运用SPSS21.0处理常见的 25种统计方法
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三個變數以上，但仍以三個為主
無反應偏差分析
交叉(卡方)分析
1. 同質性檢定 2. 適合度檢定 3. 獨立性檢定
同質性檢定
目的
檢定不同人口母群，在某一變項的反應是否具有顯著差 異；亦即兩個樣本在同一變項中之分佈情形。
適用時機
郵寄問卷時，比較早期回收群及後期跟催回收群之人口 統計變項。
街頭訪問時，比較願意主動作答群及被動作答群之人口 統計變項。
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組
4. 進行每一構面題目之兩組獨立t檢定
பைடு நூலகம்
5. 平均數差異顯著表示題目具有鑑別力
正式資料分析統計分析流程
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為符合單變量常態。
交叉分析(列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
只能有兩個變數
多重交叉分析 (多重列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 地區：如北、中、南 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
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: Sample Power Gpower
統計方法的分類
類別變數
無 因 果 關
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
X
Y
A
X
Y
從研究架構出發
X
Y
A
X1
Y1
X2
Y2
X3
Y3
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don’t 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)(1,0,0) (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
探索式 分析
問卷回收 ，key in
寫結論
資料檢查
驗證式 分析
選擇統 計方法
因素分析 信度分析
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
Logistic迴歸
不 連 續
問卷發展流程
問卷產生
預試
驗證式 分析
問卷完成
信度分析
項目分析
探索式 分析
因素分析
問卷發展流程
理論基礎&研究目的 編擬及修訂量表初稿
1.開放或半開放式問卷 2.選擇式問題 3.二分法問題
選取受試者預試
項目分析
刪除決斷值(CR)未達顯 著之題項
因素分析
正式量表
預試(pretest)
同質性檢定(連續變數結果)
t檢定中的Levene檢定不顯著為同質
適合度檢定
目的
研究樣本是否抽樣母群分配相符合時，以 卡方檢定進行之；每次檢定內容僅涉及一 個變項。
MANOVA ANOVA
不連續
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析 (偏)相關分析
迴歸分析
連續
敘述統計
卡方分析
不 連 續
區別分析 Logistic迴歸
X 自變數
MANOVA ANOVA
不連續
敘述統計 卡方分析
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析
迴歸分析
(偏)相關分析
連續
區別分析
X 自變數
受訪者中包含不同團體。 網路問卷與紙本問卷的比較。
類別變數同質性比較
採用交叉表卡方分析(性別、婚姻與問卷來源)
類別變數同質性比較
卡方同質性結果輸出
Pearson卡方不顯著則為同質
同質性檢定(連續變數)
檢定連續變數要用t檢定 檢定不同的應變數在不同的問卷回收方式是否同質?
同質性檢定(連續變數)
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,獨立, 適合度)檢定
因 果 9.Logistic迴歸 關 10. 區別分析 係
連續變數
5.主成份分析 6.因素分析 7.集群分析 8.(偏)相關分析
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
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
報告
分析
報表數值的解讀 統計工具的操作
研究方法
研究設計
資料
資料的類型
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
無反應偏差分析
交叉(卡方)分析
1. 同質性檢定 2. 適合度檢定 3. 獨立性檢定
同質性檢定
目的
檢定不同人口母群，在某一變項的反應是否具有顯著差 異；亦即兩個樣本在同一變項中之分佈情形。
適用時機
郵寄問卷時，比較早期回收群及後期跟催回收群之人口 統計變項。
街頭訪問時，比較願意主動作答群及被動作答群之人口 統計變項。
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組
4. 進行每一構面題目之兩組獨立t檢定
பைடு நூலகம்
5. 平均數差異顯著表示題目具有鑑別力
正式資料分析統計分析流程
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為符合單變量常態。
交叉分析(列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
只能有兩個變數
多重交叉分析 (多重列聯表分析)
變數須為名目尺度(不連續變數)
性別：男、女 地區：如北、中、南 傳播媒體：電子媒體、平面媒體、網路媒體
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: Sample Power Gpower
統計方法的分類
類別變數
無 因 果 關
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
X
Y
A
X
Y
從研究架構出發
X
Y
A
X1
Y1
X2
Y2
X3
Y3
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don’t 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)(1,0,0) (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
探索式 分析
問卷回收 ，key in
寫結論
資料檢查
驗證式 分析
選擇統 計方法
因素分析 信度分析
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
Logistic迴歸
不 連 續
問卷發展流程
問卷產生
預試
驗證式 分析
問卷完成
信度分析
項目分析
探索式 分析
因素分析
問卷發展流程
理論基礎&研究目的 編擬及修訂量表初稿
1.開放或半開放式問卷 2.選擇式問題 3.二分法問題
選取受試者預試
項目分析
刪除決斷值(CR)未達顯 著之題項
因素分析
正式量表
預試(pretest)
同質性檢定(連續變數結果)
t檢定中的Levene檢定不顯著為同質
適合度檢定
目的
研究樣本是否抽樣母群分配相符合時，以 卡方檢定進行之；每次檢定內容僅涉及一 個變項。
MANOVA ANOVA
不連續
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析 (偏)相關分析
迴歸分析
連續
敘述統計
卡方分析
不 連 續
區別分析 Logistic迴歸
X 自變數
MANOVA ANOVA
不連續
敘述統計 卡方分析
連 Y依變數
續
偏最小平方迴歸
t檢定
路徑分析
迴歸分析
(偏)相關分析
連續
區別分析
X 自變數
受訪者中包含不同團體。 網路問卷與紙本問卷的比較。
類別變數同質性比較
採用交叉表卡方分析(性別、婚姻與問卷來源)
類別變數同質性比較
卡方同質性結果輸出
Pearson卡方不顯著則為同質
同質性檢定(連續變數)
檢定連續變數要用t檢定 檢定不同的應變數在不同的問卷回收方式是否同質?
同質性檢定(連續變數)
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,獨立, 適合度)檢定
因 果 9.Logistic迴歸 關 10. 區別分析 係
連續變數
5.主成份分析 6.因素分析 7.集群分析 8.(偏)相關分析
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
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
報告
分析
報表數值的解讀 統計工具的操作
研究方法
研究設計
資料
資料的類型
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