這是第一本以繁體中文撰寫的 Q 排序行為洞察方法完整教學書。
為什麼價格這麼高,因為我設計了一個免費的軟體給您使用(除了一鍵輸出報告需要贊助外),讓您不用架站、就可以用到數十萬台幣功能的軟體
快速收案與判讀KADE統計分析結合AI指令協助分析
本書搭配作者研發的世界首創 Qsort-Owl 免費線上平台,提供完整的研究工作流體驗——不需架站、不需安裝軟體,在瀏覽器中就能完成從 Q 排序設計、資料收集、KADE 逆向整合分析,到 AI 輔助學術寫作的完整流程。
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從「為什麼傳統 Q 排序只看結果、不看過程」的核心問題出發,帶領讀者認識 Qsort-Owl 平台獨創的行為追蹤技術——在參與者排序的同時,自動記錄認知衝突、猶豫陳述、移動軌跡等決策過程數據。
白話文解說,不需統計學或 Q 方法論背景也能讀懂
每章附「動手做」實作練習
完整案例:30 位大學生的 AI 輔助學習態度研究
搭配世界首創 Qsort-Owl 行為洞察平台操作示範
涵蓋從入門到論文發表的一站式指南
為什麼需要這本書
如果你做過 Q 方法論研究,你一定有過這樣的經驗:參與者排完序,你拿到一個數字矩陣,然後把它丟進 KADE 或 PQMethod 跑因素分析。因素出來了,你開始解讀——因素一的人在 S07 上給了 +4,因素二的人在 S07 上給了 -3,所以 S07 是區辨陳述。
但你心裡可能會想:那位給 +4 的人,是毫不猶豫就決定的,還是來回掙扎了很久才放在那裡的?
傳統的 Q 排序工具無法回答這個問題。它們只記錄最終結果——一個靜態的快照。排序過程中的猶豫、衝突、妥協和修正,全部被壓縮成一個乾淨的整數。
這本書介紹的 Qsort-Owl 平台,就是為了解決這個問題而設計的。它在參與者排序的同時,自動記錄五種行為數據——認知衝突、猶豫陳述、行為複雜度、爭議陳述、移動軌跡——讓你不只看到「他排了什麼」,還能看到「他是怎麼排的」。
更重要的是,Qsort-Owl 建構了一個完整的逆向整合工作流:你把資料匯出到 KADE 做因素分析,分析完後把因素結果回匯到平台,系統自動把統計結果和行為數據交叉比對。你可以問出傳統方法問不出的問題:「因素一的成員是否整體比因素二更猶豫?」「哪些陳述在特定因素中引發了系統性的認知衝突?」「誰最適合做深度訪談?」
這本書適合誰
本書適合以下讀者:
碩博士研究生:正在或計劃使用 Q 方法論的研究者。本書從零開始教你 Q 方法論的基礎和 Qsort-Owl 的操作。
大學教授與研究者:想了解 Q 方法論中行為追蹤的最新發展,或想為研究方法課程增加新內容。
對 Q 方法論有興趣的自學者:聽過 Q 方法但不知道從何開始。本書提供了一條從概念理解到實際操作的清晰路徑。
已有 Q 方法論經驗的研究者:想在現有的 Q 研究中加入行為洞察的維度,讓因素詮釋和訪談設計更有深度。
不需要的先備知識:
不需要 Q 方法論背景。本書從頭開始介紹。
不需要統計學基礎。你只需要看得懂表格和百分比。
不需要程式設計能力。Qsort-Owl 在瀏覽器中操作,KADE 有圖形介面。
不需要其他 Q 方法論書籍的先備閱讀。本書獨立成冊。
如何使用這本書
本書共分六個部分,建議依照順序閱讀:
第一部 Q方法基礎(第一~二章)
建立觀念基礎。理解 Q 方法論的歷史、核心邏輯,以及如何設計一個 Q 研究。
第二部 Qsort-Owl 平台(第三~五章)
認識平台並學會操作。從設計理念、專案設定,到四階段排序流程的完整教學。
第三部 行為洞察分析(第六~七章)
核心理論章節。深入理解五大行為指標的定義、理論基礎和研究詮釋方法。
第四部 逆向整合工作流(第八~十章)
實戰操作。學會 KADE 整合、分析工作流操作,以及訪談候選人選擇矩陣的使用。
第五部 AI 輔助與學術產出(第十一~十二章)
從分析到論文。學會使用 AI 寫作模板和完整報告生成功能。
第六部 案例與進階(第十三~十四章)
完整案例研究示範,以及常見問題與研究建議。
「動手做」區塊
每章都有標示「動手做」的實作練習。建議在閱讀時就跟著操作——Q 方法論是一種「做中學」的方法,光讀不做很難真正掌握。
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