7 biases to avoid qualitative research

質性研究中應避免的 7 種偏誤7 biases to avoid qualitative research

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專家訪談

質性研究中應避免的 7 種偏誤

什麼是質性研究？
如何在質性研究中處理偏誤
偏誤的兩大主要類型
7 種偏誤類型及其避免方法
你能夠完全避免研究中的偏誤嗎？
關於研究偏誤的常見問題

什麼是質性研究？

質性研究是一種探索性的科學研究方法，用來蒐集非數值型資料。不同於量化研究著重於「計數或測量」，質性研究更重視對事物、相關特徵與意義的描述，以及基本的觀察與詮釋。常見的質性研究方法包括訪談、參與式觀察與焦點團體討論。這類方法常應用於政治學、教育學與社會工作等領域，也可用於市場研究、商業與新聞工作。

如何在質性研究中處理偏誤

科學或學術研究雖然需要以客觀方式進行，但質性研究本身帶有主觀特質，研究人員往往難以完全抽離於資料之外。換句話說，要維持客觀並避免偏誤並不容易。偏誤是指「對某個人或群體抱持偏好或成見，尤其是以被認為不公平的方式表現出來」。在研究中，偏誤可能扭曲現實，進而影響研究結果的效度與信度，對科學進展造成不利影響。

因此，質性研究常被批評缺乏透明度與科學嚴謹性，也有人認為它只是受到研究者偏誤影響的主觀印象彙整，未必能被重複驗證。不過，質性研究也具備彈性高、能容納創新觀點的優勢，因此能提供量化研究不容易取得的深層洞察。

那麼，質性研究者常會遇到哪些偏誤？又有哪些方法可以降低這些偏誤的影響？只要先理解並辨識不同類型的偏誤，就能更有系統地採取預防措施。

偏誤的兩大主要類型

概括來說，偏誤可分為兩大類：參與者偏誤與研究者偏誤。參與者偏誤通常來自受訪者或參與者依照自己認為「正確」或「符合社會期待」的答案作答，而不是回應真實想法。另一種可能造成參與者偏誤的情況，是參與者對研究贊助者抱有明顯成見，導致他們對所有提議一概接受或全盤否定。

另一方面，研究者偏誤可能出現在研究者無意間把資料解讀成符合自身假設的結果，或只納入自己認為相關的資料。研究者也可能因提問順序影響參與者對後續問題的回答，或使用誘導性問題，使受訪者朝特定方向回應。

雖然偏誤不可能完全消除，但仍有許多方式可以降低其影響。最重要的是，先辨識可能出現的偏誤，才能採取合適的預防措施。下表整理了常見的偏誤類型，以及可用來降低偏誤的做法。

7 種偏誤類型及其避免方法

偏誤類型	如何避免偏誤
參與者偏誤順從偏誤（Acquiescence bias）或友善偏誤（friendliness bias），是指參與者選擇同意主持人或研究者意見的情況。有些參與者可能只是為了完成訪談而表示同意，這通常會在疲勞感產生後出現。	設計開放式問題，避免參與者只是簡單回答同意或不同意，並引導他們提供真實、誠懇的回答。如果答案聽起來不夠自然或不太可信，可以換一種方式重新提問。也可以使用較直接的問題，讓參與者從多個可能選項中選擇，而不是只能回答「是」或「否」。
社會期許偏誤（Social desirability bias）或社會接受度偏誤（social acceptability bias），是指參與者為了討人喜歡，或認為這樣比較容易被接受，而做出不準確回答的情況，尤其常見於敏感、個人或具爭議性的主題。	同樣地，設計問題的方式應讓參與者無論回答什麼都能感受到被接納。你也可以選擇間接問題，詢問第三方在特定情況下會怎麼做。這將有助於參與者將自己的感受投射到他人身上，並提供準確、真實且更具代表性的答案。
習慣化偏誤（Habituation bias），是指參與者面對措辭相似的問題時，反覆給出相同答案的情況。	確保不同的問題有不同的措辭，且在整個訪談過程中保持問題的吸引力。
贊助者偏誤（Sponsor bias），是指參與者對研究贊助者抱持成見，或受到贊助者聲譽、使命宣言等因素影響而產生的偏誤。	研究者應保持中立，避免影響參與者的回答。因此，不應透露任何與贊助者相關的細節，例如公司標誌；也應避免揭露自己的角色或研究目的。
研究者偏誤確認偏誤（Confirmation bias），是最常見且廣為人知的偏誤之一，指研究者將資料解讀為支持自身假設的情況。研究者也可能忽略不利於其假設的資料。	考慮所獲得的所有資料，並以清晰且無偏見的心態進行分析。持續重新評估印象與回應，並確保將既有的假設排除在外。
問題順序偏誤（Question-order bias），是指某些問題會影響後續問題回答的情況。參與者可能會根據自己對前一題的回答來比較或評斷後續問題，進而產生帶有偏誤且不準確的答案。	在建構訪談時考慮潛在的偏誤，並適當排列問題的順序。先詢問一般性問題，然後再進入具體或敏感的問題。
誘導性問題與措辭偏誤（Leading questions and wording bias），是指問題本身引導或促使參與者朝特定結果回答，進而造成答案偏誤的情況。	保持問題簡單，並小心避免可能引入偏誤的字眼。不要使用會促使參與者傾向支持特定假設的誘導性問題。

你能夠完全避免研究中的偏誤嗎？

雖然完全沒有偏誤是理想狀態，但實務上不一定能徹底做到。不過，研究者應在研究設計階段就仔細考量並處理每個細節，以盡可能避免偏誤。你會發現，多數偏誤都可以透過更精準地設計問題與安排訪談流程來降低。請同事或指導老師協助審查問題與資料，取得第二個較客觀的觀點，也是一個值得採用的做法。

因此，研究過程中應盡力保持客觀，並持續將偏誤降到最低。此外，為提升透明度，撰寫論文或研究報告時，也應說明在招募參與者、設計質性提問、分析資料與報告結果時，曾採取哪些措施來避免偏誤。

關於研究偏誤的常見問題

1. 我該如何在質性研究中避免偏誤？

你可以採用多種策略來降低質性研究中的偏誤，例如：

請外部專家審查研究問題，確認問題不會引導參與者以特定方式回答。
請參與者回顧自己的回答，確認內容確實符合他們的真實想法。
採用三角檢證法（Triangulation）：讓不同研究人員各自獨立解讀資料，或使用不同方法分析同一組資料。

2. 焦點團體容易產生偏誤嗎？我該如何預防？

焦點團體討論確實可能受到多種類型的偏誤影響，你可以透過以下做法降低風險：

指派受過訓練且保持中立的主持人，並留意語氣、肢體語言等細節，避免影響參與者。
使用漏斗式提問技巧（funnel technique）：先從較廣泛的問題開始討論，避免太早限制討論方向。
在訪談前後以匿名方式讓所有參與者填寫問卷或同意／不同意陳述表，有助於降低從眾偏誤。
選擇多元且具代表性的樣本。

3. 當我是唯一進行研究的研究人員時，我該如何避免編碼過程中的偏誤？

即使是獨自進行研究，也可以透過以下方式降低編碼過程中的偏誤：

請另一位研究者對一部分資料進行獨立編碼。
先進行描述性編碼（descriptive coding），而不是詮釋性編碼（interpretive coding）。
採用參與者驗證（Participant validation）：將初步研究結果提供給參與者確認，確保結果確實反映他們的觀點。