I-Cap Student Research Project

I-Cap Student Research Project 项目名为“建立 'I-Cap' 一站式學生研究支援平台以改善學生和導師本科項目研究的教與學"(T01/QESS/2024)，由東華學院及香港浸會大學附屬持續教育學院負責，並獲QESS全數資助(2025-2027)。

🖥️質性資料分析(Qualitative Data Analysis) 逐步指南📋想知道如何將質性資料(Qualitative Data)轉化為有意義的洞見嗎？本篇推文將介紹典型質性資料分析流程的主要步驟。雖然主題分析（Thematic A...
16/09/2026

🖥️質性資料分析(Qualitative Data Analysis) 逐步指南📋

想知道如何將質性資料(Qualitative Data)轉化為有意義的洞見嗎？本篇推文將介紹典型質性資料分析流程的主要步驟。雖然主題分析（Thematic Analysis）、紮根理論（Grounded Theory）、詮釋現象學分析（IPA）及內容分析（Content Analysis）等方法在具體程序上各有不同，但它們均包含一些共通的核心階段。

1. 釐清研究目的與分析方法
2. 準備及整理資料
3. 熟悉資料內容
4. 初步編碼（開放式／逐行編碼）
5. 建立編碼手冊（Codebook）
6. 聚焦編碼／主軸編碼
7. 發展主題或概念
8. 撰寫分析備忘錄及進行反思
9. 驗證及優化分析結果
10. 詮釋並結合研究情境
11. 報告研究發現

除了分析流程外，我們亦整理了一些實用技巧，幫助你提升質性資料分析能力：

♟️先廣泛探索，再逐步聚焦，讓意想不到的觀點有機會浮現。
🧩使用一致的命名方式及版本管理，以避免混亂。
🎤定期回顧分析方向，確保與研究問題保持一致。
🎬不必追求固定數量的編碼，而應以達到理論飽和或「資訊效力（Information Power）」為目標。
🔦引用受訪者語錄時應保持精簡並提供適當脈絡，以保留其原意與聲音。

掌握質性資料分析(Qualitative Data Analysis)需要時間與實踐，但清晰的分析流程和適切的方法能讓整個過程更有系統、更易於管理。歡迎收藏這篇文章，並在下一個研究項目中運用這些步驟與技巧，提升你的分析成效！

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🗒️SmartPLS中的PLS-SEM路徑分析：快速指南💻初次接觸 PLS-SEM？本資訊圖表將 SmartPLS 的分析流程簡化為七個簡單步驟，幫助研究人員與學生從資料準備到產出有意義的研究洞察，輕鬆掌握 PLS-SEM 分析流程。1. ...
12/08/2026

🗒️SmartPLS中的PLS-SEM路徑分析：快速指南💻

初次接觸 PLS-SEM？本資訊圖表將 SmartPLS 的分析流程簡化為七個簡單步驟，幫助研究人員與學生從資料準備到產出有意義的研究洞察，輕鬆掌握 PLS-SEM 分析流程。

1. 準備資料（Prepare Your Data）
清理與編碼資料
處理缺失值
確認樣本數充足
檢查極端離群值

***SmartPLS： 建立專案（Create Project）→ 匯入資料（Import Data）

2. 建立模型（Build Your Model）
建立潛在構念（Constructs）
指派觀察指標（Indicators）
設定測量模型類型：
反映式（Reflective，Mode A）
形成式（Formative，Mode B）
繪製結構路徑

***SmartPLS： Measurement Model → Mode

3. 執行 PLS 演算法（Run the PLS Algorithm）
Calculate → PLS Algorithm
建議設定：
Path Weighting Scheme（路徑加權法）
300–500 次迭代
PLSc（適用於完全反映式模型）

4. 驗證測量模型（Validate Measurement Model）
反映式構念（Reflective Constructs）
Factor Loading ≥ 0.708
CR（組合信度）：0.70–0.95
AVE ≥ 0.50
HTMT < 0.85–0.90
形成式構念（Formative Constructs）
VIF < 3（可接受 < 5）
外部權重（Outer Weights）達顯著水準

