9802 多變量分析 課程內容 李德治/童惠玲 ch2---ch11 陳順宇 Reliability/validity analysis

SOFTWARE SPSS [V14-V18] STATISITCA [V6-V9]

成績 期中考： 論文報告 25% 期末考： 論文報告 25% 期中考： 論文報告 25% 期末考： 論文報告 25% 論文需使用 TSSCI 期刊之任選文章[第5週/第15週 前選定 [給我論文紙本或電子檔] 報告內容(ppt/15-20分鐘) 論文研究方法 統計分析方法【與課程內容配合的部份】 優缺點評論 2次作業, 25分/次

第二章 緒論

授課大綱 多變量統計方法的分類 因與果 變數的種類 問卷的分析流程

2.1多變量統計方法的分類 1. 處理問項的統計方法 2. 針對受測者的分析技術 信度分析 項目分析 主成份分析 因素分析 判別分析 多元尺度分析 群集分析

多變量統計方法的分類 3. 處理變數與變數間的關係 差異性檢定法(獨立樣本T檢定、成對樣本T檢定、變異數分析) 迴歸分析 相關分析 典型相關分析 一般線性模式 路徑分析

2.2 因果關係 真實世界的因果關係(XY)要求【三要件】 社會科學研究的因果關係 X與Y相關(正/負相關皆可) X在Y之前就已發生 社會科學較難以實驗方式排除其他干擾因素 通常以『其他條件不變下』這樣的假設方式來處理 EX: 性別數學成績 [干擾：身心狀況/IQ/讀書時間/試卷難易…] 現實上其他條件可能隨時隨地改變而使因果不成立 以性別是否會造成數學成績有顯著差異(而非原因)來說明研究結果

因與果 因果關係的安排必須符合邏輯 不會變動或者變動較小的變數當作「因」 以時間發生在前的當作「因」 撰寫一篇論文就好比寫一個故事 論文必須符合邏輯同時必須可以被驗證 簡單的作法是由「果」來推「因」 (逆向) 當然也可以由「因」來推「果」

2.3 變數的種類(以變數在研究架構中的角色區分) 依變數 又稱「效標變數」或「從屬變數」 篇論文的研究核心 一篇論文最好只探討一個DV

變數的種類 自變數 也有人稱為為解釋變數或預測變數 扮演”因”的角色 一篇論文的解釋變數一般會有好幾個

變數的種類 混淆變數 X、Y具高度相關 Z對X，Z對Y也具高度相關 將Z排除後X與Y的關係明顯下降 真正的模型可能為 一因兩果 中介

變數的種類

變數的種類 中介變數 因果關係跨距太遠 因果兩變數間的關係不穩定 [時有時無] 考慮在研究架構中加入中介變數吧!

變數的種類 中介檢定的兩派理論 b a c C’

mediator的檢定 Baron & Kenny (1986) 首度發表檢測 mediator 的方法，整個流程要跑三個迴歸模式（Eq1, Eq2, Eq3），並且要符合四個準則（C1, C2, C3, C4）。三個迴歸模式分別為： (Eq1) IV -> DV (Eq2) IV -> M (Mediator) (Eq3) IV + M -> DV 前兩個準則 C1 和 C2 是，如果 Eq1 和 Eq2 都出現顯著的結果，基本上就表示 Mediator 可能是存在的。此外，還需要另兩個存在於 Eq3 的準則需要符合： (C3) M 在 Eq3 一定要顯著。 (C4) IV 的估計參數在 Eq3 要降到 0。

變數的種類 伴隨變數與控制變數 為了純化解釋變數與依變數間的關係 中立化的變數稱為控制變數或伴隨變數 在因果關係中扮演「因」的角色，但不探討它的影響 伴隨變數 伴隨變數 控制變數

變數的種類 交互作用、干擾變數與調節變數 自變數的一種，可當成第二個自變數 進行檢定時需檢定主要效果的影響同時也要檢定交互作用的影響 對DV影響較直接或較大的當IV，影響較小的當MV 有較多學理依據的當IV，較少的當MV MV IV 經營績效=a+b*員工工作投入+c*主管領導+d*(員工投入*主管領導)+error

moderator 的檢定 那麼，要進行 moderator 的檢定，則需要配適這個迴歸模型：IV+M+IV*M -> DV。如果 IV*M 的估計參數是顯著的話，則表示 M 是 IV 和 DV 的 moderator。

變數的種類 當IV與DV的相關係數在不同的研究中產生的結果不盡相同時，可考慮引進干擾變數 Y=a+b*X+c*M+d*(XM)+e =a+(b+dM)X+c*M+e MV vs INV 中介變數同時扮演因與果兩個角色 干擾變數只扮演「因」的角色

變數的種類 前置變數 也有人稱為前因 AV與IV，IV與DV，AV與DV必須相關。 當AV被控制的時候，IV與DV間的關係仍然成立。 當IV被控制的時候AV與DV間的關係會消失 AV IV DV

變數的種類(以變數可否直接測量來區分) 顯性變數與隱性變數 顯性變數 隱性變數 可以直接測量(具體)出來的變數 例如身高、體重、年齡、收入 隱性變數一般無法直接測量(抽象)出來 例如愉悅程度、幸福感等 顯性變數 隱性變數 隱性變數

變數的的安排 變數的安排 （謝安田，企業研究方法論） 研究者想探討的結果當DV。 投入的變數當IV或MV (Moderator)。 要中立化的變數當CV (Control Variables)。 概念化的變數當INV (Mediator)

統計方法的使用 探討變數與變數關係：傳統統計 探討結構與結構或者變數與結構 ：SEM

變數的種類 傳統統計結構 SEM的結構 快樂 精神快樂 物質快樂 精神快樂 快樂 或 快樂 物質快樂 一階因素 二階因素 精神快樂 物質快樂 X1 精神快樂 X2 精神快樂 X3 快樂 快樂 或 X4 物質快樂 物質快樂 X5 X6 一階因素 X7 二階因素

問項安排 每個變數都必需可被量化，每個變數都必需要有對應的問項 問項要隨機排列，不要依照變數順序排列 內控人格特質 積極：c1、c5 一、人格特質 1.我對事情常抱持積極進取的態度，對處理事情充滿自信。 2.我日常當中常感到沮喪，對生活感到沒有希望。 3.參與活動時您主動提供意見，爭取當領導者。 4.我提供的意見家人常無法接受，使得我的意見常悶在心裡。 5.若遇到錯誤、繁雜事情我會嘗試導正並解決。 6.家人會主動傾聽我的心聲，讓我憂鬱心情獲得舒解。 7.我認為朋友都對您不好，讓我不想多結交朋友。 8.我認為大部份時候努力用功(工作)是不會有回報，覺得結果無照著預期走。 9.課業(工作)遇到瓶頸時我會主動找親朋好友討論或至戶外找靈感。 10.我認為事前規劃能使事情做的較好。 11.人們常毫無理由對我不好，卻無嘗試阻止。 12.我常覺得別人比較厲害，而不想多努力。 13.我常認為不是本身錯誤，卻受到責怪。 14.我在家常受到約束，無法從事自己想做的事情。 15.自己意見與親朋好友(同學)相左時，嘗試說服。 內控人格特質 積極：c1、c5 低焦慮：c6、c9 高自尊：c3、c10、15 外控人格特質 消極：c7、c8、c12 沮喪：c2、c11 他人導向：c4、c13、c14

2.4問卷的分析流程