1 实验与因果扩论 1
实验与因果论 3
定义因、果及因果关系 4
因果论、相关及混淆变项 8
可操弄与不可操弄的因 9
因果描述与因果解释 11
现代对于实验研究的描述 14
随机化实验 15
类实验 16
自然实验 20
非实验的研究设计 21
实验研究与因果连结的扩论 22
大多数的实验都是非常局限的，却希望其结论能涵盖得宽广 22
建构效度：从代表的层面看因果扩论 24
外部效度：从推衍的角度看因果扩论 26
作因果扩论的方法 27
实验研究与后设科学 31
昆恩派的评论 32
现代社会心理学的评论 33
科学与信赖 34
对实验的意涵 35
没有实验或「因」的世界？ 38
2 统计结论效度与内部效度 39
效度 40
效度的类型 44
对效度的威胁 47
统计结论效度 50
报告统计检定共变的结果 51
对统计结论效度的威胁 54
接受虚无假设会产生的问题 63
内部效度 64
对内部效度的威胁 66
估计随机化实验与类实验中的内部效度 74
内部效度与统计结论效度之间的关系 75
3 建构效度与外部效度 77
建构效度 77
建构的推论为什么会是个问题 79
抽样细节的评估 82
对建构效度的威胁 87
建构效度、实验前的剪裁，及实验后的确定 97
外部效度 99
对外部效度的威胁 103
效量的稳定不变相对于因果方向的稳定不变 108
随机抽样与外部效度 109
立意抽样与外部效度 110
更深入讨论效度间的关系、取舍及优先顺序 111
建构效度与外部效度之间的关系 111
内部效度与建构效度之间的关系 114
取舍与优先顺序 114
摘要 122
4 缺少控制组或缺少结果变项的前测之类实验设计 123
类实验逻辑的简短说明 124
没有控制组的设计 126
一组只有后测的设计 127
一组前测后测的设计 129
移除实验对待的设计 132
重复实验对待的设计 134
有控制组但没有前测的设计 137
只有后测但有非同等组的设计 138
建立对照群体来改善没有对照组的设计，而非以独立的控制组为之 149
个案控制设计 153
结论 153
5 使用控制组与前测的类实验设计 162
使用控制组与前测的设计 163
控制组没受到实验对待，但有相依的前测及后测样本的设计 164
经由世代控制组来配对 177
结合许多设计元素的设计 183
经过配对但没有接受实验对待的控制组，有多个前测与后测，非同等的依变项及移除与重复实验对待 183
将互换的重复与非同等的控制组设计结合 184
没受到实验对待的控制组，两次前测，且有独立与相依的样本 185
设计的元素 187
分派 187
测量 189
比较组 190
实验对待 191
设计元素与理想的类实验 192
结论 192
附录5.1分析有非同等组的设计之资料，分析方法的重要发展 193
倾向分数与隐藏的偏误 193
选择偏误的模拟 198
潜在变项结构方程模拟 203
6 类实验：打断的时间序列设计 205
时间序列是什么？ 206
描述效益的类别 207
对分析的简短评论 208
简单的打断的时间序列 210
截距的改变 210
斜率的改变 211
微弱的效应与延后发生的效应 213
对效度常见的威胁 215
将其他设计特色加入基本的打断的时间序列 218
加入一个非同等、没受到实验对待的控制组的时间序列 218
加入非同等的依变项 221
在一个已知的时间移除实验对待 225
加入多个重复 227
加入互换的重复 230
打断的时间序列设计常发生的问题 234
实验对待是渐渐发生的，而非突然发生 234
延后的因果 236
短的时间序列 237
档案资料的许多限制 243
对同时的时间序列的评论 245
结论 246
7 回归不连续设计 248
回归不连续设计的基础 249
基本的结构 251
回归不连续设计的例子 254
设计的结构要求 258
在基本设计上的一些变化 262
回归不连续设计的理论 263
回归不连续作为随机化实验中的实验对待效益 264
回归不连续作为选择过程的完整模型 267
遵守选取标准 271
不顾选取标准 271
跨越与流失 272
模糊的回归不连续 273
对效度的威胁 274
回归不连续及打断的时间序列 274
统计结论效度与错误的函数形式 275
内部效度 282
结合回归不连续与随机化实验 283
结合回归不连续与类实验 287
回归不连续——实验还是类实验？ 288
附录7.1回归不连续的统计证明的逻辑 290
8 随机化实验：其逻辑、设计，及有利于作随机化实验的条件 293
随机分派的理论 294
何谓随机分派？ 295
随机化为何奏效 296
随机分派与随机化的单位 301
随机分派的使用范围限制 305
