Browsing by Author "Huang, Sheng-Yu"

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    多層次嵌套資料加權估計策略之比較研究：以TALIS資料庫為例
    (2021) 黃聖育; Huang, Sheng-Yu
    調查研究需仰賴嚴謹的抽樣設計使樣本反應母體的狀況，若研究者使用分層抽樣使得資料帶有嵌套特性，採用多層次模型（multi-level modeling, MLM）能夠就個體與總體不同層次的數據進行整合分析。當多層次模型考慮到加權議題時，樣本除了其個體層加權，會因其歸屬的組別（顯性或隱性分層變數）而再次調整權重，進一步地影響估計結果。為探討加權在階層模型係數估計議題，本研究使用經濟合作暨發展組織（OECD）主導的教學與學習國際調查（Teaching and Learning International Survey, TALIS）探討估計法、加權以及樣本規模對係數估計之影響。TALIS資料庫的抽樣設計為二階段抽樣法，台灣於2018年所參與的調查工作共抽取553所學校（含高中、國中及國小，總體層次），共10,129名教師（個體層）。本研究採用國小部分資料（200所學校與3,494名教師）進行多層次分析。為了瞭解樣本規模的影響，本研究依據TALIS分層抽樣的顯性分層（公私立別、城鄉別），設計五種樣本規模（200、150、100、50與20）。基於工作壓力模式，在個體層次至入教職定向、壓力指數兩變數；總體層次至入學校公私立別、城鄉別（都市、市鎮與鄉村），解釋國小教師產生教職退縮（後悔從事教職）的多層次模型。另外，由於依變數為Likert五點量表，估計法以適合數值為量尺型態的MLR與WLSMV，並設置使用加權估計與不使用加權估計兩種設定。在五種樣本規模下，透過MLR與WLSMV反覆10次估計個體層與總體層係數，藉由反覆估計平均數與變異數，對照使用加權與未使用加權的係數估計結果。 研究結果顯示在樣本量充足的情況下（150所學校與100所），MLR與WLSMV兩種估計法在加權與未加權情況下的參數估計表現皆穩定，但WLSMV的參數估計數值普遍大於MLR估計數值約1.5至2倍，以及WLSMV估計法的標準誤明顯比MLR小，所以有著較好的檢定力，因此WLSMV會比MLR更適合被使用在依變數為分類變數的研究。不過當樣本不足時，兩種估計法在總體層次係數估計皆出現過度校正的情況，但在使用加權估計的情況下，過度校正的次數較少發生。在比較加權估計與未加權估計方面，本研究結果發現加權會降低估計的穩定度，但同時也會減少總體層級變數的估計偏誤度，因此在小樣本下層級係數雖有負數的估計結果，但仍能透過加權減少估計法過度修正的情況。綜合本研究分析結果，認為加權估計雖會降低總體係數估計精準度，但會提升係數估計的標準誤，使得估計較不穩定。因此建議研究者建立加權估計對照組以及使用不同估計法多方比較加權對係數估計之影響。
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    自我反思性民族誌研究：個人之博物館職場經驗
    (2024) 黃勝裕; Huang, Sheng-Yu
    「博物館到底是什麼？」這個大哉問，無論是誰，似乎都可以從國際博物館協會那裡獲得定義解惑，即便不甚瞭解，也能使用AI人工智慧ChatGPT找到各式各樣豐富的解答。但是對我個人而言，博物館卻是一場用身體力行，花費好長一段時間才得到的體驗。本論文採用敘事探究作為研究取向和研究方法，並以博物館定義、經營管理概念、MOA理論、激勵理論和轉化理論為探討基礎，從研究者「我」著手經營地方文化館的故事開始落筆，並以能呈現真實事件和人物，同時仍強調避免主觀性和偏見介入的非虛構寫作文體加以撰述，將我在各種不同型態、規模屬性迥異的博物館經歷逐一拉進，來回往復於敘事當中。敘事探究是一種不斷被創造、反思詮釋、修正、再反思詮釋的書寫過程，從這個過程發現，我是在經歷過無數次衍生自內心衝突導致外在對立的情況下，才逐漸認識到自己對於博物館真實的想法和理解，個人理想中的博物館形象，儼然不再是當初想像出來的博物館型態了。因此，我不再如以往的角度看待博物館了。從敘事探究分析發現，博物館存在本質與經濟價值之間的衝突應該講求優先順序但有妥協且平衡的空間，而建立高度協調的營運團隊，是博物館能夠順利運作的關鍵核心角色。此外，由於我自己的博物館經歷不斷地在面臨觀點衝突，但這卻促使我進行內省、反思，藉此找到了新的契機，協助我走出困境，發展出個人多元博物館事業的想法。這意味著，我在屬於自己的博物館職涯選項中增加了更多選擇。一個故事的結尾，就是另一個故事的開端，博物館這條路其實寬廣的很，期望藉此文引發更多博物館人的共鳴。