SPSS使用与多变量统计分析 ppt42.ppt

按一下以編輯母片標題樣式,*,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,SPSS,使用與多變量統計分析,Referred Internet Stations,SPSS 1,2,.0,中文版家族產品10個模組功能與相關統計方法,.tw/spss/index.htm,統計生活館,.tw/g894730/index.html,What We May Concern？,應該採用那一種統計方法來考驗研究假設,？,如何使用電腦統計程序，以便正確且快速地分析研究資料？,統計程序所輸出的數據所代表的意義為何？又該如何解釋？,Agenda,SPSS,的簡介,操作介面,（8/8）,問卷資料建立,問卷資料建檔、,EXCEL,資料讀進,SPSS,（8/8）,敘述統計、資料檢誤及,圖表修改,基本統計繪圖、,編製次數分配表及各種交叉表,（8/10）,推論統計,統計,估計、假設檢定及,卡方,檢定,（8/10）,信效度分析的理論與實務,研究設計與量表分析,、,項目分析、因素分析與信度考驗,（8/12）,1.,SPSS,的簡介-1,Flow Chart of SPSS,S,tatistical,P,ackage for the,S,ocial,S,cience,資料檔 程式檔 結果檔,原,始,資,料,指,令,語,法,報,表,輸,出,read,input,run,output,1.,SPSS,的簡介-2,Windows of SPSS,應用視窗：功能表,、,工具列。,資料編輯視窗：用來建立原始資料檔。,語法視窗：用來編輯或修改,SPSS,之程式檔。,結果輸出視窗：採樹狀結構的分層式報表,。,SPSS,資料檔副檔名為,.,sav,SPSS,語法檔副檔名為,.,sps,SPSS,結果檔副檔名為,.,spo,2.問卷資料建立-1,橫列直行,每一列為來自同一個研究個體的資料,每一行為來自同一個研究變項的資料,SPSS,可新建資料檔、存取檔案，亦可讀進,TXT,或,EXCEL,資料,SPSS,資料檔中含,code book,功能,2.問卷資料建立-2,Numeric System:,名目(,nominal),資料,順序(,ordinal),資料,區間(,interval),資料,比例(,ratio),資料,2.問卷資料建立-3,1,.名目(,nominal),資料：,此種變數可做分類。沒有大小沒有距離。例如性別。,2.順序(,ordinal),資料：,此種變數可比大小及前後，但前後距離不等。只有大小沒有距離。例如54，但5-41。例如，研究者常用,Likert,五點計分量表所得數據，可能是分，亦可能是-2+2分，這種資料屬於順序變數。,3.區間(,interval),資料：,具有前兩者的資料特性，且可以比較差距。前後距離相等，但沒有倍數關係，所以沒有絕對的0(有距離，但沒有絕對的零點)。例如54=1,但422。,4.比例(,ratio),資料：,具有前三者的資料特性，且可以做倍數比較。有距離，有絕對的零點。例如，4=22。,2.問卷資料建立-4,Scale Design,所謂量表化(,scaling)，,它是一種測量的程序，旨在將衡量對象或欲衡量的特性(,property),指派某些數值，以便將測量對象之特性數值化。,衡量變數可用單一問項來量,衡量構念則要用量表來量。量表是用一個以上的指標(,indicant,item,manifested),來測量某個體/事物的特性。,2.問卷資料建立-5,Likert Scale,李克特(,Likert),量表是屬評分加總式量表最常用的一種，屬同一構念的這些項目是用加總方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。,評分加總式量表是對某一概念/構念所設計的數個項目，測量每位受訪者對它們的態度反應(同意程度)。每一個反應都給一個數值，以代表受訪者對該項目的贊同程度，將每位受訪者在這些項目的得分加總，即是受訪者對該題的態度。,2.問卷資料建立-6,（對所要衡量之事物,有利,的意見）,非常同意 分數為+2 或+5,同意 +1 或+4,不確定 0 或+3,不同意 -1 或+2,非常不同意 -2 或+1,（對所要衡量之事物,不利,的意見）,非常同意 分數為-2 或+1,同意 -1 或+2,不確定 0 或+3,不同意 +1 或+4,非常不同意 +2 或+5,2.問卷資料建立-7,加總式量表有二個假說或特徵：,(1)每一個態度項目都具有相同量值，但項目之間則沒有差別量值。