统计分析概述.ppt

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1、適當的經營決策有用的決策資訊資料的正確分析（¤）資料的收集(＃)1資料類型：量化vs.質化量化資料—能以數值或類數值來表示的資料例如：性別—男性(1)；女性(2)統計學成績—85分；70分；45分身高—168公分；157公分；186公分名次—第1名；第2名；第3名等2量化資料的分析方法：統計分析、數量模型統計：理論知識VS.工具量化資料的統計分析是否正確的關鍵？資料的取得方法—研究對象與抽樣、問卷設計與調查資料的處理方法—變數衡量尺度與可行的統計工具3統計分析軟體：ＳＰＳＳＳＡＳＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳＭＩＮＩ－ＴＡＢＥＸＣＥＬ之統計分析功能4參考書目：邱皓政

2、，量化研究與統計分析，五南圖書出版公司。張雲景、賴礽仰譯，SPSS統計軟體的應用，華騰文化股份有限公司。黃國光，SPSS與統計原理剖析，松崗圖書陳景堂，統計分析SPSSforWindows入門與應用第五版，儒林圖書有限公司5量化資料類別--衡量尺度名目(類別)尺度順序尺度區間尺度比率(例)尺度6Ⅱ區間尺度比率尺度Ⅰ類別尺度順序尺度問卷尺度的分類：計算次數加總平均計算次數7調查/研究報告的結構：壹、緒論—簡要說明整份研究報告的緣起，和所要探討的主要問題。貳、調查/研究方法—簡要說明問項的設計、調查對象的選擇及使用的分析方法。參、調查/研究發現—主要在於說明調

3、查/研究資料分析後的結果，包括對整體調查資料的描述，和探討問題的檢定與發現。肆、結論與建議伍、附錄8調查/研究發現(資料分析結果彙整方式)一般而言，資料分析結果之報告與撰寫，主要可以分成三部份：第一部份：研究對象（受訪者）基本資料的彙整第二部份：針對特定研究問題，整體受訪者看法的描述第三部份：研究假設的檢定與說明前兩部份的資料分析將利用敘(描)述性統計；第三部份的資料分析則要利用各種推論檢定性統計9量化資料之統計分析—敘述性統計vs.推論檢定性統計敘述性統計的應用單一變數之分佈情形：˙針對全部受放者個人基本資料來描述受訪者在各個人口統計變項上的分佈情形，由

4、於這些變項皆為名目或順序尺度，故只能計算受訪者在變項中每個答案出現的次數與相對百分比→『次數分配』˙若變數為區間或比率（比例）尺度，則各樣本之分數可以加總計算與平均，此時能以所有受訪者在該變數上的平均數（表示受訪者之集中趨勢）與標準差（表示受訪者之離異程度）來描述受訪者在這些變數上看法的分佈→『平均數/標準差分析』，如學生對圖書館整體滿意程度以五點尺度來衡量時。而若變數為名目尺度或順序尺度，則如同個人基本資料的處理，只能計算出現次數與百分比→『次數分配』10統計檢定分析步驟1.建立研究假設（hypothesis）--虛無假設（nullhypothesis）

5、vs.對立假設探討問題：不同性的同學在統計成績上是否有差異？H0：男同學和女同學的統計成績無顯著地差異。H1：男同學和女同學的統計成績有顯著地差異。2.選擇顯著水準（levelofsignificance）--α【為決策的臨界機率值】指當虛無假設為真時而拒絕它的危險程度（或機率）3.選擇適當的統計分析方法4.資料的處理分析及決策判斷當所收集資料經統計分析後所得到的p值≦α，則拒絕H0當所收集資料經統計分析後所得到的p值>α，則接受H011由於在調查研究時多無法對全部的研究對象進行普查，而只能以各種抽樣方法抽選部份代表性樣本來進行調查，然後以樣本調查所得的統

6、計值來推估全部研究對象（母體）在研究問題上的情況（母數或參數），故在統計分析時都以一區域或範圍來表示。設若一母體的平均身高(即母數/參數)是165cm，而研究者在95%的信賴水準下進行隨機抽樣，其所抽出的樣本平均身高值有95%的機率會落在藍色區域，藍色區域的上/下限為信賴區間的上/下限值。只有5%的機率會落在白色區域(顯示母體身高不是165cm)。12在進行研究調查時，通常不會進行多次的抽樣，而多是以單一次的抽樣之樣本資料來進行有關的分析，並以此推論母體的情況。如上述身高的例子，若母體參數真的是165cm，則當這次抽樣(單一次)的樣本之平均身高值落在藍色區

7、域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高為165cm(有95%為真)；反之若樣本平均身高落在白色區域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高不是165cm(只有5%為誤)。13單一變數的檢定單一變數比例分佈的檢定在於探討從樣本所得資料中單一變數（如性別）之分佈情形，是否等於某些比例，如研究者想要瞭解南台科大企業管理系同學的性別分佈是否為男性/女性各佔50%。此時在分析時必須利用無母數分析中的「卡方檢定Chi–squaretest」。14單一變數的平均值檢定在於探討從樣本所得資料中單一變數（如統計學成績），是否等於或大/小於某一數值，如研究者想要瞭解南台科大商

8、業類同學的統計學平均分數是否大於70分。此時在分析時必須利用「單一