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蕭銘雄2003/11/10 統計分析前的準備工作 資料型態 名目 (名義的) 順序 (次序的) 區間 (量尺的) 變數分類 非計量 (名目) 計量 (區間) 變數分類 自變數 因變數 自變數與因變數的關係 研究架構 (範例) 問卷結構 第一大題 (工作經驗) 小題1 小題2 ……. 第二大題 (薪資) 小題1 小題2 ……. 問卷題目與變數 單選題 一個題目對應一個變數 複選題 一個選項對應一個變數 問卷題目與變數 先確認問卷中的題目是屬於計量或非計量變數 (複選題通常毫無選擇的必須歸類為非計量變數). 先約略區分問卷中的題目是屬於自變數或因變數. 輸入資料 單選題 每一題目(變數)為一欄, 每一份問卷輸入一列. 依受訪者所勾選的選項編號輸入阿拉伯數字. 若是態度衡量(Likert scale), 則依態度偏好的大小強弱輸入阿拉伯數字. 輸入資料 複選題 複選題因為是一個選項對應一個變數, 因此是每一選項為一欄 . 有勾選的輸入1, 沒勾選的輸入0. SPSS功能 變數檢視 變數名稱: 最多8個英文字母或4個中文字. 類型: 建議維持 “數字” 型. 註解: 設定變數的詳細名稱, 不限定字數. 數值: 定義各數值所代表的意義. 測量: 設定變數為量尺的, 次序的, 或名義的. 統計分析的步驟 樣本組成分析 信度分析或因素分析 描述性統計量分析 關聯性分析- 單變量 關聯性分析- 多變量- 迴歸分析 1.樣本組成分析 樣本組成分析的目的 檢驗所獲得的樣本是否合理, 有無偏誤的情況發生. 樣本組成分析的方法 將所有非計量性的題目編製成次數分配表. SPSS功能 分析/描述性統計/次數分配表 判斷樣本組成的合理性 觀察各分群的樣本比例是否合理. 2.信度分析或因素分析 信度分析或因素分析的必要性 若當初設計的問卷題目有分構面, 則須進行信度分析或因素分析. 信度分析或因素分析的適用性 信度分析 用在構面已經明確區分好的情況, 因此我們只要驗證一下受訪者在回答這些構面的題目上是否具有一致性就可以. 因素分析 用在構面並不是很明確的情況, 此時我們必須以因素分析法進行構面的區分. 信度分析 (1/2) 用Cronbach’s ? 來衡量各構面的內部一致性. Cronbach’s ? 最好超過0.7. 構面中的題數愈多, Cronbach’s ?值通常會愈高. 信度分析(2/2) 若該構面通過信度分析 (? 0.7), 則可計算該構面題目之平均數, 作為往後分析的新變數. 若該構面未通過信度分析 (? 0.7), 則先考慮刪除特定樣本, 再考慮刪除特定題目. SPSS功能 分析/量尺法/信度分析 因素分析 因為構面並不是很明確, 所以必須將未劃分構面之所有題目進行因素分析. 因素分析常使用主成份分析法來萃取出因素(構面). 萃取出因素(構面)之後,通常必須再進行最大變異法轉軸, 才能得到較合理的結果. 因素分析的結果判斷 檢查因素負荷(loading)值 Loading 最好是在?0.50以上, 才能代表該題目是屬於該因素(構面). 檢查各因素(構面)主要所涵蓋的題目是否真的可以合理地歸類於同一構面. 為各因素(構面)命名. SPSS功能 分析/資料縮減/因子 因素分析-範例 學生各科目成績 Mathematics (M) Physics (P) Chemistry (C) Chinese (CH) English (E) History (H) 主成份分析 (未轉軸) 最大變異法轉軸 如何使用因素(構面) 計算該構面題目之算術平均數, 作為往後分析的新變數 (但最好再確認一下Cronbach’s ? ). 以因素得點 (分數, score)作為往後分析的新變數. 3.描述性統計量分析 描述性統計量 平均數 標準差 (或變異數) 描述性統計量分析分析的目的 約略觀察一下各題目的平均數與標準差的高低情況. 描述性統計量分析的方法 (1/2) 將所有計量性的題目計算出平均數與標準差. 約略比較各題目的平均數與標準差. 描述性統計量分析的方法 (2/2) 若題目有分構面, 則在進行因素分析或信度分析之後, 再計算各構面之平均數與標準差. SPSS功能 分析/描述性統計/描述性統計量 4.關聯性分析- 單變量 關聯性分析- 單變量 關聯性分析 指自變數與因變數之間的關聯性; 或謂, 自變數影響因變數的情況是否明顯. 單變量 自變數與因變數都只有一個. 關聯性分析方法 平均數差 t 檢定 單因子變異數分析(ANOVA) F 檢定 相關分析 卡方(Chi-square, ?2)檢定 平均數差 t 檢定 主要在檢定兩群樣本之間的差異. 自變數必須是非計量, 而且可以分類成兩群 (例如男性