5. 評估結構模型（Assess Structural Model）
路徑顯著性（Bootstrapping）
R²：0.25 / 0.50 / 0.75
f²：0.02 / 0.15 / 0.35
Q² > 0
SRMR < 0.08

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進階分析（選擇性）
中介效果分析（Mediation）
調節效果分析（Moderation）
多群組分析（Multi-Group Analysis, MGA）
測量不變性檢驗（MICOM）
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6. 報告研究結果（Report Results）
報告內容應包含：
路徑係數（Path Coefficients）
R² 值
信度與效度指標
Bootstrapping 分析設定與結果
最終模型圖

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SmartPLS 工作流程總覽:

1. 匯入資料 → 2. 建立模型 → 3. 執行 PLS 演算法 → 4. 驗證測量模型 → 5. 評估結構模型 → 進階分析(如適用) → 6. 報告結果

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✍️進行"系统综述/Systematic Review"之完整指南📑在此，我們提供一份實用且全面的系統性文獻回顧操作指南。您可根據自身研究領域（如醫療健康、教育、社會科學等）及研究問題的類型作出適當調整。• 界定研究問題與範圍制定清晰且聚焦...
17/07/2026

✍️進行"系统综述/Systematic Review"之完整指南📑

在此，我們提供一份實用且全面的系統性文獻回顧操作指南。您可根據自身研究領域（如醫療健康、教育、社會科學等）及研究問題的類型作出適當調整。

• 界定研究問題與範圍
制定清晰且聚焦的研究問題，並根據研究領域設定納入與排除標準。

• 制定及註冊研究計劃書（Protocol）
預先訂明研究方法，並依循 PRISMA 指引註冊研究計劃書（例如 PROSPERO、OSF）。

• 設計文獻檢索策略
將研究問題轉化為關鍵詞，搜尋多個資料庫，納入灰色文獻（Grey Literature），並完整記錄檢索過程。

• 管理參考文獻
將搜尋結果匯入文獻管理軟件或篩選工具，系統化地去除重複文獻，並記錄相關流程。

• 篩選研究文獻
由至少兩位審閱者進行標題／摘要及全文篩選，並於 PRISMA 流程圖中記錄排除原因。

• 擷取研究數據
使用標準化的數據擷取表格，先進行試行測試（Pilot Test），並透過雙重擷取或核對機制確保準確性。

• 評估偏倚風險（Risk of Bias）
採用合適的評估工具（如 RoB 2、ROBINS-I、QUADAS-2 等），由兩位審閱者獨立評估，並清晰說明判斷依據。

• 規劃及進行證據整合（Synthesis）
根據數據特性選擇敘述性、量化、質性或混合方法分析，並探討異質性及潛在偏倚。

• 評定證據確定性
利用 GRADE 或 CERQual 等框架，評估不同結果或主題的證據強度與可信度。

• 透明地報告研究結果
遵循 PRISMA 指引，完整呈現研究計劃書、檢索策略、研究特徵表、偏倚風險評估及清晰的視覺化展示。

• 確保研究嚴謹性與可重現性
保留完整的研究紀錄，在有需要時諮詢相關專家，並採用雙重審閱機制以提升研究可靠性。

除了上述逐步指南外，我們亦整理了實用工具推薦及「常見陷阱避免指南」，協助您更有信心、更有效率地完成系統性文獻回顧的每一個階段。

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✍️Scoping Review(範圍綜述): 7個關鍵步驟📊scoping review (範圍綜述)是一種知識綜合，它對特定主題或研究領域的現有文獻進行映射，以找出關鍵概念、理論、來源和知識缺口。與系統評論不同，範圍界定評論通常不評估納...
03/06/2026

✍️Scoping Review(範圍綜述): 7個關鍵步驟📊

scoping review (範圍綜述)是一種知識綜合，它對特定主題或研究領域的現有文獻進行映射，以找出關鍵概念、理論、來源和知識缺口。與系統評論不同，範圍界定評論通常不評估納入研究的品質。以下是範圍界定評論流程的簡要概述，並提供每個步驟的範例與提示：

