統計分析軟體入門研習－SPSS 主講人：吳朝欽 逢甲大學財稅系助理教授 分機：4305 2009/12/15.

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1 統計分析軟體入門研習－SPSS 主講人：吳朝欽 逢甲大學財稅系助理教授 分機：4305 2009/12/15

2 大綱 1.資料統計概論 2.假說檢定 3.多變量分析 4.複選題分析

3 1.資料統計概論 1.1資料概說

4 統計方法之考量因素 變數型態 特性 資料衡量尺度 類別：性別 名目尺度 質化變數 順序尺度 質化變數 優先順序 等距尺度 量化變數 大小
比率尺度 量化變數 資料間的比值

5 銀行客戶資料之變數特性與衡量尺度 變數名稱 變數值 衡量尺度 變數屬性 性別 1：男生；0：女生 名目尺度 質化變數 年齡 年齡值 比率尺度
量化變數 居住區域 東區：1；西區：2；中區：3 信用等級 最佳：1；中等：2；不良：3 順序尺度 職業 農：1；勞：2；公教：3；工商：4；自由：5；其他：6 所得 年所得值（萬元） 存款 存款值（萬元） 貸款 貸款值（萬元） 是否曾經逾期繳款 有：1；無：0

6 資料型態與統計方法

7 新資料之建立：按「輸入資料」

8 按「變數檢視」

9 解釋 名稱：  輸入變數名稱，但須注意SPSS之變數名稱僅可輸入八個字元，亦即八個半型字（英文字母或數字）或四個全型字（中文字），若輸入中文名稱則僅能輸入四個字。 類型： 一般採SPSS預設之數值型式(numeric)，使用者亦可依需要選取其他資料型式。 寬度： 欄位寬度，依據資料實際位數選取適當之欄位 寬度。

10 解釋-1 小數： 小數點位數，此功能係設定資料呈現之小數點位數。SPSS預設值為2，故每筆數字皆會有兩位數之小數點。 標記：
變數之備註說明，針對變數（欄位名稱）加以說明。由於SPSS之變數名稱僅可輸入八個英文字母或四個中文字，若使用者無法從變數名稱判斷該變數之真正意義，則可在此欄位中輸入較多之備註說明。例如「是否曾經逾期繳款」之變數，由於字數限制，僅能在”Name”之欄位輸入「逾期繳款」四個字，為強化該變數之說明。

11 解釋-2 數值： 變數之數值說明。此欄位可輸入變數值所代表之意義，例如性別變數。 遺漏：
此欄位係提供定義資料遺漏值(Missing values)之用。此功能可用以輔助使用者篩選資料之用。例如銀行客戶之職業種類有六種，而加以編碼（亦即農漁畜牧業為1；勞工為2；軍公教為3；工商服務業為4；自由業為5；其他為6），若使用者認為農漁畜牧業（編號1）與其他業（編號6）所佔顧客比例較低，擬不列入分析對象，但又想加以保留而不刪除，此時即可將該值定義為遺漏值。

12 按「資料檢視」

13 基本操作 選取資料 若使用者僅針對部分資料進行統計分析，此時即可利用本功能。茲分別舉例說明如下：

14 範例一：選取年齡大於40歲者進行分析

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16 其他注意事項 以 & 代表 and 以 | 代表 or

17 資料轉換：存放比率

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19 重新編碼

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22 1.資料統計概論 1.2敘述統計

23 次數分配表

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27 集中趨勢

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29 2.假說檢定 

30 2.1各種平均值之檢定 在比較各族群之平均值是否有顯著差異之前，可能須先詢問要如何分群？各族群各項變數之平均值為何？然後再進行平均值之差異性檢定。資料的分群是以某些變數之值（如：性別）為分群的準則，用以分群的變數稱為獨立變數(independent variables)，而所欲計算平均值的變數稱為依變數(dependent variables)。

31 平均數

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34 單一樣本 t 檢定 若銀行客戶之樣本資料存款平均值為433萬元，該銀行欲宣稱其客戶平均存款大於400萬元，試列出虛無與對立假說，並說明檢定結果(α=0.05)（資料檔：銀行客戶.sav）。 H0：客戶平均存款未大於400萬元(μ≦400) H1：客戶平均存款大於400萬元(μ>400)

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38 獨立樣本 T 檢定 比較銀行客戶之平均存款是否因性別而有所不同。 H0：男性客戶平均存款與女性客戶平均存款無差異
(μ0-μ1=0或μ0=μ1） H1：男性客戶平均存款與女性客戶平均存款有差異 (μ0-μ1≠0或μ0≠μ1）

