2. 問卷資料建立--6
1. 2. 3.
4.
5.
（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 +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 +2 不確定 0 或 +3 不同意 +1 或 +4 非常不同意 +2 或 +5
4. 推論統計—5 Multiple Regression
區別分析法： 預測變數（N個連續變項）

效標變項（二分變項）
y1 y2
X1 X2 、 Xn
※ 效標變項（或稱依變項）若為一個多分變項亦適用「區別 分析」
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「強迫進入法（Enter）」，步 驟如下： 1. 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）； 2. 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； 3. 重新評估與驗證。
a1b2
a1b3
A1
a2b1
a2b2
a2b3
A2
邊緣平均數
B1
B2
B3
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
Y1
a1 a2 、 an Y2 Y3 、 YN
4. 推論統計--11 One-way MANOVA

單因子多變量變異數分析的流程：

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
1.
2.
3.
4. 5.
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）

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。 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




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。 「copy object」 「past」 轉貼後之圖表無法再修改。
探究 動機
4. 推論統計--16 Cluster Analysis


1.
2.
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：常與區別分析（組別特性已知的驗證） 一起使用。 區分： 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
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」 方式來計分，單獨或個別項目是無意義的。 「評分加總式量表」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度。
1. SPSS的簡介--1
Flow Chart of SPSS Statistical Package for the Social Science
資料檔 原 始 資 料 程式檔 結果檔 run output 報 表 輸 出
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inputLeabharlann 指 令 語 法1. SPSS的簡介--2
Windows of SPSS
雙因子變異數分析
交互作用 是否顯著 是
否
主要效果比較 (單因子變 異數分析)
顯著
事後比較
不顯著 單純主要 效果比較 顯著 單純主要效果的事後比較 不顯著 完成
完成
完成
4. 推論統計--9 Two-way ANOVA

完全隨機化2*3因子設計圖示：
B因子 邊緣平均數
b1
b2
b3
a1 A因子 a2
a1b1
3. 敘述統計、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： (1) 檢測與描述資料集中的趨勢； (2) 檢測與描述資料分散（變異）的趨勢； （Statisitcs>Summarize>Frequencies / Statistics, Charts） (3) 檢查資料是否符合常態分配； (4) 檢查資料是否出現極端值。（Data>Select Cases / If> Statistics>Summarize>Explore / Statistics, Plots）
H 0 : 1 2 3 k H1 : i j
4. 推論統計--4 Multiple Regression
多元迴歸分析法： 預測變數（N個連續變項）

效標變項（連續變項）
X1 X2 、 Xn
一個依變項（Y）
※ 若預測變項非連續變數，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
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（為連續變項）

a1 a2 、 an
一個連續變項
※ 如果自變項為連續變項，應將此連續變項化為間斷變項。 ※ 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（亦即調整後的R平方）以及統計檢定力（1-β）
整體考驗 Wilks' Lambda
不顯著
完成
顯著
個別單變 量F值考驗
不顯著
完成
顯著 事後比較
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
a1 a2 、 ap b1 b2 、 bq
Y1
Y2 Y3 、
YN
4. 推論統計--13 Canonical Correlation
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） 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） 、
依變項
一個依變項 （連續變項）
4. 推論統計--8 Two-way ANOVA

二因子變異數分析流程圖：

典型相關： M個自變項（連續變項）
N個依變項（連續變項）
X1 X2 X3
、
Y1 Y2 Y3
、
XM
YN
4. 推論統計--14 Canonical Correlation

典型相關的結構圖如下：
X1 X2 X3
Y1 Y2 Y3 Y4
A1Y1 A2Y2 A3Y3 ... ANYN B0 B1 X1 B2 X 2 B3 X 3 ... BM X M
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 /spss/index.htm 統計生活館 /g894730/index.ht ml
2. 問卷資料建立—9
Flow Chart of Scale Construction
理論基礎或研究目的 編擬或修訂量表初稿
選取受試者預試
項目分析 CR值顯著題項 因素分析 建構量表效度 未刪除任何題項 因素命名 信度分析 求出量表與各層面信度 正式量表
刪除CR值未達 顯著的題項
刪除題項
3. 敘述統計、資料檢誤及圖表修 改--1
1. 2. 3. 4. 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. 問卷資料建立--8
Design Step of Likert Scale: 1 建立大量有關某一「態度」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 據其是否具有區別力判定，被判定為較差別力之 項目，則刪除它。