Transcript 統計套裝軟體 PASW Statistics 18.0

統計套裝軟體
PASW Statistics
18.0
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企業管理系
黃梅鑾
統計?
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Benjamin Disraeli (1804-1881)
班傑明·迪斯雷利，英國首相
"There are lies,
damned lies…and
statistics."
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GIGO
GARBAGE IN GARBAGE OUT.
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 研究目的與對象(Define the population)
 研究方法
 抽樣與蒐集資料
 資料讀取與輸入
 分析
 結果
 結論與建議
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SPSS Statistics 18.0中文版
工具列
資料、變數檢視和編輯
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完整的統計流程支援
計畫
部署
Conjoint
Programmability Extension
資料蒐集
報告
Statistics Base、 Custom Tables
資料分析
Complex Samples
資料存取
Statistics Base
Statistics Base、Regression、
資料準備
Custom Tables、Advanced Statistics、
Statistics Base、
Forecasting、Exact Tests、Conjoint、
Data Preparation 、
EZ RFM、Decision Trees、Categories、
Missing Values
南榮技術學院 企業管理系 黃梅鑾
Complex Samples、Neural Networks
7
資料來源: SPSS Inc. Taiwan, 2008
問題種類
•
•
•
•
•
•
單選
複選
開放/填充
量表
子題
加權
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單選
1. 您最常在那些地方購買烏龍茶飲料？
□販賣機 □便利超商 □超市 □雜
貨店 □其他
2. 您每週購買(或飲用)烏龍茶的數量大約
是：
□1罐 □2-3罐 □4-5罐 □6罐以上
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量表
購買烏龍茶，您重視下列何種屬性？
重 視 程 度
低 ← ． → 高
價格 □ □ □ □ □
口味 □ □ □ □ □
廠牌 □ □ □ □ □
減肥 □ □ □ □ □
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複選題分析
2. 請問您換行動電話的主要原因：(可複選)
□1 故障
□2 遺失
□3 收訊不良
□5 電信公司服務不好
□6 有促銷活動
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□4 新產品推出
□7 其他
複選題分析操作
建檔
資料
型態
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複選題分析 操作
•按新增則右邊框會出現$c2
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複選題實務上的意義
$c7 次數
$c7 a
c7m1 價格便宜
c7m2 功能齊全
c7m3 造形酷炫
c7m4 廠牌因素
c7m5 通話費率
c7m6 國際漫遊
c7m7 服務態度
c7m8 促銷活動
c7m9 申請手續方便
c7m1 0 通話品質
c7m1 1 體積小
c7m1 2 售後服務
c7m1 3 帳單可靠
c7m1 4 其他
反應值
個數
百分比
180
13.6%
163
12.3%
72
5.4%
91
6.9%
140
10.6%
22
1.7%
84
6.3%
106
8.0%
12
.9%
154
11.6%
138
10.4%
102
7.7%
51
3.9%
9
.7%
1324
100.0%
總數
a. 二分法群組表列於值 1。
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觀察值百分比
57.7%
52.2%
23.1%
29.2%
44.9%
7.1%
26.9%
34.0%
3.8%
49.4%
44.2%
32.7%
16.3%
2.9%
424.4%
複選題深入探討
$ c 7 * g e n 交 叉表 列
$c7 a
c7m1 價格便宜
c7m2 功能齊全
c7m3 造形酷炫
c7m4 廠牌因素
c7m5 通話費率
c7m6 國際漫遊
c7m7 服務態度
c7m8 促銷活動
c7m9 申請手續方便
c7m1 0 通話品質
c7m1 1 體積小
c7m1 2 售後服務
c7m1 3 帳單可靠
c7m1 4 其他
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
個數
總數
個數
百分比及總數是根據應答者而來的。
a. 二分法群組表列於值 1。
1 40~49
38
28
2
16
34
5
22
16
3
37
26
22
10
4
80
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gen 世代
2 50~59
3 60~69
39
53
29
55
7
29
19
29
39
34
10
4
24
22
22
41
5
3
50
37
37
38
35
24
24
11
5
0
74
84
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4 70以上
50
51
34
27
33
3
16
27
1
30
37
21
6
0
74
總數
180
163
72
91
140
22
84
106
12
154
138
102
51
9
312
檢視資料
 資料儲存檔案類型與讀取
 測量的種類
 如何測量資料的集中趨勢
 如何測量資料的離散程度
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資料轉入SPSS
• 檔案類型
1. EXCEL(.xls)
2. 文字檔(.txt、.dat)
3. 資料庫儲存檔案(.mdb，.db…)
• 讀取的方法
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資料的種類
•類別型資料:性別、血型
•連續型資料:身高、體重
•次序型資料:
非常滿意、滿意、普通、不滿意、非常不滿意
非常重要、重要、普通、不重要、非常不重要
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The Mode
The Median
5
4
3
4
The Mean
4
4
4
5
5
6
3+4+4+4+4+5+5+6+8+11+12
11
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8
11
12
6
不同資料類型選擇適合指標(1)
Mode Media Mean
n
Nominal
Ordinal


