《统计分析概述》由会员分享，可在线阅读，更多相关《统计分析概述（20页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、適當的經營決策有用的決策資訊資料的正確分析（）資料的收集()1 資料類型：量化 vs. 質化 量化資料能以數值或類數值來表示的資料例如：性別男性(1)；女性(2)統計學成績85分；70分；45分身高168公分；157公分；186公分名次第1名；第2名；第3名等2 量化資料的分析方法：統計分析、 數量 模型 統計：理論知識 VS. 工具 量化資料的統計分析是否正確的關鍵？資料的取得方法研究對象與抽樣、問 卷設計與調查資料的處理方法變數衡量尺度與可行 的統計工具3統計分析軟體： 之統計分析功能4參考書目： 邱皓政，量化研究與統計分析，五南圖 書出版公司。 張雲景、賴礽仰譯，SPSS統計軟體的應 用
2、，華騰文化股份有限公司。 黃國光， SPSS 與統計原理剖析，松崗圖 書 陳景堂 ，統計分析SPSS for Windows 入 門與應用 第五版 ，儒林圖書有限公司5量化資料類別-衡量尺度 名目(類別)尺度 順序尺度 區間尺度 比率(例)尺度6區間尺度 比率尺度類別尺度 順序尺度問卷尺度的分類：計算次數 加總平均計算次數7調查/研究報告的結構：壹、緒論簡要說明整份研究報告的緣起，和所 要探討的主要問題。貳、調查/研究方法簡要說明問項的設計、調查 對象的選擇及使用的分析方法。參、調查/研究發現主要在於說明調查/研究資料 分析後的結果，包括對整體調查資料的描述， 和探討問題的檢定與發現。肆、結論
3、與建議伍、附錄8調查/研究發現 (資料分析結果彙整方式) 一般而言，資料分析結果之報告與撰寫，主要可以分 成三部份：第一部份：研究對象（受訪者）基本資料的彙整第二部份：針對特定研究問題，整體受訪者看法的描 述第三部份：研究假設的檢定與說明前兩部份的資料分析將利用敘(描)述性統計；第三部 份的資料分析則要利用各種推論檢定性統計9量化資料之統計分析敘述性統計 vs. 推論檢定性統計敘述性統計的應用單一變數之分佈情形：針對全部受放者個人基本資料來描述受訪者在各個人口統計變 項上的分佈情形，由於這些變項皆為名目或順序尺度，故只 能計算受訪者在變項中每個答案出現的次數與相對百分比 次數分配若變數為區間或
4、比率（比例）尺度，則各樣本之分數可以加總 計算與平均，此時能以所有受訪者在該變數上的平均數（表 示受訪者之集中趨勢）與標準差（表示受訪者之離異程度） 來描述受訪者在這些變數上看法的分佈平均數/標準差分 析，如學生對圖書館整體滿意程度以五點尺度來衡量時。 而若變數為名目尺度或順序尺度，則如同個人基本資料的處 理，只能計算出現次數與百分比次數分配10統計檢定分析步驟1.建立研究假設（hypothesis）-虛無假設（null hypothesis） vs. 對立假設探討問題：不同性的同學在統計成績上是否有差異？H0：男同學和女同學的統計成績無顯著地差異。H1：男同學和女同學的統計成績有顯著地差異。
5、2.選擇顯著水準（level of significance）-【為決策的臨界機率值 】指當虛無假設為真時而拒絕它的危險程度（或機率）3.選擇適當的統計分析方法4.資料的處理分析及決策判斷當所收集資料經統計分析後所得到的p值，則拒絕H0當所收集資料經統計分析後所得到的p值，則接受H011由於在調查研究時多無法對全部的研究對象 進行普查，而只能以各種抽樣方法抽選部 份代表性樣本來進行調查，然後以樣本調 查所得的統計值來推估全部研究對象（母 體）在研究問題上的情況（母數或參數） ，故在統計分析時都以一區域或範圍來表 示。設若一母體的平均身高(即母數/參數) 是165cm，而研究者在95%的信賴水準
