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統計研究方法SPSS 報告者：歐陽昆 ANOVA MANOVA比較 混合設計變異數 多自變數與單一依變項 當自變項為兩個以上時，需要多因子變異數分析來鑑驗實驗效果。 實驗設計 二因子實驗 三因子實驗 統計分析方法 多因子實驗 共變數 共變數實驗設計 經由單變量或重複量數分析出來解果，若是自變項與依變項之間有線性關係，各能會有共變數的干擾，例如:智商對學習效果，棒球潛力，所以必須在檢定時加入共變數進行調整。 Sample Size Sample Size 可以利用下列的系統計算 SPSS Sample Power .tw/spss/data/Sample%20Power%202.0-Brochure.pdf 實驗順序 實驗順序在二因子實驗中，大多使用隨機排序，但是在我們行為實驗中，可能會有學習效果先後順序之差別，所以建議加入拉丁方格設計(Latin square design)，是實驗能夠完全平衡。 拉丁方格設計 ANOVA MANOVA比較 MANOVA 兩個以上依變項 研究者認為喝酒後對於駕駛的視覺與運動神經反應的影響各有不同，因此對於注意力區分成視覺的部分與動作反應的部分，分別測量受試者看到交通標誌燈號的時間（Y1），以及採取煞車動作直到車輛停止的時間（Y2），共有兩個依變項。 MANOVA樣本數問題 多因子設計中，例如:二因子實驗A (2 levels)、B (3 levels)=3*2=6 每群受測者至少要20人 總樣本=2*3*20=120人 MANOVA必須要滿足基本假設 iid 共線性低(可以用線性規劃來檢定) 剔除極端異常值(容忍值0.1，VIF10) 為何要用MANOVA Y1 X Y2 X Y3 X Y4 X Y5 X 典型相關 簡單相關:分析兩個變數間兩兩相關(皮爾森相關係數) 複相關:分析單一變量與一群變量間的關係 典型相關:分析兩組變量群之間的相關程度 案例 本案個利用典型相關探討員工領導能力(X變項)和情緒智力的相關(Y變項) 。三種領導能力分別是生涯規劃(c1) 、工作投入(c2) 、溝通能力(c3) ；兩種情緒智力分別是社交焦慮(c4)與壓力懼怕(c5) 模型解釋 典型的權重值必須在0.3以上 權重正負號代表關係之正反向 權重大小必須要小心探討，權重小的可能對此變數沒有強烈關係或有其他共線性而造成 調節變項與中介變項 調節變項指示使用質性變項(性別、種族、階級)，但有時亦可採用量化變項(獎酬程度) 調節變項會影響自變項和依變項之間關係的強度 檢定調節效果分析架構 中介變數 集群分析(Cluster Analysis) 集群分析 針對物件進行分群(學生，顧客) 因素分析 針對研究變數進行分群(將電腦icon特性分為5群) 集群分析重要性 集群變量 以哪些變數進行資料分群 相似度測量 如何測量資料物件間之相似度 應分為幾個集群 集群變數之選擇 集群分析結果會反應在變數上(變數要確認) 變數選擇應考量理論基礎、文獻和實務意涵 相似度測量 集群分析法通常會收到少數幾個極端值的影響，所以在做集群分析法之前一定要先剔除 用相關係數來檢驗相似度，用負共線性檢驗方法計算相關係數矩陣，超過0.9具有高度共線性，應該要剔除 容忍值0.1 VIF10 集群分析應該要分幾群 一般而言3-6群(可以用試誤法) 利用ANOVA檢定看是否有顯著 找顯著效果較佳當分群的群數 K-means 無樹狀結構 先決定K(優點也是缺點) 物件會被重新分配至其他集群 最初的種子點會影響到集群結果 Kappa 分群結果可能3群跟4群皆顯著 這時候利用Kappa來看看哪集群較顯著 Kappa 0.7 多元尺度分析 ＭＤＳ的結果 知覺圖 MDS難度 1.問卷設計 2.資料編碼 知覺圖 多元尺度分析用途 哪些構面是受評估物件時所考慮的 受測者在評估物件時會考慮多少構面 個構面的重要性 物件間相關性 * Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) Analysis of Variance (ANOVA) Two or More Groups Hotelling’s T2 T-test Two Groups Two or More One Number of Groups in Independent Variable Number of Dependent Variables Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) Analysis of Variance (ANOVA) Two or More Groups Hotelling’s T2 T-test Two Groups Two o