一些使用随机分派的设计 306
基本的设计 308
前测后测控制组设计 310
包括不同的实验对待且有前测的设计 311
数种实验对待与控制组且有前测 312
因子设计 313
纵贯性的设计 317
跨越的设计 320
最适于作随机分派的情况 321
当需求超过供给时 321
当新办法无法立即传送到所有的单位时 322
可在时间上将实验单位隔绝时：同等的时间样本设计 323
当实验单位在空间上是分隔的，或者单位之间很少连络时 324
必须作改变，但大家都还不知道答案是什么时 324
当可以打破同分的状况或可让需求模糊的状况明朗时 325
当有些人说自己对任一种实验对待都没有特殊偏好时 326
当你能创设自己的组织时 326
当你可以控制实验单位时 327
当预期必须使用抽签方式时 328
当随机分派无法实行或不是最好的方式时 329
讨论 330
9 实务问题一：伦理、招募研究对象，及随机分派 333
实验的伦理与法律议题 334
实验的伦理 335
隐瞒可能有效的实验对待 338
随机分派的伦理问题 341
因为伦理的因素而中止实验 345
实验里的法律问题 346
招募研究对象参与实验 348
改善随机分派的程序 351
随机化的方法 351
如果前测平均值有差异，该怎么办 361
配对与分层 363
配对与共变数分析 365
随机分派的人性面 367
结论 371
附录9.1以电脑作随机分派 371
SPSS与SAS 371
网际网路 373
Excel 373
10 实务问题二：实验对待的执行与样本流失 375
跟实验对待的执行有关的问题 375
实验对待执行的导入及测量 376
将执行状况纳入考量的分析 381
分派后的样本流失 385
定义流失的问题 385
预防样本流失 387
分析流失的样本 398
讨论 405
11 因果推论的扩论：以科学实务为基础的理论 406
一般对果推论的扩论的看法：正式抽样 407
因与果的正式抽样 410
人与情境的正式抽样 411
摘要 413
以科学实务为基础的因果扩论之理论 414
科学家如何作扩论的范例 415
扩论因果推论的五项原则 420
使用立意抽样的策略 421
将五项原则应用于建构效度及外部效度 423
实验者该将这些原则应用到所有的研究吗？ 440
五项原则的前瞻与回溯式使用法 442
讨论 443
12 因果推论的扩论：使用于单一研究的方法 444
立意抽样与因果推论的扩论 445
立意抽取典型例子 445
立意抽取异质性高的例子 446
立意抽样与前四项原则 448
以统计方法从立意样本作扩论 458
研究因果解释的方法 462
质化的方法 462
因果解释的统计模型 465
操弄解释变项的实验 490
结论 492
13 因果推论的扩论：使用于复研究的方法 493
从单一个研究作扩论相对于从复研究作扩论 494
有多项子研究的大型研究计画 495
可扩论性愈来愈高的研究之阶段模型 495
整合型实验计画 497
叙述式的回顾现有的研究 498
叙述式的回顾实验 499
结合实验与非实验研究的叙述式回顾 500
叙述式回顾的问题 501
量化回顾现有的研究 502
后设分析的基础 504
后设分析与因果推论的扩论之五项原则 515
后设分析的讨论 526
附录13.1对后设分析效度的威胁 528
推论实验对待和结果之间的关系是否存在时，所面临的威胁 529
推论实验对待与结果间是否有因果关系时，所面临的威胁 532
推论后设分析所代表的建构时，所面临的威胁 534
推论后设分析的外部效度时，所面临的威胁 537
14 审慎评估我们的假定 539
因果论与实验 540
因果箭头与回圈 540
从知识论的观点评论实验 542
被忽略的附带问题 545
效度 547
对内部效度的反对意见 547
反对区分建构效度与外部效度的意见 551
对于效度类别的完整性的反对意见 559
有关效度性质的反对意见 561
类实验 572
排除威胁的标准：模糊的合理性所占的中心角色 572
模式比对是一个问题重重的标准 574
不作随机化实验的藉口 576
随机化实验 577
不可能成功地执行实验 578
实验需要强而有力的理论及标准化的实验对待执行流程 579
实验所要付出的代价不值得 580
实验假定一个无效的研究使用模型 583
实验时的状况跟政策执行时的状况不同 586
强制要求执行介入措施，跟鼓励在地自己找出解决之道相较之下，根本上是有缺失的 588
因果扩论：太复杂的理论吗？ 589
非实验的方法 591
密集的质化个案研究 591
以理论为基础的评量 593
比较弱的类实验 594
统计上的控制 595
结论 596
词汇表 598
内容索引 611