相關研究法 組員 廖延城 91107040 劉冠葳 92107037 洪英博 92107041.

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1 相關研究法 組員 廖延城 劉冠葳 洪英博

2 相關研究的意義與基本歷程 意義 歷程 相關研究是敘述研究的一種，只是相關研究是以數量的術語描述和變項之間的關係 一、問題的選擇
二、樣本與工具的選擇 三、設計與程序 四、資料的分析與解釋

3 關係研究與預測研究 關係研究 一、資料蒐集 二、資料分析與解釋 預測研究

4 雙變項相關統計 績差相關 等級相關 肯氏相關 二系列相關 廣布二系列相關 點二系列相關 四分相關 Ｐhi相關 列聯相關 相關比

5 適用不同變項形式的相關係數 技術 第一個變項 積差相關 連續變項 等級相關 等級變項 肯式相關 二系列相關 人為二分變項 廣布二系列相關
廣布人為二分變項 點二系列相關 真正二分變項 四分相關 Phi相關 列聯相關 兩個或更多類別變項 相關比

6 等級分數相關 肯氏相關係數 優點：樣本在10人以下時，比斯皮爾曼相關更具有常態抽樣分配的特性；惟其計算方式較斯皮爾曼相關難，所得之相關係數也較低。

7 二分分數相關 二分系列相關 二系列相關適用於其中一個變項為連續分數的形式，另一個變項為人為二分的型式。 廣布二系列相關
在二分變項中，只採用位於兩極端的那些人的分數時，此等極端的群體即廣布二分變項。廣布二系列相關即用來求取廣布二分變項與連續分數的相互關係。 點二系列相關 適用於求其一個連續分數的變項與另一個真正二分的變項之相互關係。 四分相關 在教育研究領域適用於分析兩者均為人為二分變項的相 關。 Phi相關 Phi相關用來求取兩個均為真正二分變項的相關，主要運用於項目分析，以決定某種測驗上兩個題目的相關。

8 列聯相關 相關比 列聯相關適用於兩個變項或其中一個變項的分類超過兩個以上類別時。
有些變項之間的相關不一定呈現直線關係，而是呈曲線關係。優點：兩變項為明顯曲線相關時，相關比更能準確表現出；缺點為不易計算。

9 多變項相關統計分析 運用多變項統計技術可協助統計者測量與研究三個以上變項形成各種組合之間的相關程度是謂多變項分析(multivariate analysis) 多變項統計技術不但可分析相關的資料，也可用於分析實驗結果的資料。

10 複迴歸(multiple regression)
複迴歸是用在確定數個預測變項與效標變項間的關係 複迴歸分析在研究中的應用主要在於預測，且綜合多個變項預測效標變項，其正確性較根據一個變項預測高。 Ex：智力、動機、學習習慣、自我觀念、社經地位等變項與學業成績之相關。

11 區辨分析(discriminant analysis)
區辨分析與複迴歸類似。不同處在於其效標變項可分成兩個或更多類別（類別變項）。 主要目的：根據某群體過去在預測變項與效標變項間存有的關係，從個人預測變項的資料，預測其未來所屬的類別。 Ex：根據不同的職業興趣預測個人將來從事之職業類別。

12 典型相關(canonical correlation)
典型相關是以組合的數個預測變項來預測組合的數個效標變項。 主要目的：發現哪一組的預測變項最能夠預測那一組的效標變項。 Ex：學業性向、家庭社經地位、中學平均成績、職業興趣 ﹤﹦﹥中學後受教年限、年薪、身心健康程度、對社區貢獻程度

13 因素分析(factor analysis)
因素分析是一種沒有自變項而有若干個依變項的多變項分析方法。主要目的在於認定一組依變項中的因素結構，使變項的數量減至最小限度，但仍不失原來代表性。 步驟 計算相關矩陣，求出任兩變項間的相關 （表14－8）。 進行因素分析已決定變項是否可以較少數的因素予以描述。（表14－9）

14 淨相關(partial correlation)
分析兩個變項間的相關，在去除第三個變項，是否仍保持不變。 Ex：兒童發展期間，字彙和體重的正相關。 （第三個變項：年齡）。

15 多變項相關分析方法比較 分析方法 使用情況 複迴歸分析 分析數個預測變項和一個效標變項間的關係。 區辨分析
分析數個預測變項和一個效標變項間的關係，但校邊變項被分成幾個類別。 典型相關 分析數個預測變項和數個效標變項間的關係。 因素分析 認定許多變項中的因素結構，以減少變項的數目。 淨相關 分析第三個變項的影響去除後，兩個變項間的純淨關係。

16 相關研究易犯的錯誤 1.研究者假定關係的研究在於證明因果關係 2.選擇相關研究的變項時，不借重理論
3.預測或是關係研究時，無法發展令人滿意的效標量數 4.在需要淨相關的時候，卻是用最簡單的相關技術 5.使用不正確的雙變項相關係數，如需使用廣布二系列相關時，卻使用二系列相關

17 易錯誤 啪兔 6.在納入許多變項的研究中，為了釐清諸遍相的關係，不使用多變項統計量數，卻使用雙變項相關係數，限制了分析的範圍。
易錯誤 啪兔 6.在納入許多變項的研究中，為了釐清諸遍相的關係，不使用多變項統計量數，卻使用雙變項相關係數，限制了分析的範圍。 7.在預測研究中為了擴大相關，不使用複迴歸 8在社記錄進分析時，無法確認重要的因變項 9.不執行負荷度研究，已決定在原先預測研究中取得的複迴歸係數的縮減 10.在解釋相關係數的量時，將實用顯著與統計性混為一談。