統計方法應用議題

神掌打通任督二脈‧易筋經以簡馭繁

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SPSS基礎篇

常見錯誤

行為研究理論發展與統計方法之配合


常見錯誤

觀念

宣稱推論,卻不具、或未證明推論能力。

未定義母群。

無母群清冊(實體或虛擬)。

未說明清冊完整性。

若清冊不完整,未說明處理方式。

樣本數不足。

抽樣技術不具隨機性。

母群已知非常態分配。

所用統計方法無法證實理論。

所用統計方法無法證實研究概念模型。

資料不符所用統計方法的前提與假設。

統計檢定的呈現方式,反映不瞭解統計檢定的邏輯。

對「顯著性」的誤解。

只有統計數字,未闡明其意義。

技術

估計應作區間估計而未作。

估計未說明變異情形。

卡方檢定未列表。

卡方檢定使用百分比計算。

卡方檢定細格數值< 5。

變異數分析未列表。

變異數分析顯著時,未比較其平均數。

相關分析之正負相關錯誤。

相關係數之解釋錯誤。


行為研究理論發展與統計方法的配合

統雄老師建議「漸進學習」法,程序是:

統計方法第一套:基礎統計與內功

統計內功練成後,

各種估計與描述分析
信度檢定分析
卡方分析
變異數分析
相關分析
信度分析
但所有進階的統計,如果沒有本神掌從打通任督二脈做起,可能都不容易落實應用。

第二套

以上介紹的都是最重要的基礎的方法
但是,都是限於「單變項」「雙變項」「線性」的分析
在真實社會研究中,許多行為是:
多變項
變項之間有交互作用
變項之間有中介關係
變項是非線性的
變項是多維的
樣本分析的進階方法
共變數分析、多因子變異數分析
因素分析、集群分析
多元迴歸分析
因徑分析-結構方程模型 
對數分析、非線性模式分析 

第三套

各種進階無母數分析
各種進階相關分析與檢定
Data Mining

從以上經驗,發現當前統計之不足,而領悟另有「第三種知識的存在」 

追求行為 Modeling的新典範

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單變項:類別_二元資料/應用
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多向卡方分析
單向卡方分析
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