spss使用與多變量統計分析 ppt42

1、SPSS使用與多變量統計分析,Referred Internet Stations,SPSS 12.0 中文版家族產品10個模組功能與相關統計方法http://www.sinter.com.tw/spss/index.htm統計生活館http://home.kimo.com.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

2、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,

3、Flow Chart of SPSSStatistical Package for the Social Science 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。

4、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,

5、Numeric System:名目(nominal)資料順序(ordinal)資料區(qū)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5>4，但5-4≠1。例如，研究者常用Likert五點計分量表所得數據，可能是１～５分，

6、亦可能是-2～+2分，這種資料屬於順序變數。3.區(qū)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5-4=1, 但4≠2×2。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=2×2。,2. 問卷資料建立--4,Scale Design所謂「量表化」(scaling

7、)，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

8、分，單獨或個別項目是無意義的?！冈u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(tài)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(tài)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 +

9、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

10、+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(tài)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

11、卷資料建立--8,Design Step of Likert Scale:1 建立大量有關某一「態(tài)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(tài)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(qū)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 Flo

12、w 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?！竎opy object」? 「past」 轉貼後之圖表無法再修改。,3. 敘述

13、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；（Statisitcs>Summarize>Frequencies / Statistics, Charts）檢查資料是否符合常態(tài)分配；檢查資料是否出現極端值。

14、（Data>Select Cases / If> Statistics>Summarize>Explore / 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(xù)變項），採「皮爾遜積差相關」，方法，如下圖所示：一個X變項（連續(xù)變項）?? 一個Y變項（連續(xù)變項）,X,Y,4. 推論統計--1,統計估計—點估計及區(qū)

15、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(xù)變項）相依樣本的T-test： 單一組別 連續(xù)變項,a1,a2,一個連續(xù)變項,,受試者,前測Y1,後測Y2,,,,4. 推論統計--3

16、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(xù)變項）※ 如果自變項為連續(xù)變項，應將此連續(xù)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

17、整後的R平方）以及統計檢定力（1-β）,a1,a2,、,an,一個連續(xù)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(xù)變項） 效標變項（連續(xù)變項）※ 若預測變項非連續(xù)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

18、,X1,X2,、,Xn,一個依變項（Y）,,,,4. 推論統計—5 Multiple Regression,區(qū)別分析法：預測變數（N個連續(xù)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(qū)別分析」,X1,X2,、,Xn,y1,,,,y2,4. 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「

19、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a1（水準一）a2（水準二）、,B因子b1（水準一）b2（水準二）b3（水準三）、,一個依變項（

20、連續(xù)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：,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,a1a2、an,Y1,Y2,Y3,YN,,,,,、,4. 推論統計--11 One-way MANOVA,單因子多變量變

21、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,a1a2、ap,Y1,Y2,Y3,YN,,,,,、,b1b2、bq,4. 推論統計--13 Canonical Correlation,典型相關： M個自變項（連續(xù)變項） N個依變項（連續(xù)變項）,X1X2X3、XM,Y1Y2

22、Y3、YN,4. 推論統計--14 Canonical Correlation,典型相關的結構圖如下：,X1,X2,X3,Y4,Y3,Y2,Y1,,,,,,,,,,,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(qū)別分析（組別特性已知的驗證）一起使用。區(qū)分：

23、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,５. 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Rti表示)，當作該題的「區(qū)別指數，區(qū)別指數偏低者，即表示該題未能區(qū)分受試者的反應程度，沒有區(qū)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

24、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。,５. 信效度分析的理論與實務—2Item 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% (o

25、r 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。,５. 信效度分析的理論與實務—3Factor 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

26、度過低，則沒有效度。效度過低，則信度沒有意義。,５. 信效度分析的理論與實務—4Factor 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）,５. 信效度分析的理論與實務—5Reli

27、ability Analysis,信度：係指根據測驗工具所得到的結果之一致性或穩(wěn)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？,５. 信效度分析的理論與實務—6Proposition & 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) ?！讣?/p>