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Published byErik Fransson Modified 5年之前
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9802 多變量分析 課程內容 李德治/童惠玲 ch2---ch11 陳順宇 Reliability/validity analysis
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SOFTWARE SPSS [V14-V18] STATISITCA [V6-V9]
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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
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第二章 緒論
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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
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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
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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
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2.2 因果關係 真實世界的因果關係(XY)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
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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」
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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
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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
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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
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變數的種類
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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!
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變數的種類 中介檢定的兩派理論 b a c C’
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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。
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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
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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
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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。
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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2.4問卷的分析流程
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