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42 配對樣本 T 檢定 H0：裝設省油器前後之耗油差異平均值未大於0(Δμ≦0) H1：裝設省油器前後之耗油差異平均值大於0(Δμ>0)
某汽車保養行為了解某汽車省油器之功效，其選取八部車輛並安裝省油器，並記錄其裝設前與裝設後之耗油紀錄如下表（每100公里需加侖數） 若車輛耗油為常態分配，試檢定該省油器是否可節省汽油。 H0：裝設省油器前後之耗油差異平均值未大於0(Δμ≦0) H1：裝設省油器前後之耗油差異平均值大於0(Δμ>0)

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46 2.2單變量變異數分析 檢定三個以上的獨立母體之平均值是否相等時，可採用變異數分析(Analysis of Variance; ANOVA)。變異數分析種類繁多，如下表： 依變數個數 自變數個數 名稱 1 （單變量變異數分析） 單因子變異數分析 2（以上） 多因子變異數分析 （多變量變異數分析） 單因子多變量分析 多因子多變量分析

47 範例：單因子變異數分析 某校想要瞭解不同的教學方法對學生的學習成效是否有所差異，因而進行一項教學實驗。該校找來三組學生（每組各五位同學），並施以不同的教學方法（民主式、專制式、放任式）。一段時日後，施以測驗。試問：此三種教學方法之成效是否有所差異?

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52 範例：雙因子變異數分析 當懷疑某一屬量的依變數可能同時受到兩個屬質的自變數的影響，較正確的分析方法應是採用雙因子變異數分析，例如：如下表想要探討「性別」與「居住區域」對「存款」的影響。性別與居住區域對存款的影響效果稱為主效果；性別與區域是否同時對存款造成不同的效應則為交互效果。

53 檢定內容

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57 2.3類別資料關係探討―卡方檢定 以「銀行客戶資料」為例，探討客戶信用等級與居住區域是否有關係。建立假說如下:
H0：客戶信用等級與居住區域無關 H1：客戶信用等級與居住區域有關

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61 2.4相關分析 兩變項間之關係 若兩變數均屬於連續的量化資料，則兩變數間之相關性，適合以Pearson 積差相關係數來衡量。 範例一
探討全校成績中，智力測驗與數學成績之相關性。

62 建立假說 程式操作 分析結果 H0：智力測驗成績與數學成績無關(ρ＝0) H1：智力測驗成績與數學成績有關(ρ≠0)
繪圖Graphs  Scatter  Simple 設定變數(X軸、y軸) Analyze Correlate  Bivariate出現對話框:(a)設定變數(Variables)(b)勾選 Pearson(c)設定雙尾或單尾檢定 分析結果

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66 3.多變量分析 

67 3.1迴歸分析 迴歸分析依不同的重點分類，分為以下幾類： 依自變數個數區分  例如： 依線性性質區分  例如：
單變數迴歸（簡單迴歸）：討論單一自變數對依變數的影響。例如： 複迴歸：討論二個以上的自變數對依變數的影響。  例如： 依線性性質區分 線性迴歸：自變數與依變數間具直線特性。  例如：

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76 3.2探索性因素分析 在〝quality.sav〞檔中，衡量問項為： 高鐵車站的動線標示清楚 (X1)。 高鐵車廂乾淨清潔 (X2)。

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84 3.3量表之信度與效度 潛在變數的衡量，通常是以量表或問卷做為測量工具，評估量表優良與否的準則為信度與效度。 壹、信度 貳、效度

85 信度係指測驗結果(受試者的回答)的穩定性及可靠性(可相信的程度)。信度的衡量有三種類型：穩定性、等值性與內部一致性。
效度指問卷或量表能測量到理論上的構念或特質之程度。

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95 4.複選題分析 一、複選題例如：你曾經由哪些管道獲贈本雜誌資訊：網路、報紙、業務人員、過去經驗、朋友介紹。
二、上面有五個可複選選項！在SPSS中一般單選題是建一個變數，但上面複選題要建立五個變數，編碼上若問卷上五個都有勾選，則五個都給1（有勾的給1、沒勾的給0）！ 三、在SPSS中選「分析-複選題分析-」定義集合，把五個變數放到「集內的變數」，『二分法」的數值打1，「名稱」自訂！按「新增」即完成設定。 四、按「分析-複選題分析-次數分配表」即可得到你要的！

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105 簡報完畢 敬請指教