1. 確定研究問題
清楚定義檢討的範圍與目標。使用 PCC（人口、概念、背景）等架構來組織研究問題。確保問題的廣泛性足以捕捉文獻的多樣性。

2. 制定協議
在「開放科學架構」（Open Science Framework，OSF）等平台上註冊議定書，以提高透明度。清楚闡明範圍與界限，以引導審查程序。

3. 進行全面的文獻檢索
用廣泛的搜尋詞彙，以蒐集所有相關文獻。記錄搜尋策略，並準備在進行過程中加以改進。

4. 篩選和選擇研究
制定明確的納入/排除標準，並貫徹應用。考慮使用 Rayyan 等軟體來協助篩選，並邀請多位審閱者參與，以確保可靠性。

5. 將資料製成圖表
使用標準化的資料圖表，以確保一致性。使用靈活且迭代的方法，允許在出現新主題時進行調整。

6. 整理、總結及報告結果
使用表格、圖表或主題地圖等視覺化工具來組織並明確呈現發現。描述性而非評估性質，著重於提供可用證據的概覽。

7. 討論影響並找出差距
與利益相關者或該領域的專家一起詮釋研究結果，並確保評論的相關性。清楚溝通差距，並建議未來研究方向。

透過遵循這些步驟並運用所提供的提示，研究人員可以進行範圍界定審閱，以全面描繪現有文獻，為特定主題的研究範圍和性質提供寶貴的見解。此流程可辨識哪些是已知的，哪些是尚待探索的，從而有助於為未來的研究、政策和實務提供資訊。

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💻如何撰寫研究的討論部分📑撰寫研究的討論部分至關重要，因為它解釋結果、說明其重要性，並將其置於現有研究的廣泛背景中。以下是一些撰寫有效討論部分的技巧：1. 開始摘要主要發現✅技巧：首先簡明扼要地總結您研究的主要發現，強調最重要的結果。2. ...
15/05/2026

💻如何撰寫研究的討論部分📑

撰寫研究的討論部分至關重要，因為它解釋結果、說明其重要性，並將其置於現有研究的廣泛背景中。以下是一些撰寫有效討論部分的技巧：

1. 開始摘要主要發現
✅技巧：首先簡明扼要地總結您研究的主要發現，強調最重要的結果。

2. 解釋研究結果的影響：
✅技巧：討論您的結果對該領域、理論或實踐的更廣泛影響，突出其重要性。

3. 與以往研究比較：
✅技巧：將您的研究結果與現有文獻聯繫起來，指出相似之處、差異和對該領域的貢獻。

4. 指出限制：
✅技巧：承認您研究中的任何限制，這可能影響結果的解釋。

5. 建議未來研究方向：
✅技巧：根據您的研究結果和您識別的限制提出進一步研究的領域。

6. 保持平衡的視角：
✅技巧：保持客觀，避免過度強調您研究結果的重要性，提供平衡的觀點。

7. 使用清晰簡潔的語言：
✅技巧：寫作時要清晰簡潔，避免使用術語和複雜的語言，以確保廣泛讀者的可讀性。

8. 連接到引言：
✅技巧：重新審視您在引言中提出的問題或假設，展示您的研究結果如何解答這些問題。

9. 突出知識上的貢獻：
✅技巧：強調您的研究如何增添現有知識體系及其潛在影響。

10. 以強有力的結論結束：
✅技巧：以概括您研究結果的重要性及其潛在影響的總結來結束。

通過遵循這些技巧，您可以撰寫一個有效溝通研究重要性和影響力的討論部分，為您的研究結果提供清晰度和背景。

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✍️SPSS中的T-Test💻在 SPSS 中，您可以進行各種類型的 t 檢驗，每種檢驗適合不同的研究情境和數據結構。以下是 SPSS 中可用的主要 t 檢驗類型及其範例：***獨立樣本 t 檢驗***比較兩個獨立群組的平均值，以確定它們之...
22/04/2026