6、下 進行隨機抽樣，其所抽出的樣本平均身高 值有95%的機率會落在藍色區域，藍色區 域的上/下限為信賴區間的上/下限值。只有 5%的機率會落在白色區域(顯示母體身高 不是165cm)。12在進行研究調查時，通常不會進行多次的抽樣，而多是以單一次的抽樣之樣本資料 來進行有關的分析，並以此推論母體的情況。如上述身高的例子，若母體參數真的 是165cm，則當這次抽樣(單一次)的樣本之平均身高值落在藍色區域時，研究者將利 用樣本資料推論母體的身高為165cm(有95%為真)；反之若樣本平均身高落在白色區 域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高不是165cm(只有5%為誤)。13單一變數的檢定單一變數比
7、例分佈的檢定 在於探討從樣本所得資料中單一變數（ 如性別）之分佈情形，是否等於某些比 例，如研究者想要瞭解南台科大企業管 理系同學的性別分佈是否為男性/女性各 佔50%。此時在分析時必須利用無母數 分析中的卡方檢定 Chi square test 。14單一變數的平均值檢定 在於探討從樣本所得資料中單一變數（如 統計學成績），是否等於或大/小於某一 數值，如研究者想要瞭解南台科大商業類 同學的統計學平均分數是否大於70分。此 時在分析時必須利用單一樣本T檢定 。 15相依樣本（同一群受調查對象）在不同時點下，某一研究變數之變化 當研究者想要瞭解同一群研究對象（相依樣 本）在不同的操控下，是否造
8、成在研究變數 上之變化，如研究者想要瞭解同一群受訪者 在服用一新的減肥藥後，其體重是否有明顯 的差異（亦即想探討受訪者服藥前體重和服 藥後體重是否有所不同），此時必須使用 相依樣本T檢定。16兩個變數間關係的探討 當一變數為分類變數（名目或順序尺度），另一變 數為區間或比例尺度，若要檢測不同的群受訪 對象在之表現上是否有差異，則所須應用的統計 方法為：1.當只分為兩群時，如性別，若研究者想要瞭解男 女性（）受訪者的身高（）是否有差異，則需 使用獨立樣本檢定，來驗證男女性之身高 是否在統計上有顯著的差異。2.當可分為三群或三群以上，如年齡層、學校別、系 別等，若研究者想要瞭解一、二、三級（）的學
9、 生在身高（）上是否有差異，則要使用單因子變 異數分析（one-way ANOVA）來驗證三個年級的學 生之身高是否在統計上有顯著的差異。 17當兩個變數、皆為分類變數（名目或 順序尺度），若要檢測不同的群受訪 對象在之表現上是否有差異，則所須 應用的統計方法為：如為性別（男女），為年級（一、 二、三），若研究者想要瞭解男女生 在各年級是否有不同的分佈，則要使用 卡方檢定（chi- square test，X2檢定）來 驗證男/女生在各年級上並無顯著的差異 。18當兩變數、皆為區間或比例尺度，若要與 是否有關，則可使用相關分析（correlation analysis），如為智商，為學業成績，
10、若研 究想要瞭解智商和學業成績間是否存在著關係 ，則可利用相關分析來求取二者之相關係數， 並加以驗證，以瞭解二者間存在著正相關、負 相關或無關。兩個變數間的線性關係：當探討兩個為區間或比例 尺度之變數間的關係,可以利用相關分析來瞭解 兩變數間呈現的關係，但並無法說明兩變數關 係的函數型態。若研究者認為兩變數間有線性 關係（即Y=0 + 1 *X），則可以利用簡單線性 迴歸分析（regression analysis）進行兩變數線 性關係的探討。X稱為自(獨立)變數;Y稱為應(相 依)變數19區間尺度 比率尺度類別尺度 順序尺度根據上述說明，可以將有關的統計分析歸納如下列圖表及簡要標示。 一、問卷尺度的分類：二、描述性統計單一變數的分佈描述-次數分配 -平均數與標準差三、統計檢定（一）-兩變數間關係的檢驗（將受訪者分為2群）、 -獨立樣本T檢定（將受訪者分為3群或3群以上）、 -單因子變異數分析 、 -卡方檢定 、 -相關分析、迴歸分析四、統計檢定（二）-單一變數的檢驗、研究者事先設定的基準值-單一樣本T檢定、研究者事先設定的比例值-卡方分配五、統計檢定（三）-相依樣本對同一變項在不同時點下之差異的檢驗（D=d1-d2）-相依樣本T檢定20
