SPSS 統計圖應用:調節模型檢定
SPSS Graphs: Moderation Model Test

Multifactorial ANOVA and GLM

神掌打通任督二脈‧易筋經以簡馭繁

多因子分析常用模型簡介多變項-多因子分析常用模型簡介

交互作用/調節模型詮釋

SPSS 統計圖

變異數分析法之視覺輔助

迴歸線法之視覺輔助

<統計圖>命令與混合模型的繪圖

SPSS輸出 .spv 檔案編輯


SPSS 統計圖 SPSS Graphs

SPSS 統計圖提供了相當多的繪圖功能,可以作為對各種多變項模型視覺輔助檢定。

以下以調節模型_交互作用之檢定為例。

調節模型_交互作用分析視覺檢定

交互作用(Interaction)就是2個以上自變項之間不相互獨立(即正交)、也不互具共線性(即平行),而存在互逆或局部增強作用(即斜交或呈現八字型)之效果,檢定方法過去稱為多因子變異數分析(ANOVA),現在可經由一般線性模式(GLM)進行檢定與建構調節模型。


SPSS 範例檔案下載

下載SPSS範例資料下載SPSS高等統計範例資料(右鍵下載)Analy-SPSS-Teaching.rar

下載SPSS範例資料下載SPSS多變項分析範例資料(右鍵下載)Analy-SPSS-Teaching-Multi.rar

下載SPSS範例資料下載SPSS統計與多變項習題資料(右鍵下載)Analy-SPSS-Multi_Ex.7z

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

下載SPSS範例資料下載範例資料(教材專區):Analy-SPSS-Teaching-Multi.exe


SPSS 應用範例

我們希望同時研究「四年制大學生」(以下簡稱大學生)「性別」與「年級」是不是都是「消費力」的自變項?其間有無交互作用效果?是否形成調節模型?

類別資料:調節模型/交互作用/多因子變異數分析

一般線性模式之應用

調節模型的建構、交互作用分析的工具,如果自變項為類別資料,則使用多因子變異數分析(Multiple Factorial ANOVA),屬於一般線性模式分析(General Linear Model Analysis, GLM)的一種。

理論敘述

大學生網路消費額因性別、年級、與兩者交互作用產生差異而構成調節模型。

資料集可使用統計圖作為視覺輔助,又可分為「多因子變異數分析法視覺輔助」與「調節模型之迴歸線法視覺輔助」。


調節模型之多因子變異數分析法視覺輔助

調節模型之多因子變異數分析法視覺輔助,就是 GLM 的剖面圖設定,結果如下。

基本判斷方法:如果個別線呈大致平行,就是沒有交互作用;如果不對稱(有增強作用)或交叉(互逆作用),就是有交互作用。

本習題的2條線看起來不平行,但就統計的「逆向思考」而言,即樣本數不夠多,還是沒有交互作用。

值得注意的是:如果顯著,就表示男性4年級、女性2年級,與其他各組出現不對稱的情形,產生 Post Hoc個別組內交互作用的現象。

剖面圖:交互作用之視覺輔助


調節模型迴歸線法之視覺輔助調節模型之迴歸線法視覺輔助

GLM 之迴歸分析與變異數分析,基礎相同,多因子變異數分析法之視覺輔助圖,強調各平均數(圓點)的呈現,而迴歸分析方法之視覺輔助圖,強調連續線的呈現。

混合模型的繪圖<統計圖>命令與混合模型的繪圖

本例同時介述<統計圖>命令,應用於繪製混合模型(Mixed Models),即包括類別資料與連續資料。

>統計圖 Graphs 

>散布圖 Scatter/Dot

Scatter/Dot

>簡單散布 Simple Scatter

Simple Scatter

>定義 Set Markers by

設定類別變項,形成以各水準在平面上獨立的線條或群組,以水準較少之變項為 X 軸。

Set Markers by

輸出 .spv 檔案上編輯

出現不連續點狀圖,即前節的剖面圖。

.spv檔案上點2次,即出現圖表編輯器 Chart Editor,可進行編輯。

在.spv檔案上編輯

同時會出現〈內容〉對話介面,可作更細節設定。

>元素 Elements

>於子群組繪出最適線

先畫各水準的迴歸線。

呈現結果:

>於總和繪出最適線 Fit Line at Totle

再畫總迴歸線。

新出現之黑色線,即為總迴歸線。

在編輯器外點2下,就會回到輸出檔。

從調節模型迴歸線法之視覺輔助圖,可以看出:群組線與總迴歸線幾乎平行,亦即就統計推論觀點,無法證明母群存在交互作用、調節模型。

Chart Editor


管理研究統計課程-問卷 管理研究統計課程-問卷


參考文獻

A General Model for Testing Mediation and Moderation Effects

回頁首 Up to page head 至頁尾 Down to page bottom
上一頁 Back to previous page 回頁首 Up to page head 下一頁 Go to nex page  

統雄數學神掌系列目錄
分享意見反映
統計教學的內涵與取向
高考統計考題的解析
微積分精華篇
微積分思想篇
微積分進階精華篇
統計/數學符號與其英語讀法
資料型態與視覺呈現
敘述統計
機率論與機率分配
推論統計學精華篇
t分配與 t檢定
推論統計‧理論建構
資料分析程序與SPSS基礎
SPSS 資料清理
SPSS 轉換:Recode 重新編碼
SPSS 轉換:Compute 建構新變項
SPSS 選擇觀察值_SPSS 資料庫管理
樣本代表性檢定
單變項:類別_二元資料/詮釋
單變項:類別_二元資料/應用
單變項分析:連續資料
單變項連續資料視覺檢視與清理
卡方分析(雙向)
多向卡方分析
單向卡方分析
變異數分析(單因子):詮釋
變異數分析(單因子):應用
簡單迴歸/相關分析:詮釋
簡單迴歸/相關分析:應用
對數/邏輯相關分析
測量工具信度/效度分析
量表信度 檢定
量表效標關聯效度 檢定
探索式因素分析 (EFA):詮釋與實作
探索式因素分析 (EFA):應用進階
因素效度分析_CFA:詮釋
因素效度分析_CFA:應用
多變項分析精華篇
多元迴歸分析:詮釋
多元迴歸分析:應用
一般線性模型精華篇
廣義線性模型
雙因子/多因子變異數分析
調節模型與交互作用詮釋
調節模型分析與建構
SPSS 統計圖應用:調節模型檢定
共變數分析/詮釋
共變模型建構/應用
因果模型與因果邏輯
中介模型分析
因徑/SEM:模型詮釋與因果邏輯
因徑/SEM:探索式因徑模型建構
因徑/SEM:驗證式結構方程解析
多變項分析實例SEM
多變項分析實例SEM+調節篇
因徑/結構方程SEM:反省
無母數統計
統計研討篇
專題-卜豐投針實驗
專題-機率與統計悖論
1類知識計量工具
2類知識計量工具
3類知識計量工具
非等機率知識體系建構
TX空時座標建構
一般取用測量
信仰取用測量
研究方法/民調市調系列
請點這裡看所有留言分類 Please click here to view categories of comments
同類別內相關主題