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



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如何量測變異程度
 最大(高/好)與最小(低/壞)
 The Variance (s2):The spread of the
data
 Standard Deviation (s)
The average distance of all data
points from the mean
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不同資料類型選擇適合指標(2)
Range SD / Variance
Nominal


Ordinal


Continuous 

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描述性統計
–對資料初步的認識
–評估資料的變異範圍
–判斷異常值
–找出錯誤(誤植、定義錯誤)
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預試
項目分析--量表處理的第一步
分析變數的鑑別力
目的--在篩選問卷量表或測驗中的題目的優劣；
改善題目的品質；提供題目計量特性的訊息。
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預試--項目分析
• 方法
– 將評估的構面分數加總成另一個變數(轉換→計
算)
– 取27及73分位數(Kelly, 1939)，將其分成
第一群及第二群(分析→敘述統計→次數分配表
→統計量→百分位數)(轉換→重新編碼→成不
同變數)
– 執行雙尾t檢定(獨立樣本t檢定)
– p-value<0.05表題目具有鑑別力，而大於
0.05者刪除
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項目分析判讀
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信度與效度
•一個量表的信度愈高，代表量表愈穩定，一
般常以Cronbach’s α來衡量各項目之間
的一致性程度。
•效度分析 :指測驗結果的正確性(反應)，一
個有效的測量就是我們是否測量出所要測量
的東西。
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信度 (Reliability)
•判定依據
–Cronbach Alpha
一般學者認為至少要0.7以上； 0.6以下量表應
重編；0.9~0.95表示理想。
–Item-total correlation
0.4以下刪除
–刪除後應再檢驗
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習作(2)
–檔案合併
–資料重新架構
–項目分析(itemAnalysis)
–複選題分析
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推論統計
從樣本推論母體
 目的:To estimate the population
parameters from the sample statistics
 原因?We may not have data about
everyone we wish to study
 問題：Would we estimate the ‘true’
value?
 Well…:At certain level of
confidence..YES!
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字彙測驗成績
男女是否有差異
Report
Words correct
Respondent's
sex
Female
Male
Total
in vocabulary test
Std.
Mean
N
Dev.
5.99
141 2.06
6.35
112 2.20
6.15
253 2.12
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假設檢定
• H0 The Null Hypothesis
no ‘real’ effect is present
• H1 The Alternative Hypothesis
a ‘real’ effect is present
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Types of Errors
You are 95% sure of the Hypothesis, but
you will be wrong 5% of the times
•Type I  Reject the H0 when is true
•Type II Incorrectly accept the H0
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雙變數的相關分析與檢定
Categorical
Categorical
Crosstab
Procedur
e
Clustered
Bar Chart
+
+
Statistic
Test ChiSquare
+
Statistic Test
T-Test
+
Statistic Test
Pearson
Categorical
Continuous
Means
Procedure
+
Bar Chart
+
Scatter
Plot
(SumFunction)
Continuous
Continuous
Bivariate
Correlatio
n
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兩連續變數的相關
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散佈圖
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相關係數的特性
 線性關係的假設需成立
 相關係數可以表示線性關係的強度與方向
 強度: 由0至1表示
 方向: 由正負值表示
 相關係數的判斷:
 相關係數為一標準化係數，
相關係數絕對值
變項關聯程度
1.00
完全相關
.70至.99
高度相關
.40至.69
中度相關
.10至.39
低度相關
.10以下
微弱或無相關
不受樣本大小與兩個變項的原始分數的測量單位
的影響
 相關係數的平方稱為決定係數(coefficient of
determination)，代表兩個變項中，一個變項
可被另一個變項解釋的比例
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相關分析
•Pearson相關係數：測量兩連續變數間的線
性關係，其檢定有常態性的假設。
•偏相關(partial correlation)：兩變數同時
與第三個變數有相關存在時，去除第三個變