✍️SPSS中的T-Test💻

在 SPSS 中，您可以進行各種類型的 t 檢驗，每種檢驗適合不同的研究情境和數據結構。以下是 SPSS 中可用的主要 t 檢驗類型及其範例：

***獨立樣本 t 檢驗***
比較兩個獨立群組的平均值，以確定它們之間是否存在統計上顯著的差異。

***配對樣本 t 檢驗***
描述：比較兩個相關群組的平均值。這用於相同受試者被測量兩次的情況，例如在干預前後。

***單樣本 t 檢驗***
描述：檢驗單一樣本的平均值是否與已知或假設的總體平均值存在顯著差異。

如何在 SPSS 中進行每種 t 檢驗的範例：

***獨立樣本 t 檢驗***
將您的數據輸入 SPSS，確保每個群組正確編碼。
導航至「分析」>「比較平均值」>「獨立樣本 T 檢驗」。
選擇您的測試變數（例如，測試分數）和分組變數（例如，學校）。
定義群組並運行檢驗以比較平均值。

***配對樣本 t 檢驗***
輸入數據，使每對觀察值位於兩個單獨的列中（例如，「干預前」和「干預後」）。
前往「分析」>「比較平均值」>「配對樣本 T 檢驗」。
選擇您要測試的變數對（例如，前後分數）。
運行檢驗以查看配對之間是否存在顯著差異。

***單樣本 t 檢驗***
將數據輸入 SPSS 中的一列。
導航至「分析」>「比較平均值」>「單樣本 T 檢驗」。
選擇測試變數並輸入您要比較的總體平均值。
執行檢驗以確定您的樣本平均值是否與總體平均值不同。

每種 t 檢驗類型適合不同的情境，選擇合適的檢驗取決於您的研究設計和數據的性質。SPSS 提供了用戶友好的界面來進行這些檢驗，提供詳細的輸出，包括檢驗統計量、p 值和置信區間，以協助假設檢驗。

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📊使用 SPSS 進行假設檢定♟️💻SPSS（社會科學統計軟體包）是一款廣受歡迎的軟體，用於研究中的假設檢定和數據分析。以下是可以使用 SPSS 進行的幾種類型的假設檢定，並附有簡要說明和每種檢定的例子：***T 檢定***比較兩組的平均值...
23/03/2026

📊使用 SPSS 進行假設檢定♟️

💻SPSS（社會科學統計軟體包）是一款廣受歡迎的軟體，用於研究中的假設檢定和數據分析。以下是可以使用 SPSS 進行的幾種類型的假設檢定，並附有簡要說明和每種檢定的例子：

***T 檢定***
比較兩組的平均值，看看它們是否在統計上有顯著差異。T 檢定有不同類型，例如獨立樣本 t 檢定和配對樣本 t 檢定。

***ANOVA（變異數分析）***
用於比較三個或更多組或條件的平均值。變體包括單因子 ANOVA 和重複測量 ANOVA。

***卡方檢定***
通過比較觀察到的頻率和期望頻率來檢查分類變量之間的關聯。

***相關分析***
測量兩個連續變量之間關係的強度和方向。

***迴歸分析***
評估依變量與一個或多個自變量之間的關係。變體包括線性迴歸和邏輯迴歸。

***曼-惠特尼 U 檢驗***
一種非參數檢驗，用於比較兩個獨立組之間的差異，當數據不呈正態分佈時使用。

***威爾科克森符號秩檢驗***
一種非參數檢驗，用於比較兩個相關樣本或匹配對，當數據不呈正態分佈時使用。

***克魯斯卡爾-沃利斯檢驗***
ANOVA 的非參數替代方法，用於比較三個或更多獨立組，當數據不呈正態分佈時使用。

***弗里德曼檢驗***
一種非參數檢驗，用於檢測多次測試嘗試中的處理差異，類似於重複測量 ANOVA。

這些檢定均可在 SPSS 中通過其直觀的介面進行，該介面引導用戶設置和執行統計分析，使其成為各種研究領域中進行假設檢定的強大工具。

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📑‘I-Cap’ 研究研討會——研究專案的問卷設計與資料分析📝🫵 ’I-Cap’ project 的第六場研究研討會現正誠邀你參與！🤙本次研討會題為「研究專案的問卷設計與資料分析」，由香港中文大學（CUHK）學能提升研究中心的Dr. WON...
23/03/2026

