吳統雄
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資料分析的程序

Data Analysis Procedures and

Concise Fundamentals of SPSS

神掌打通任督二脈•易筋經以簡馭繁

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資料分析的程序

SPSS 簡介

sav:資料檔

變項檢視介面

資料檢視介面

sps:程式檔

spo:輸出檔

樣本代表性檢定

量表信度檢定

單變項分析

雙變項分析

多變項分析

統計研討篇


資料分析的程序應包括:1.對象(樣本代表性)分析。2.測量工具(量表信度/效度)分析。3.理論建構檢定與分析:又包括:(1)整體分析(單變項分析)(2)交叉分析(雙變項分析)(3)進階理論模型建構(多變項分析)。SPSS的檔案、介面、與資料操作。SPSS的副檔名包括:sav:資料檔,sps:程式檔,spo:輸出檔。資料檔的介面有:變項檢視介面,資料檢視介面。下載SPSS範例,進行實作。

資料分析的程序

這是論文結構中的「研究發現」或「資料分析」章節,應包括以下幾個部分:

1.對象(樣本)分析

樣本代表性為何?有沒有推論意義?還是僅具參考意義?

2.測量工具(量表信度)分析:

如果是採用量表測量變項,至少應作信度分析,檢定量表的信度為何?有沒有測量意義?並視研究的規模與需求,是否增作效度分析。

3.理論建構檢定與分析:又包括:

(1)整體分析(單變項分析)

針對個別變項的「單變項分析」,若是僅報告樣本統計值,便採用「描述」方法;若要推論母群,則應用「估計」的方法,又因資料型態為「類別型」或「連續型」而不同。

(2)交叉分析(雙變項分析)

分析兩個變項間的關係,常為各一應變項、自變項,與兩者關係。雙變項可能只具備關聯關係,而不具備因果關係,亦即無法辨別何者為自變項、何者為應變項。常用、也最實用的統計工具包括:卡方分析變異數分析、與相關分析

(3)進階理論模型建構(多變項分析)

以上各部分是任何研究都應該具備的。除此之外,可依研究的特性增加各種進階的「多變項分析」。


SPSS 簡介

以下介紹使用SPSS達成所有分析步驟的過程。

下載SPSS範例資料下載SPSS範例資料(右鍵下載)

下載SPSS範例資料下載SPSS範例資料(教材專區)Analy-SPSS-Teaching.sav

SPSS 的介面與檔案

.sav: 資料檔,又分資料與變項定義介面。

以下範例是SPSS 17,就介面而言,SPSS 10 之後,並沒有大改變。

資料檢視介面

資料檢視介面

以樣本為列,以變項為欄。

命令列

分析:最重要的分析起點。

轉換:資料重新計量、資料型態的轉換…等。

資料:資料庫管理功能。

其他為進階命令。

工具列

檔案管理、搜尋等編輯功能。

變項檢視介面

變項名稱

資料格式:點右側,可進行編輯,其他多欄亦同。

資料位元數

小數點位元數(對數值資料而言)

變項標題或內容敘述

變項的值

迷失值(遺漏值):本項設定應特別注意

資料檢視介面之欄位寬度

資料靠齊方向

資料型態:分作Scale, Ordinal, Nominal 等3型;不過,在一般研究中,我們都把前兩者合併為連續(可計量)資料,與第三型的類別資料對稱,作為選擇統計工具的依據。等序資料(Ordinal),只有配合無母數統計工具時應用。

.sps:程式檔,可自動產生,在重複跑資料時較簡易,且記錄分析歷程。

跑分析程式時,按〈貼上〉選項,就是貼上程式檔。

離開時,必須以新檔名〈另存新檔〉。

.spo:輸出檔,除預設格式外,外觀亦可自訂。

SPSS輸出檔的格式,符合包括APA等各學術寫作的格式,故可直接剪貼入論文。可以改外觀,但不要改內容。

通常不顯著的分析表不必放入論文,但放入論文的分析表,則不可省略重要分析項目。

SPSS線上說明

http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.spss.statistics.help

有些網路防火牆,會阻擋.sav 檔,故使用壓縮檔下載。

注:SPSS2009-2010間曾短期改名稱為PASW 18(版)。


樣本代表性檢定

什麼是樣本代表性

數理意義的樣本代表性檢定,與資料分析中的顯著性檢定,為一體兩面。

實務應用意義的樣本代表性檢定,至少包括連繫率與回應率。


量表信度檢定

量表信度檢定如果是採用量表測量變項,則在理論檢定與變項分析之前,必須先作量表的信度檢定。

信度檢定是相關分析的發展與應用,所以在本系列安排在相關分析之後,和論文寫作的結構順序並不相同。


單變項分析/描述-估計

單變項分析又名獨變項分析:是論文中「研究發現(或資料分析)」章、「整體分析」節報告的方法,若是僅報告樣本統計值,便採用「描述」方法;若要推論母群,則應用「估計」的方法,又因資料型態為「類別型」或「連續型」而不同。

交叉分析/雙變項分析

分析兩個變項間的關係,常為各一應變項、自變項,與兩者關係。雙變項可能只具備關聯關係,而不具備因果關係,亦即無法辨別何者為自變項、何者為應變項。常用、也最實用的統計工具包括:卡方分析變異數分析、與相關分析。 


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