间差异的量化分析--比较研究

假设检验

基础：分布

虚无假设：先对总体的特征作出某种假设

原理：小概率反证法思想

检验虚无假设是否显著，并推论到总体

spss 20.0 可以选择中文，如果出现乱码，可以视图---字体---中文字体

数据视图---进行分析的数据

变量视图---对变量进行调整的地方

度量：等比、等距数据

序号：顺序数据

名义：称名数据

自动弹出的output，各种采取的操作和结果界面

论文标题---核心概念---研究问题

描述性统计：

频率统计：每一种类别中有多少个，数数

集中量数：一堆数据聚拢的程度，例如平均数

离散趋势：一堆数据分散的程度，例如全距

第一步：数据录入

第二步：”分析“---描述统计---频率---从左边到右边，然后”图表“---直方图（勾选正态曲线）---返回点击确定

解读：

有效百分比：频率/有效数值

累积百分比： 项目有效百分比不断累加

如何呈现结果：

1. 对应问题：

2. 绘制图表：简单，线条清晰（三线表）；清楚，行列与符号；明了，重要信息要框出来

3. 文字说明：说明相关数字之间的逻辑关系

两个事物或者两种现象之间的相互关系进行讨论和描述

找出一个锚定点

词族（word family)：头词加上它的屈折变化和派生变化后的形式

词条（lemma）：头词加上屈折变化，而没有派生变化

如何收集相关性数据的收集

1. 对象： 

2.工具：平均降频

3. 步骤：

是否存在重叠： 可以转换为相关性

线性关系：两个变量之间的关系保持一致，两个变量分别为横轴和纵轴，关系为一条直线

曲线关系：两个变量之间的关系会出现转折，关系为曲线

相关强度：绝对值在0到1之间波动，0 代表没有关系，1代表两个变量之间有完全的关联

相关方向：正相关代表变化方向一致，负相关代表逆向发展

相关和因果之间的分别：相关代表单纯的关联，因果代表的是一者会导致另一者的变化

如何做相关：

分析---相关---双变量---左边的变量全部选择---Pearson(等距或等比）,Kendall的tau-b，Spearman(顺序）

如何解读

Rho系数（Spearman)

星号

显著性：   

如何分析

1.对应问题     

2.重制表格 不需要用X表示   或者添加新的东西

3. 文字说明：解释熟悉无法说清的问题，尤其是相关数字之间的逻辑关系                              经典例句：

Table 4 provdies an overview of ...

回归：多个事物和一个事物之间的关系

区别性特征

单个区别性特征和某一事物的关系

range: www.victoria.ac.nz/lals/about/staff/paul-nation

sketch engine

www.sketchengine.co.uk

CLPAT lang

range

sketch engine

clpat

coh-metrix

lexile

变量——属性

变量的四种类型——称名、顺序、等距、等比

样本——总体-部分

样本的性质——样本量+代表性

对象：区别性特征数据，成绩数据

工具：口语测试，整体评分方式

步骤：1.每个区别性特征量化

          2.口试评分：试评，评分，确定结果

          3.人工编码：编码体系形成；编码误差控   制；编码结果计算