📑‘I-Cap’ 研究研討會——研究專案的問卷設計與資料分析📝

🫵 ’I-Cap’ project 的第六場研究研討會現正誠邀你參與！🤙

本次研討會題為「研究專案的問卷設計與資料分析」，由香港中文大學（CUHK）學能提升研究中心的Dr. WONG Kin Chi主講。

歡迎參加這場 1.5 小時的講座，Dr. WONG將探討研究專案中問卷設計與資料分析的精髓。目標對象包括本科與研究生、研究生導師以及青年學者。不要錯過這次提升研究技能的機會。
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立即登記:
https://forms.cloud.microsoft/r/zkPsRdU8X3

更多’I-Cap’ 項目詳情:
https://www.twc.edu.hk/.../QESSICapProjectResearchSeminars

📚研究方法之提示：焦點小組訪談📋進行焦點小組訪談需要精心的計劃和引導，以收集豐富的質性數據。以下是一些進行焦點小組訪談的提示，並附有每個提示的例子：***明確定義目標***清楚地確定焦點小組的目的，以指導討論並確保收集到相關數據。***謹慎...
27/02/2026

📚研究方法之提示：焦點小組訪談📋

進行焦點小組訪談需要精心的計劃和引導，以收集豐富的質性數據。以下是一些進行焦點小組訪談的提示，並附有每個提示的例子：

***明確定義目標***
清楚地確定焦點小組的目的，以指導討論並確保收集到相關數據。

***謹慎選擇參與者***
選擇能代表目標群體並能提供與研究相關的多元觀點的參與者。

***準備結構化的討論指南***
制定包含關鍵話題和問題的指南，以保持討論的重點並確保涵蓋所有相關領域。

***創造舒適的環境***
確保環境舒適且利於開放討論，座位安排要促進互動。

***使用熟練的主持***
聘請有經驗的主持人來引導討論，鼓勵參與並管理小組動態。

***鼓勵開放和誠實的對話***
營造信任的氛圍，使參與者能夠舒適地分享真實的想法和經驗。

***記錄和轉錄討論***
使用音頻或視頻錄製準確捕捉討論內容，並轉錄以便日後詳細分析。

***管理小組動態***
注意主導者，確保所有成員均衡參與，防止任何一個人壟斷討論。

***系統分析數據***
提示：系統地分析數據以識別主題、模式和洞察，從而滿足研究目標。

***提供反饋和跟進***
向參與者提供反饋，告知他們的意見將如何被使用，並在需要澄清或補充信息時考慮跟進。

通過實施這些提示，您可以進行有效的焦點小組訪談，獲得寶貴的見解，並加深對研究主題的理解。

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📚'I-Cap’ 研究研討會——比較與對比量化與質化研究方法📑’I-Cap’ project 的第五場研究研討會現正誠邀你參與！📊本次研討會題為「比較與對比量化與質化研究方法」，由澳門大學（UM）教育學院蔡紹明博士（Dr. Siu Ming...
10/02/2026

📚'I-Cap’ 研究研討會——比較與對比量化與質化研究方法

📑’I-Cap’ project 的第五場研究研討會現正誠邀你參與！

📊本次研討會題為「比較與對比量化與質化研究方法」，由澳門大學（UM）教育學院蔡紹明博士（Dr. Siu Ming CHOI）主講。

📖歡迎參加這場 1.5 小時的講座，蔡紹明博士將探討量化研究方法與質性研究方法之特性。目標對象包括本科與研究生、研究生導師以及青年學者。不要錯過這次提升研究技能的機會。
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立即登記:
https://forms.cloud.microsoft/r/NWGNUABiuH

更多’I-Cap’ 項目詳情:
https://www.twc.edu.hk/.../QESSICapProjectResearchSeminars

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