KADE Q方法論統計分析實務

詳細資訊

---
## 關於本書

本書是第一本以繁體中文撰寫、專門針對 KADE（Q 方法論桌面統計軟體）的完整教學指南。Q 方法論在社會科學、教育研究、公共衛生與政策分析等領域日益受到重視，然而從事 Q 研究的華語學者，長期以來缺乏一本能夠深入說明統計原理、同時兼顧實際操作的參考書。本書正是為了填補這個空缺而誕生。

---

## 這本書解決了什麼問題？

想像一位剛完成田野調查的研究生，面前是數十份填答完成的 Q 排序資料。她打開 KADE，卻不知道「PCA 還是形心法」、「Varimax
還是手動旋轉」該如何選擇；因素負荷量要怎麼讀？Z 分數跟真正的分數有什麼關係？

她搜尋「KADE Q 方法論」——幾乎全是英文資料。

這個場景每天發生在台灣、香港、中國大陸與馬來西亞的研究室裡。本書正是為她而寫的。

---

## 本書的核心原則

每一個統計步驟，都有它存在的理由。

本書不只告訴您「點這個、選這個」，更解釋為什麼這麼做。例如：為什麼 Q
方法論要計算「人與人」的相關，而不是「變項與變項」的相關？因為 Q 方法論的分析單位是人，它要揭示的是「哪些人對事物
持有相似的主觀觀點」。理解這一點，您才能真正看懂相關矩陣，而不只是知道「這個表格是 KADE 輸出的」。

統計選擇沒有絕對答案。

PCA 或形心法？Varimax 或手動旋轉？這些不是「哪一個正確」的問題，而是「哪一個更適合您的研究目的」。本書詳細比較各種方法
的適用時機，讓您能依據研究脈絡做出有依據的選擇。

---

## 內容架構

本書共十二章，完整涵蓋 Q 方法論統計分析的每一個環節：

| 章節 | 主題 |
|------|------|
| 第一章 | Q 統計分析的邏輯基礎：為什麼 Q 的分析邏輯與其他方法不同 |
| 第二章 | KADE 軟體介紹：開發背景、安裝方式與介面功能 |
| 第三章 | 資料輸入與格式驗證：正確匯入資料的關鍵細節 |
| 第四章 | 相關矩陣：Q 排序相關的意義、計算原理與解讀 |
| 第五章 | 因素抽取：PCA 與形心法的原理比較與選擇依據 |
| 第六章 | 因素旋轉：Varimax 與判斷性旋轉的應用邏輯 |
| 第七章 | 因素負荷量：顯著性門檻、歸屬判定與特殊案例 |
| 第八章 | Z 分數：因素分數計算、解讀與因素原型排序 |
| 第九章 | 區辨陳述與共識陳述：統計定義、詮釋方法與報告格式 |
| 第十章 | 逆向整合分析：KADE 結果回匯 Qsort-Owl 的操作流程 |
| 第十一章 | 因素詮釋與命名：系統性詮釋框架與因素描述撰寫 |
| 第十二章 | 學術論文統計報告規範：APA 格式、引用規範與審查意見回應 |

每章均包含概念解說、範例資料、動手做練習與本章重點回顧。

---

## KADE × Qsort-Owl 雙平台工作流程

本書整合作者自行研發的 Qsort-Owl 線上平台（enqsortowl.web.app），示範如何將 KADE
的統計分析結果逆向匯回平台，進行因素視覺化與行為側寫分析，形成完整的 Q 研究生態系統：

1. 在 Qsort-Owl 完成線上排序資料收集（自動記錄受訪者行為）
2. 將資料匯入 KADE，進行相關矩陣、因素抽取與旋轉
3. 從 KADE 輸出因素負荷量與 Z 分數
4. 將統計結果逆向匯回 Qsort-Owl，進行深度詮釋與報告

---

## 這本書適合誰？

- 研究生：初次接觸 KADE，需要完整且深入的操作引導
- 學術研究者：已有 Q 方法論基礎，希望更深入理解統計原理
- 教師與教學工作者：在課堂引入 Q 方法論的實用參考教材
- Qsort-Owl 使用者：希望將資料收集成果與 KADE 整合進行深度分析
 

本書預設您已了解 Q 方法論的基本概念（Q 排序、Q 樣本、陳述句等），但對統計步驟尚未深入探索。若您對 Q
方法論完全陌生，建議先閱讀入門文件後再使用本書。

---

## 關於作者

李明憲，國立東華大學教育與潛能開發學系教授，Qsort-Owl 線上 Q 排序平台開發者。長期投入 Q
方法論的推廣與教學，致力於讓華語研究者能以母語掌握這套兼具量化嚴謹與質化深度的研究方法。