數的影響性時，此兩個變數純相關的程度
•部份相關(part correlation)：三個變數中，
當第二個變數排除了第三個變數的解釋力後，
第一個變數和第二個變數的相關程度
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偏相關與部分相關
Y
• 零階相關（Zero-Order)
1
– Y和X1的皮爾森相關
– (2＋3)/(1＋2＋3＋4)。
4
2
3
• 偏相關(Partial Correlations ）
– Y和X1的偏相關(2/1＋2) ；
7
6
5
X2
Y和X2為(4/1＋4)。
X1
– 如標準化迴歸係數
• 半偏相關 (Semi-Partial Correlations)
– 移去X1,X2對應變數的共同影響後, X1與應變數的相關(2/1＋
2＋3＋4)；X2與應變數的相關(4/1＋2＋3＋4)
– 係數愈大代表該變數對Y的影響愈大。
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類別變項相關性檢定
•Cross table
•Chi-square test:一般卡方檢定常見於同質
性檢定、獨立性檢定與適合度檢定
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同質性檢定
•目的
–檢定不同母體，在某一變項的反應是否具有顯著
差異；亦即兩個樣本在同一變項中之分佈情形。
•適用時機
–郵寄問卷時，比較早期回收群及後期跟催回收群
之人口統計變項。
–街頭訪問時，比較主動作答群及被動作答群之人
口統計變項。
–受訪者中包含不同團體。
–網路問卷與紙本問卷的比較。
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同質性檢定
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適合度檢定
•目的
–研究樣本是否抽樣母群分配相符合時，以卡方
檢定進行之；每次檢定內容僅涉及一個變項。
•適用時機
–當研究者想知道樣本是否能代表母體時，用人
口統計變項與母體資料比較。（如內政部有完
整的人口統計資料）。
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適合度檢定
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獨立性檢定
•目的
–同時檢定兩個類別變項之間的關係是
否相關時，採用卡方檢定。
•適用時機
–例如研究者想知道收入與學歷 (或收
入與性別)之間是否有相關。
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單因子變異數分析(ANOVA)
•使用時機:多組平均數比較(X為類別,Y為
連續)
欲比較的連續變
項:金額、身高
屬性變項
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ANOVA
不顯著
結束
顯著
多重事後比較
F值整體考驗
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ANOVA注意事項
•分組:所關心的Factor(如居住地、學制)，是否
會造成依變數(如消費行為)的不同
•注意:ANOVA假設前提是各組變異一致，應注
意是否違反此假設(Levene test)
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解釋報表
>0.05表示沒有違反假設
<0.05時需看最下圖(Robust
檢定)
大於0.05表示沒有差
異
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事後比較 (Post Hoc)
•一般在整體性之F檢定達顯著後才進行，比
較方式為兩兩比較，但也可因研究目的的不
同，只做平均數的多重比較，不必考慮整體
性F檢定的結果。
•Why事後檢定:減低type Ι error，越多的
兩兩比較，則信賴區間越低。
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事後比較 (Post Hoc)
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迴歸基本概念與目的
• 起源於十九世紀，由Francis Galton研究父母與子女身高
相關性 ，進而發現不論父母高矮，子女身高均有傾向於平
均水準地現象，此種數學模型就是迴歸模型的前身
• 概念：是要瞭解是否能用自變數 X 來解釋依變數 Y，亦即
變數 X 和Y的關係是否密切，而足以適當地用一種線性方
程式來表示
• 目的：
– 描述
– 控制
– 預測
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迴歸分析的原理
*求線性迴歸方程式的方法是利用最小平方法：
即是利用這 n 個點，求出未知參數 α 和 β
的估計量，分別表示為
ˆ 與ˆ
*Gauss-Markov Theorem：OLS
provides the best linear unbiased
estimate of  (BLUE)
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模型配適度指標
• R2 = Model var/total var
– 0 R2 1
– R2 相當於總變異中可被解釋之百分比例
n
 (Yˆ
i 1
R2 
i
 Y )2
k
 (Yˆi  Yi ) 2
n
i 1
nk 1
– F test for model significance=Model Var/Error
Var
R2
F( k , n  k 1 ) 
54
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k
1  R2
nk 1
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迴歸分析常見的誤解
對R2的過度解釋(誤解)
 R2 很低，非線性關係?
 R2 很高，非線性關係?忽略信賴區間?
因果關係的闡釋
 顯著相關不代表有因果關係：與研究設計有關，橫
斷面的研究在因果關係的判斷上要非常審慎
預測的限制:不是只有Y需要預測：X
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迴歸的基本假設與殘差分析
i
IID
N (0, s 2 )
•殘差分析的意義
–Identically Independent Distribution
•殘差分析的內容：在探討誤差項(i)是否符
合常態性、恆定性、獨立性等三項假定。
–迴歸分析乃以殘差值(ei, Residual)為誤差項
(i )之估計，等於樣本觀察值與預測值之差，
即： ei  yi  yˆi , i  1,2,, n
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