,(2)對同一項目而言，受訪者的反應程度是不同的(具有差別量值)。,2.問卷資料建立-8,Design Step of Likert Scale:,1 建立大量有關某一態度構念之題庫，每一個項目(,statement),等於一個項目(,item)，,並隨機式排列這些項目。,2 邀請一組樣本，請各受訪者對上述態度各項目表達立場,3 進行項目分析:旨在對量表之題庫做篩選，它是假定每一項目都具有相同的量值。項目的好壞是依據其是否具有區別力判定，被判定為較差別力之項目，則刪除它。,2.問卷資料建立9,Flow Chart of Scale Construction,3.敘述統計、資料檢誤及,圖表修改-,1,敘述統計-基本統計繪圖,長條圖、餅狀圖、次數直方圖,敘述統計-,編製次數分配表,敘述統計-,交叉表,資料檢誤-,可利用敘述統計對資料進行初步檢誤,圖表修改-,SPSS,所產生的圖表格式可於,SPSS,中逕行修改，亦可轉貼至其他編輯軟體，如：,WORD。,copy object,past,轉貼後之圖表無法再修改。,3.敘述統計、資料檢誤及,圖表修改-,2,敘述統計：,一般以中央趨勢量數（平均數、中位數、眾數等）及差異量數（變異數、標準差、全距等）來描述資料特性，其次亦常用統計圖表來輔助之。,次數分配（表、圖）具有下列功能,：,檢測與描述資料集中的趨勢；,檢測與描述資料分散（變異）的趨勢；,（,StatisitcsSummarizeFrequencies/Statistics,Charts）,檢查資料是否符合常態分配；,檢查資料是否出現極端值。,（,DataSelect Cases/If StatisticsSummarizeExplore/Statistics,Plots）,3.敘述統計、資料檢誤及,圖表修改-,3,相關分析：,探究單一變項與單一變項間兩兩相關（變項間需均為連續變項），採,皮爾遜積差相關,，,方法,，,如下圖所示,：,一個,X,變項,（,連續變項）,一個,Y,變項,（,連續變項）,X,Y,4.,推論統計-1,統計,估計,點,估計及區間估計,假設檢定,卡方,檢定,4.,推論統計-,2,T-test,&one-way ANOVA,獨立樣本的,T-test：,自變項為二分變項（包括兩個水準）-,一個依變項（為連續變項）,相依樣本的,T-test：,單一組別 連續變項,a,1,a,2,一個連續變項,受試者,前測,Y,1,後測,Y,2,4.,推論統計-,3,T-test&,one-way ANOVA,獨立樣本單因子變異數分析（,one-way ANOVA）：,自變項為間斷變項（三個水準以上）-,一個依變項（為連續變項）,如果自變項為連續變項應將此連續變項化為間斷變項。,根據變異數的同質性考驗結果以及變異數分析之整體考驗的,F,值來決定是否進行,多重事後比較,（通常是需要做的）。,GLM,一般因子分析，可以進行單變量共變數分析，單變量的變異數分析，關連強度指數（亦即調整後的,R,平方）以及統計檢定力（1-,）,a,1,a,2,、,a,n,一個連續變項,4.,推論統計-,4,Multiple Regression,多元迴歸分析法：,預測變數（,N,個連續變項）效標變項（連續變項）,若預測變項非連續變數，則此預測變項要化為虛擬變項,逐步多元迴歸法為多元迴歸分析法運用甚廣泛的方法之一,自變數間的共線性問題需接受考驗，以避免造成迴歸分析之情境困擾,X,1,X,2,、,X,n,一個依變項（,Y）,4.,推論統計,5,Multiple Regression,區別分析法：,預測變數（,N,個連續變項）效標變項（二分變項）,效標變項（或稱依變項）若為一個多分變項亦適用區別分析,X,1,X,2,、,X,n,y,1,y,2,4.,推論統計-,6,Path Analysis,徑路分析目的為了解研究模式圖是否可以得到支持？所採用的分法為多元迴歸分析法中的,強迫進入法（,Enter）,，,步驟如下：,根據相關理論建構一個具因果關係研究的初始模式（徑路圖）；,選用,Enter,法來估計逕路係數（標準化迴歸係數）並考驗其是否顯著；,重新評估與驗證4.,推論統計-,7,Two-way ANOVA,二因子變異數分析：,二個獨立的自變項（間斷變項）依變項,A,因子,a,1,（,水準一）,a,2,（,水準二）,、,B,因子,b,1,（,水準一）,b,2,（,水準二）,b,3,（,水準三）,、,一個依變項,（連續變項）,4.,推論統計-,8,Two-way ANOVA,二因子變異數分析流程圖：,4.,推論統計-,9,Two-way