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1、資料的類型 研究設計 統計工具的操作 報表數值的解讀 分析 報告 資料 研究方法 q運用SPSS 21.0處理常見的25種統計方法 三星統計 謝章升顧問 fega53 第一段大綱 常用的多變量分析方法的整合觀念說明 資料預試 項目分析(鑑別力分析) 敘述性統計 次數分配表 交叉分析 複選題分析 無反應偏誤 適合度檢定 同質性檢定 獨立性檢定 第二段大綱 探索式因素分析 信度分析 相關分析 迴歸分析 從研究架構出發 XY XY A 從研究架構出發 X1Y1 X2 X3 Y2 Y3 YX A 從資料出發 1.時間:橫斷面研究,縱斷面研究 2.來源:資料庫資料,問卷回收資料 3.資料庫資料:藉由資料
2、採礦,處理多個架構 4.問卷回收資料:免除資料處理的困擾 5.資料轉換:反向題,虛擬變數 6.資料處理:M,Male,male,1 能力面 1.怎麼整理資料 a.資料轉換 b.資料處理 2.怎麼得出所需的數值 假設檢定通常需要: a.模型是否配適 b.判定值是否顯著(不一定都是顯著的好, 例：同質性檢定最好是dont reject) 離散與連續變數的轉換 連續轉不連續 採人為操弄,將連續變數分類 例：將全班成績改為高分組、 中分組、 低分組 不連續轉連續 虛擬變數(Dummy Variables)=水準數(n)-1 例：地區:東部、北部、中部、南部等四個水準 DV可設為(0,0,0)(1,0,
3、0) (0,1,0) (0,0,1) 數量最多的設為(0,0,0) 一般統計方法常運用的方式 資料建檔(利用Excel) 檢查資料(輸入是否有錯誤) 刪除資料(請由後往前刪) 遺漏值處理 樣本大小的決定 1.以問卷中最大構面題項數目為主,以5-20倍為抽樣數目 (multivariate data analysis, 5th ed.,p.98, Hair, Jr. et al) 2.運用檢定力(Power)的方式: uSample Power uGpower 統計方法的分類統計方法的分類 類別變數連續變數 無因果關係因果關係 1.敘述性統計 2.複選題分析 3.(多重)交叉分析 4.卡方(同質
4、,獨立, 適合度)檢定 5.主成份分析 6.因素分析 7.集群分析 8.(偏)相關分析 9.Logistic迴歸 10. 區別分析 11.偏相關分析 12.迴歸分析 13.路徑分析 14變異數分析 15.偏最小平方迴歸 不連續 連續 X 自變數 Y依變數 連續 不連續 MANOVA ANOVA t檢定 敘述統計 卡方分析 (偏)相關分析 區別分析 Logistic迴歸 迴歸分析 路徑分析 偏最小平方迴歸 不連續 連續 X 自變數 Y依變數 連續 不連續 MANOVA ANOVA t檢定 敘述統計 卡方分析 (偏)相關分析 區別分析 Logistic迴歸 迴歸分析 路徑分析 偏最小平方迴歸 問卷
5、發展流程問卷發展流程 問卷產生預試項目分析 因素分析信度分析問卷完成 探索式 分析 驗證式 分析 理論基礎&研究目的 編擬及修訂量表初稿 選取受試者預試 項目分析 因素分析 正式量表 1.開放或半開放式問卷 2.選擇式問題 3.二分法問題 刪除決斷值(CR)未達顯 著之題項 問卷發展流程問卷發展流程 預試(pretest) 目的: 了解問項題意是否清楚及修正錯字 刪除不具鑑別力的題項,來提升問卷品質 可供應用的統計方法: 1.次數分配(檢查有無輸入錯誤或遺漏值) 2.項目分析(刪除不具鑑別力的變數) 3.因素分析(刪除變數的數量) 4.信度分析(求得因素之內部一致性) 項目分析與信度估計 預試
6、分析 目的在確認量表題目的堪用程度 最重要的工作為項目分析,試探性的信度分析,以作為題 目改善的依據 信效度檢驗 提供各項客觀指標,作為測驗與量表良好程度的具體證據 項目分析 利用t檢定 1.將所有連續尺度題目相加/題目數,按照大小排序,以27% 和73%的樣本來做比對差異 2.找到極端組的切割點後分類為兩群,再利用獨立樣本t檢 定檢測 3.如果達統計上的顯著水準,表示有顯著差異 4.CR值-鑑別度分析 1. 每一構念的題目分別加總或平均 以顧客滿意(CS)為例 1. 每一構念的題目分別加總或平均 2. 找出27及73分位數的值 3. 資料分成低分組及高分組兩組 3. 資料分成低分組及高分組兩
7、組 4. 進行每一構面題目之兩組獨立t檢定 5. 平均數差異顯著表示題目具有鑑別力 探索式 分析 驗證式 分析 問卷回收 ，key in 資料檢查 信度分析 選擇統 計方法 寫結論 因素分析 敘述性統計 敘述統計次數分配表統計量 參數實務上的意涵 以7點尺度量表為例，平均數6或2表示 尺度過於集中，此題應予刪除。 平均數、眾數與中位數接近表示資料符合常態。 變異數(或標準差)太小，表示尺度過於集中，該題應予 刪除。 最小值及最大值可看出資料是否輸入錯誤。 偏態絕對值1，峰度絕對值.7 信度檢定 一般以Cronbachs 為主 信度檢定 項目之間的相關最好.4以上，修正的項目總相關要大 於.4
8、皮爾森積差相關分析 “相關”是統計分析的基本概念之一 變數均為連續變數 變數之間的相關大部份最好在.3.7之間。 相關分析(皮爾森相關) 相關（correlation）是用以檢驗兩個變項線性關係 的統計技術，以相關係數（coefficient of correlation） 來表示其相關程度。 皮爾森相關係數是一個標準化的關聯係數。其原理 是先計算出兩個變項的共變量，再除去兩個變項的 標準差，加以標準化，得到的一個去除單位的標準 化分數。 相關係數介於-1至1之間。 迴歸分析(Regression) 基本條件: 連續變項之間的關係 線性關係 (linear relationship) ，指兩個
9、變項 的關係可以被一條最具代表性的直線來表達之 時，所存在的關連情形。 迴歸分析的結果無法證明 x 和 y 之間有因果關 係存在。 因果關係須滿足三個條件：1. 除了評估變數之 外，其餘變數保持不變；2. x、y 有顯著相關 ；3. 因(x)必發生在果(y)之前。 迴歸方程式 迴歸分析 LOY SQ SAT 迴歸分析(Regression) 統計量選擇部份與偏相關及共線性診斷 迴歸輸出結果 迴歸輸出結果 分析結果輸出 階層式迴歸 block1:控制變數 階層式迴歸 block2:主效果變數 階層式迴歸 block3:干擾變數 階層式迴歸 統計量中選擇R2改變量 74 Google關鍵字請搜尋:三星課程網