得獎資訊

---

關於本書

本書是第一本以繁體中文撰寫、專門針對 KADE（Q 方法論桌面統計軟體）的完整教學指南。Q
方法論在社會科學、教育研究、公共衛生與政策分析等領域日益受到重視，然而從事 Q
研究的華語學者，長期以來缺乏一本能夠深入說明統計原理、同時兼顧實際操作的參考書。本書正是為了填補這個空缺而誕生。

---
 

這本書解決了什麼問題？

想像一位剛完成田野調查的研究生，面前是數十份填答完成的 Q 排序資料。她打開 KADE，卻不知道「PCA 還是形心法」、「Varimax
還是手動旋轉」該如何選擇；因素負荷量要怎麼讀？Z 分數跟真正的分數有什麼關係？

她搜尋「KADE Q 方法論」——幾乎全是英文資料。

這個場景每天發生在台灣、香港、中國大陸與馬來西亞的研究室裡。本書正是為她而寫的。

---
 

本書的核心原則

每一個統計步驟，都有它存在的理由。

本書不只告訴您「點這個、選這個」，更解釋為什麼這麼做。例如：為什麼 Q
方法論要計算「人與人」的相關，而不是「變項與變項」的相關？因為 Q 方法論的分析單位是人，它要揭示的是「哪些人對事物
持有相似的主觀觀點」。理解這一點，您才能真正看懂相關矩陣，而不只是知道「這個表格是 KADE 輸出的」。

統計選擇沒有絕對答案。

PCA 或形心法？Varimax 或手動旋轉？這些不是「哪一個正確」的問題，而是「哪一個更適合您的研究目的」。本書詳細比較各種方法
的適用時機，讓您能依據研究脈絡做出有依據的選擇。

---
 

內容架構

本書共十二章，完整涵蓋 Q 方法論統計分析的每一個環節：

| 章節 | 主題 |
|------|------|
| 第一章 | Q 統計分析的邏輯基礎：為什麼 Q 的分析邏輯與其他方法不同 |
| 第二章 | KADE 軟體介紹：開發背景、安裝方式與介面功能 |
| 第三章 | 資料輸入與格式驗證：正確匯入資料的關鍵細節 |
| 第四章 | 相關矩陣：Q 排序相關的意義、計算原理與解讀 |
| 第五章 | 因素抽取：PCA 與形心法的原理比較與選擇依據 |
| 第六章 | 因素旋轉：Varimax 與判斷性旋轉的應用邏輯 |
| 第七章 | 因素負荷量：顯著性門檻、歸屬判定與特殊案例 |
| 第八章 | Z 分數：因素分數計算、解讀與因素原型排序 |
| 第九章 | 區辨陳述與共識陳述：統計定義、詮釋方法與報告格式 |
| 第十章 | 逆向整合分析：KADE 結果回匯 Qsort-Owl 的操作流程 |
| 第十一章 | 因素詮釋與命名：系統性詮釋框架與因素描述撰寫 |
| 第十二章 | 學術論文統計報告規範：APA 格式、引用規範與審查意見回應 |

每章均包含概念解說、範例資料、動手做練習與本章重點回顧。

---
 

KADE × Qsort-Owl 雙平台工作流程

本書整合作者自行研發的 Qsort-Owl 線上平台（enqsortowl.web.app），示範如何將 KADE
的統計分析結果逆向匯回平台，進行因素視覺化與行為側寫分析，形成完整的 Q 研究生態系統：

1. 在 Qsort-Owl 完成線上排序資料收集（自動記錄受訪者行為）
2. 將資料匯入 KADE，進行相關矩陣、因素抽取與旋轉
3. 從 KADE 輸出因素負荷量與 Z 分數
4. 將統計結果逆向匯回 Qsort-Owl，進行深度詮釋與報告

---
 

這本書適合誰？

- 研究生：初次接觸 KADE，需要完整且深入的操作引導
- 學術研究者：已有 Q 方法論基礎，希望更深入理解統計原理
- 教師與教學工作者：在課堂引入 Q 方法論的實用參考教材
- Qsort-Owl 使用者：希望將資料收集成果與 KADE 整合進行深度分析

 

本書預設您已了解 Q 方法論的基本概念（Q 排序、Q 樣本、陳述句等），但對統計步驟尚未深入探索。若您對 Q
方法論完全陌生，建議先閱讀入門文件後再使用本書。

---
 

關於作者

李明憲，國立東華大學教育與潛能開發學系教授，Qsort-Owl 線上 Q 排序平台開發者。長期投入 Q
方法論的推廣與教學，致力於讓研究者能掌握這套兼具量化嚴謹與質化深度的研究方法。
 

目錄列表