1、 用統計方法 探討性別議題張晉芬中央研究院社會學研究所研究員2009.6.5高雄醫學大學性別研究所演講2大 綱1. 實證研究對社會科學發展的重要性；2. 量化研究的客觀性；3. 以議題及理論作為選擇不同研究方法的判準；4. 現成量化資料的來源；5. 數據呈現方式：列表、圖示。3實證研究對社會科學發展的重要性實證研究 (empirical study) 的重要性：學科領域如何累積知識；典範移轉也是一種知識的累積；這些都需要實證研究的基礎。理論與經驗研究可以分割清楚嗎？以Dorothy Smith或Nancy Folbure的研究為例。4量化研究的客觀性與非侵入特質量化研究的定義研究強調客觀性中立
2、的意義信度與效度的達成。樣本代表性的重要性：機率的概念。質性研究雖然不需要強調機率抽樣的原則，但仍可將代表性作為一個判準。以Michelle Lamont寫作The Dignity of Working Men 為例。5以議題及理論作為選擇不同研究方法的判準議題：擔任主管的性別差異。以下是一個假設性的例子：女性主管男性主管A公司510B公司820Q: 是否A公司比B公司更平等或更不平等？A: 有哪些指標可以作為判斷的標準？10 5 = 2 (男為女的倍數)20 8 = 2.5 B公司比較有性別歧視但是否還有其他資訊未被考慮，以致於會誤判？但是否還有其他資訊未被考慮，以致於會誤判？6以議題及理論
3、作為選擇不同研究方法的判準 擔任主管的性別差異（續1）在公司雇用人數相同的情況下，有兩種解讀：1.A公司仍比較公平，因為性別比例較接近。2.B公司比較公平，因為同樣的女性員工人數，女性在B公司出任主管的機會高於在A公司。很可能由於B公司的組織階層較繁複，A公司較扁平，女性在B公司任職時出任主管的機會反而增加。女性員工人數男性員工人數A公司 1,500 (5) 500 (10)B公司 1,500 (8) 500 (20)7但是，還需要更多資訊才能幫助我們下定論：1.主管的位階：過去的研究顯示女性雖有機會出任低階主管，但少有機會成為高階主管。所以，如果有這些資訊（統計術語：變項）就可以進一步分析。
4、2.年資的差異：如果女性在公司的年資（工作經驗）較長，卻仍無升遷機會，那性別歧視的可能性即會增加。3.其它的可能影響變項，如：個人教育程度、產業差別、組織內的層級、部門別。以議題及理論作為選擇不同研究方法的判準 擔任主管的性別差異（續2）8類似上述的例證，有許多變項需要同時考慮，也需要較大的樣本才能找出一些規則，質性分析難以達到這個目的。如果是想要瞭解組織內部的運作機制，或是某些特例（例如：為何年資長但卻無法高升），則用質性或女性主義訪問方式進行較易達到效果。以議題及理論作為選擇不同研究方法的判準 擔任主管的性別差異（完）9用統計分析性別研究的例證 Schnittker, Freese & P
5、owell (American Sociological Review, 2003) 用量化方法研究不同世代對於女性主義的支持。 發現：並非愈年輕的族群愈有可能成為女性主義者，同時也不是年紀最大的一群，而是中間年齡層。因為中壯年的受訪者遇到女性意識啟蒙、婦女運動的高潮期 (the second wave)，因此較有意願成為女性主義者。性別意識的啟發和不同世代所處的社會環境有關，並不必然是時間或年齡的函數。10現成量化資料的來源官方的調查資料： 多年期、樣本大、變項簡單。 仍須注意定義和數據的一致性。學術調查： 樣本小、變項複雜、主題明確。 面對面的訪問、電話訪問、網路調查、 自填日記日誌。 中
6、央研究院調查研究專題中心資料庫 (http:/www.sinica.edu.tw/as/survey/)。11性別指標：人口、就業、教育、醫療保健、公共安全、社會福利、社會參與、公務人員數、所得分配（行政院婦女權益促進委員會）。可作為初步的資訊來源。民間調查中心的民意調查。民間公司各自的調查（幾乎不能相信其調查結果）。現成量化資料的來源12圖圖1 1979-2006女性勞動參與率及女男薪資比的趨勢女性勞動參與率及女男薪資比的趨勢資料來源：行政院主計處受雇員工薪資調查統計。將數據轉化為易懂的圖表例證一13將數據轉化為易懂的圖表例證二以下面這篇文章為例，說明如何將枯燥的數字化為有趣的圖表：張晉芬、
7、李奕慧 (2007)女人的家事、男人的家事：家事分工性別化的持續與解釋。人文及社會科學集刊19(2): 203-229。14 利用台灣社會變遷基本調查二期二次 (1991)、三期二次 (1996)、和四期三次 (2002) 三個時點的調查結果進行分析，比較這11年間台灣社會家務分工性別化的變動與解釋。我們以這三個時點已婚有偶的受訪者為分析對象，各期的樣本人數分別是1,956人、1,592人，及1,260人。將數據轉化為易懂的圖表例證二（續1）15表表2 三次調查的家庭勞務分配模式（樣本；三次調查的家庭勞務分配模式（樣本；%） 1991年年1996年年2002年年P-Value*洗衣服洗衣服1,
8、9541,5861,237 主要是太太做78.669.272.5.0001 主要是先生做 2.8 5.8 6.6 分工 4.7 7.315.4 其他人做13.917.7 5.5簡單修繕簡單修繕1,9451,5391,244 主要是先生做37.061.970.6.0001 主要是太太做 3.2 8.0 7.6 分工 1.3 3.8 9.4 其他人做58.426.412.4* Chi-Square Test Statistics 將數據轉化為易懂的圖表例證二（續2）16將數據轉化為易懂的圖表例證二（續3）17表表3 洗衣服主要由太太做（洗衣服主要由太太做（1）的決定因素：二項式邏輯迴歸分析）的決定
