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Selecting Appropriate  Statistical Procedures 選擇適當的統計方法 簡報者：陳鼎新 簡報大綱 前言 研究的特徵的描述 決策樹模式的應用 決策樹流程圖 選擇適當的敘述性統計與推論性統計方法 次要分析 應用流程圖的限制與目的 前言 研究為系統化詢問的過程 透過系統化步驟，簡化決策並控制研究步驟 研究特徵的描述 Appropriate statistical procedures are determined by characteristics of the research. 確立研究特徵的10「What?」 老鼠走迷宮實驗 性別差異對社會問題的處理方式差異分析 1.研究限制層級？(實驗性) 2.自變數為何？(是否接受學習測試) 3.自變數的層級？(是否有預先探索) 4.研究的設計形式？(獨立群組、關聯群組、混合) 5.應變數為何？(走迷宮的學習力) 研究特徵的描述 6.衡量應變數的方法？ (測試次數需達之標準) 7.應變數之評估指標層級？(比例) 8.衡量應變數所需之資料形式？(名目資料) 9.研究假設？(在同一標準下，實驗組較對照組需要較少之測試次數) 10.什麼樣的測試是需要的? 決策樹模式的應用 在簡單與複雜的研究設計中，決策樹模式可以幫助研究者有系統化地組織其研究流程 決策樹模式之特性 使用線段，表示思考邏輯 每達到一個決策點，須在此點作出決策，決定往那個分支繼續進行下一個決策 提供系統化決策方向 選擇適當的敘述性統計與推論統計方法 基本假設 利用敘述性統計，初步歸類與分析資料 辨別研究之主要特徵 建立研究初步假設 檢視應變數之性質 依調查資料形式作不同之統計分析 利用推論性統計對研究初步假設作出檢定與分析 選擇適當的敘述性統計與推論統計方法 其它研究假設 若研究複雜且具有研究假設較多之性質，研究者可反覆利用決策流程圖，挑選出正確的敘述性統計與推論性統計之方法 當研究進行至最後分析與撰寫報告書階段時，應謹慎歸納結論，有效的減少誤差值 選擇適當的敘述性統計與推論統計方法 縱使電腦可幫助處理複雜的運算式與分析，但是研究者仍需要用正確的統計方法與模式來加以運算。 最後，在選擇適當的統計方法以進行資料分析時，決策流程圖將可提供研究者一個有效及便利的方法。 次要分析 敘述性統計與推論性統計分析完成後進行 次要分析之種類 因果關係分析(post hoc analyses) 幫助闡釋結論之分析 資料窺探 次要分析 次要分析可幫助闡釋分析結果 僅有少部分的次要統計分析可幫助詮釋研究中主要分析之結果。 在許多限制層級較低的研究中，可能使用較多之次要統計分析方法 次要分析 資料窺探 利用資料窺探的方法，檢測各變數間之前後關係與差異性等，以視其分析結果是否異於原先預期之結論 有效適用於大規模與低限制的研究 無特定的研究方法，需由有經驗的研究者依其直覺設計 資料窺探分析之結果，將可作為後續研究者之研究建議 使用流程圖的限制與目的 對大多數之研究而言，決策樹流程圖可指引研究者選擇合適研究性質的統計方法。 透過流程圖所選用的統計方法並非唯一可解決研究問題的研究方法。 決策樹流程圖的目的在於幫助研究者了解決策的過程，以簡明的流程圖形式引導研究者便捷地熟悉研究作過程。 研究者的決策方向不應被決策樹流程圖之模式所侷限，應視研究性質而加以發展。 THANKS FOR YOUR ATTENTION * * 想法 產生 問題 定義 步驟 設計 觀察 資料 資料 處理 資料 解釋 資訊 交流 決定利用何種統計方法 蒐集資料及分析資料 Flowcharts 的結構 最初的Flowchart (14.1) 提示研究的細節 根據資料類型送到其它flowcharts 次要Flowcharts SCORE DATA Flowchart (14.2) ANOVA Flowchart (14.3) ORDERED DATA Flowchart (14.4) NOMINAL DATA Flowchart (14.5) 決策樹流程圖