在研究方法的課堂上，在reviewer的意見中，在論文答辯的時候，甚至在學生的comprehensive exam，如果遇到質化研究，這樣的問題你可能會常聽到或看到：如何確保這篇質化研究的validity？
這問題說真的不好回大，可大可小。往大裡說，可以牽扯到知識論，先了解你對「真相」(truth) 的定義，再來看如何確保質化研究的validity。往小裡說，可能就具體提供幾個實用的方法來回答這種問題。
這篇文章就不從知識論來談了，就直接切入重點吧！
第一種解決辦法，就是說明名詞差異。在質化研究中，並不使用validity，而是使用其它詞彙。
比如說Guba (1981) 所提到的詞彙對應：
Internal validity <-> Credibility
External validity <-> Transferability
Reliability <-> Dependability
Objectivity <-> Confirmability
Stata 在repeated ANOVA方面，文件不多，最近因為一個計畫需要用到這種方析方式，花了不少時間學習。用完之後趕快寫下一點心得，以免以後健忘。
Stata 的repeated ANOVA必須將資料將寬格式轉換成長格式，如果不知道這些名詞，請參考這篇 Stata: reshape 將資料從寬格式改成長格式。
下面的code有點複雜，請慢慢看。
anova dtest group / uid|group times times#group, repeated(times)
最前面的anova，是分析的指令，後面接的dtest，就是資料變成長格式之後，學生在不同時間的測試分數，所以就是要看不同時間測試分數的變化。
group的不同的組，這是一個categorical variable，不同的數值代表不同的實驗組別。
如果作一般的anova，就是這部分。
接下來會看到/，在stata 的說明文件裡是這麼說的：
The / symbol is allowed after a term and indicates that the following term is the error term for the preceding terms.…
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Stata 在作不同的分析時，會要求不同的資料格式，而資料格式指的是資料是長格式 (long format) 還是寬格式 (wide format)。一般而言，如果你不是panel data，通常寬格式就可以了。如果你是panel data，也就是你的outcome variable測量了許多次，那大部分的情況下你都必須將資料轉換為長格式。
不過這部分每個統計軟體不一樣，像SPSS的repated ANOVA，用寬格式即可，但在Stata裡面，repeated ANOVA必須將資料轉換為長格式才可以。
那究竟什麼是長格式，什麼是寬格式呢？
寬格式比較直觀，我們從寬格式說起。如果你的outcome測量了三次，那你的資料可能如下：
uid outcome1 outcome2 outcome3
1 100 90 95
換言之，寬格式一個人只有一筆資料，用不同的欄位來代表不同時間的測量。
長格式的話，就不一樣，一個人有多筆資料，欄位相同，但多了時間變數。
長格式如下：
uid time outcome
1 1 100
1 2 90
1 3 95
那在Stata裡面，該怎麼作呢？這透過reshape這個指令。在Stata 的說明裡面，說的挺清楚的：
如果從寬格式轉換成長格式，指令如下：
reshape long outcome, i(uid) j(time)
要作轉換之前，你必須確保outcome前面部分是相同的，後面指的是時間，像之前例子說的outcome1, outcome2
在指令裡面，i後面括號放的是區別每一筆紀錄的變數，j後面放的是新變數，用來區別時間的。轉換之後，這個值就是outcome變數名稱的值。…
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