方法論七：Classification

Classification
Ordinal
Interval

1.definition
Classification，分類。Ordinal，順序的。Interval，間隔的。分類是根據某些共有的特質為基礎，而將若干項目與現象分成數類的過程。分類有時以持有或未持有某一因素為分類標準（如君主制與非君主制，議會中的男議員與女議員）。或根據程度分類（如一黨制、二黨制、多黨制，或根據執政黨欲取得半數以上票數，而分為安全、競爭與邊際三種選區）。[1]
對於變項的處理，順序的測量（ordinal measurement）則比分類更進一步，把類別按其所包含的該變項的多少而順序排列。間隔的測量（interval measurement），則除了把若干類別按其所含的某一共同變項的多少而順序排列，而且決定不同類別的距離。[2]

2.research review
三者皆為測量變項的方式，為進行量化的研究時所必備的工具。社會科學利用統計分析的研究，多限於兩項變項，多重變項則較少見，而且各學科之間亦有所差異，其中社會學及心理學是較早使用統計方法的學科。
關於這三種測量方式的嚴謹度並不互相排斥，而是步步前進，也就是說，一切間隔的測量同時也是順序的測量與名份的測量；而一切順序的測量也同時是名份的測量。至於測量的嚴謹度，則應盡可能地達到較高的層次，因為我們測量是為了研究兩個或兩個以上的變項關係，而利用嚴謹度不同的資料所做的事是大為不同的，利用嚴謹層次較高的資料所能完成的成果不僅較多，而且較為有用。

3.case
1.分類，然後把所研究的對象歸類，這是最起碼的測量變項方式，此即所謂名份的測量（nominal measurement），把一個名稱歸於所研究的對象。例如：測量國籍，賦予「日本人」、「中國人」、「泰國人」等。名份的測量是每一個案置於一個變項的類別，但卻不能告訴我們這些類別彼此如何相聯。
2.順序的測量，則進一步把類別按其所包含的該變項的多少而順序排列。這種測量隱含之意為使用者已大體有一量表的觀念，不過這「量表」只是雛形而已。例如：社會學者測量人的社會地位，用（低級—勞工—中等—高等）。
3.間隔的測量，為最嚴謹的，除了把若干類別按其所含的某一共同變項的多少而順序排列，而且決定不同類別間的距離。進行間隔性的測量，我們必須具有一項共同單位，以便用來量度量表上的距離。社會科學研究中常見的間隔測量的例子為：國民生產毛額、選區投票率、戰爭傷亡等。
舉例而言，研究年齡與投票參與的關係，可用以下三種方式：
1.把年齡當作一個名份的量度單位，如此我們便可不處理排列的順序與類別間的距離。
2.把年齡當作一個順序的量度單位，而不處理類別間的距離。
3.把年齡當作一個間隔的測量單位。
採用第一種方式，我們可以發現年齡與投票參與間確有某種關係存在，這可由不同年齡類別者的投票率不同看出，若此二變項無關，則各類別的投票率應相等才對。也就是說，名份的測量能使我們發現變項是有關的，抑或無關的。這對發展理論的確有用，但用處則相當有限。第二種方式，便將年齡的不同類別排列起來，不僅可發現變項是有關的，也可知道關係的形式。選舉研究中有一項相當重要的發現：投票率隨年齡正比遽增，至某一頂點，然後逐漸下降。用第三種方式，我們不僅可知變項間的關係及其型式，而且可明白一項變項隨另項變項之改變所作的改變的速率（即投票率隨年齡之變所作的變易之程度）。[3]
4.opinion
社會科學對於統計的應用已逐漸普遍，未具統計學基礎的研究者甚難看懂量化的研究報告及論文。這對於社會科學測量變項間之關係，並進而發展理論，實有相當大的助益。
測量變項的三種層次的方式，以間隔的測量最為嚴謹，可獲得的資料及相關性也最多，所以在條件許可之下，研究者應儘量進行間隔的測量，以發現變項間的關係。
社會科學的學者們對於量化的適用性亦曾有所爭論，極端的則為反量化者及泛量化者。其實我們在進行研究時，資料能夠量化，就量化，不能量化則先不進行量化，並不影響其研究成果。




[1] 林嘉誠、朱浤源，政治學辭典（台北：五南，民國七十九年），頁46。
[2] 呂亞力，政治學方法論（台北：三民書局，民國七十六年），頁183。
[3] 呂亞力，政治學方法論（台北：三民書局，民國七十六年），頁183~185。