ANOVA,完全隨機化2*3因子設計圖示,：,B,因子,邊緣平均數,b1,b2,b3,A,因子,a1,a1b1,a1b2,a1b3,A1,a2,a2b1,a2b2,a2b3,A2,邊緣平均數,B1,B2,B3,4.,推論統計-,10,One-way MANOVA,單因子多變量變異數分析：,一個間斷的自變項（有,n,個水準數）,N,個依變項,a,1,a,2,、,a,n,Y,1,Y,2,Y,3,Y,N,、,4.,推論統計-,11,One-way MANOVA,單因子多變量變異數分析的流程：,4.,推論統計-,12,Two-way MANOVA,二因子多變量變異數分析：,二個間斷的自變項（各有,p,q,個水準數）,N,個依變項,a,1,a,2,、,a,p,Y,1,Y,2,Y,3,Y,N,、,b,1,b,2,、,b,q,4.,推論統計-,13,Canonical Correlation,典型相關：,M,個自變項（連續變項,）N,個依變項（連續變項,）,X,1,X,2,X,3,、,X,M,Y,1,Y,2,Y,3,、,Y,N,4.,推論統計-,14,Canonical Correlation,典型相關的結構圖如下：,X,1,X,2,X,3,Y,4,Y,3,Y,2,Y,1,4.,推論統計-,15,Canonical Correlation,4.,推論統計-,16,Cluster Analysis,特性：觀察值所屬群組特性,未知,的分析；具有,群組間相異,，,群組內同質,的特性。,應用：常與,區別分析,（組別特性,已知,的驗證,）,一起使用。,區分：,因素分析：針對變項予以分組,集群分析：將觀察值個體予以分組,.,信效度分析的理論與實務-1,Method of Item Analysis,1,相關分析法,：,計算每一項目與總分的積差相關(以符號,R,ti,表示)，當作該題的區別指數,，,區別指數偏低者，即表示該題未能區分受試者的反應程度，沒有區別效果，可予剔除。,2,內部一致性效標分析法,：,將所有受試者在預試量表得分的總和依高低分排序，然後由最高分者起算總人數的27%為高分組，由最低分者起算，總人數的27%為低分組。爾後以高分組受試者在某一項目(題)得分之平均數減低分組受試者在同一題得分之平均數，其差即代表此題的鑑別力,。,.,信效度分析的理論與實務2,Item Analysis,項目分析主要目的在求出問卷個別題項的決斷值,CR,值,：,將未達顯著水準的題項刪除，其主要操作步驟如下：,量表題項的反向計分（量表中如無反向題，此步驟可以省略）。,求出量表的總分。,量表總分高低排列。,找出高低分組上下27%(,or 25%),處的分數。,依臨界分數將觀察值在量表之得分分成高低二組。,以獨立樣本,t-test,考驗二組在每個題項的差異。,將,t,考驗結果未達顯著性的題項刪除。,.,信效度分析的理論與實務3,Factor Analysis,Construct Validity,效度,：指一種衡量工具真正能夠測出研究人員所想要衡量之事物的程度，一般稱之為可靠性或有效性,。,建構效度,：,指量表能測量理論上某概念或特質的程度，即構念是否能真實反應實際狀況。,信度過低，則沒有效度。,效度過低，則信度沒有意義。,.,信效度分析的理論與實務4,Factor Analysis,因素分析,具有簡化資料變項的功能，以較少的層面來表示原來的資料結構，亦即根據變項間彼此的相關，來找出變項間潛在的關係結構（成份或因素）。它可簡述成以下幾個步驟：,計算變項間相關矩陣或共變數矩陣,估計因素負荷量主成份分析法（,PCA）,決定轉軸方法,決定因素與命名,（因素分析的目的,）,.,信效度分析的理論與實務5,Reliability Analysis,信度：,係指根據測驗工具所得到的結果之一致性或穩定度。作法為根據因素分析（,Factor Analysis）,的結果，針對每一個因素了解內部一致性之信度為何？,.,信效度分析的理論與實務6,Proposition&Hypothesis,命題(,proposition),只是表現構念之間的關係，它仍無法驗証，研究者須將命題內各構念,，,選擇一個情境，將其操作化,，,變成知識論對應的變數,(,ECV)。,假設(,hypothesis),即為各變數(,ECV),之間的對應關係，假設代表科學研究的主要工具，沒有”假設”就沒有科學的產生。假設是研究問題的暫時性答案，假設只有經過”統計檢定”後，才能判定真偽。,.,信效度分析的理論與實務7,Research Framework,善用工具,創造研究價值,