9、因素：二項式邏輯迴歸分析 1991年年1996年年2002年年女性男性女性男性女性男性控制變項控制變項 1年齡年齡 0.20 * 0.40 * 0.18 * 0.18 *-0.00-0.01(0.07)(0.08)(0.05)(0.06)(0.06)(0.06)年齡平方值年齡平方值2-0.00 *-0.00 *-0.00 *-0.00 * 0.00 0.00(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)性別角色態度性別角色態度 妻子全職工作對家庭生活不好-0.27 +-0.14 0.01-0.24 + 0.66 * 0.11(0.14)(0.15)(0.14)(0.1
10、2)(0.22)(0.21) 男人的責任是賺錢女人則是照顧家庭-0.35 *-0.27 * 0.01-0.12-0.21-0.15(0.13)(0.13)(0.13)(0.12)(0.18)(0.19)夫妻社經位置夫妻社經位置本人教育程度本人教育程度（小學或國小以下0） 大學 0.08 0.60 * 0.01 0.01-0.55 0.01(0.36)(0.30)(0.32)(0.25)(0.34)(0.34)將數據轉化為易懂的圖表例證二（續4）18表表3 洗衣服主要由太太做（洗衣服主要由太太做（1）的決定因素：二項式邏輯迴歸分析（續）的決定因素：二項式邏輯迴歸分析（續）1991年年1996年年
11、2002年年女性男性女性男性女性男性 高中國初中 0.19-0.38 0.24-0.06-0.06-0.37(0.38)(0.33)(0.26)(0.22)(0.32)(0.28)配偶教育程度配偶教育程度（小學或國小以下0） 大學-0.32-0.24 0.28-0.84 * 0.27-1.16 *(0.31)(0.47)(0.35)(0.36)(0.45)(0.51) 高中國初中 0.07 0.21 0.36 0.01 0.23-0.08(0.24)(0.25)(0.25)(0.22)(0.35)(0.32)本人就業狀態本人就業狀態（為別人工作0） 全職家務勞動或其他 0.70 *-0.78
12、* 0.79 *-0.11 0.66 * 0.41(0.20)(0.38)(0.22)(0.30)(0.28)(0.42) 為自己事業工作 0.30 0.08 0.62 * 0.28 0.43 0.90 *(0.31)(0.22)(0.31)(0.20)(0.39)(0.27) 為家裡事業工作 0.84 * 0.13 1.37 *-0.32 0.92 +1.08(0.40)(0.40)(0.40)(0.39)(0.54)(0.71)將數據轉化為易懂的圖表例證二（續5）19表表3 洗衣服主要由太太做（洗衣服主要由太太做（1）的決定因素：二項式邏輯迴歸分析（完）的決定因素：二項式邏輯迴歸分析（完）
13、1991年年1996年年2002年年女性男性女性男性女性男性家庭背景家庭背景父親籍貫父親籍貫（外省人1） 0.18-0.24 0.29-0.35-0.53-0.45(0.28)(0.31)(0.32)(0.24)(0.42)(0.33)母親教育程度母親教育程度（小學或以上1）-0.48 *-0.11-0.16 0.09-0.27-0.96 *(0.20)(0.21)(0.23)(0.19)(0.27)(0.27)常數項常數項-1.00-6.25 *-3.61 *-2.18-0.49 1.93(1.53)(1.81)(1.33)(1.56)(1.76)(1.63)樣本數樣本數 845 756 6
14、71 716 452 422Log likelihood-415.12-361.79-375.18-422.61-233.79-233.32Pseudo R2 (%) 7.32 6.65 5.05 5.82 5.49 11.54註：1. 表中所呈現的是邏輯迴歸係數，括號內為標準誤。2. 由於年齡平方值只是控制用，雖然係數值較小，我們也並未做特殊處理。+ P.10; * P .05; * P .01; * P.001 將數據轉化為易懂的圖表例證二（續6）20199119962002受訪者年紀愈大？ 年齡已不再具有重要影響力。受訪者在外從事有酬勞動？ 女性外出就業的家庭， 比較不會出現傳統家務 性
15、別分工。這個因素愈 來愈重要了！受訪者母親教育程度愈高？ 母親教育程度愈高，子 女婚後的家庭比較不會 出現傳統家務性別分 工。洗衣工作主要由太太承擔的決定因素洗衣工作主要由太太承擔的決定因素註：未顯示圖案的年代表示該變項的統計分析結果並不顯著。 將數據轉化為易懂的圖表例證二（續7）21將數據轉化為易懂的圖表例證三 一樣男的較高一樣男的機會較大女的機會較大 (1) 起薪 (2) 調薪 (3) 年終獎金 (4) 升遷 (5) 在職進修 (6) 出差 (7) 被資遣女的較高很不公平不太公平沒有什麼公不公平還算公平很公平一樣男的機會較大女的機會較大不同勞動待遇男性優勢的公平觀不同勞動待遇男性優勢的公平觀22本次演講投影片將放在本人的個人網頁中(http:/www.ios.sinica.edu.tw/ios/people/personal/ccf/ccf.htm)歡迎下載，及批評指教。
