资料之分析与解释

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1、拾伍、資料之分析與解釋一、分析與解釋*分析：將搜集的資料加以整理、分類及摘要目的--簡化資料（易於理解與解釋）*解釋：了解分析的結果。可對研究之變項關係做種種推論目的--發現研究結果的意義二、資料的編碼（coding）*編碼分類的原則：1.建立類別是根據研究的問題和目的(類別變項或連續變相？)2.各類別必須周延窮盡（可於問卷中加入「其他」一項）--「其他」選項之處理：a.若選此項的人數太少，則可捨棄b.若選此項的人數太少，亦可將其分配到已分類好而性質相近的類別內c.在此項之敘述中，某一意見人數很多，則可另成一類3.各類別必須互斥而獨立（不干擾其他選項之分類）*設計編碼架構1.必須先檢查具

2、有代表性樣本之回答情形--考量原則：a.分類粗細須適中--太粗：缺乏辨識力--太細：各類所得次數太少，意義不大b.統計分析的問題（表格之繁簡、推論…）c.得到與假設預期不同的結果時，亦須保留此一類別（以了解此類回答究竟少到什麼程度）2.須考慮分類原則（依研究目的及假設而定）3.注意類別次序的安排4.以最清晰的方式標明各個類別5.「其他」「不知道」選項及「複選題」等的處理6*資料的登錄（做成data，讓電腦辨識）--登錄後必須查驗，是否在某行某列有不該出現的數值或記號--missingdata的處理：統計軟體中皆有設定如何處理--處理原理：a.除去不用b.隨機法（亂數或抽籤方式）c.採用各

3、選項的中央程度（不會趨於極端）d.隨機抽取部分問卷，求算這些回答的平均數、中數或眾數*製備編碼簿--功用：1.說明研究資料中各變項在登錄上的位置2.說明每一變項上各數字符碼所代表的意義--使用時機：1.當研究者準備將資料登錄時2.當研究者編擬分析程式時3.當統計分析完畢後研究者撰寫報告時--可配合電腦及統計軟體的使用：將變項的意義、名稱鍵入程式中，在報表上直接顯現出變項一、資料的統計分析*統計分析計劃的擬定--變項的界定：‧原始變項是否需要、是否可以合成複合變項？‧是否在某些變項上「加權」？--變項的分組‧將眾多變項依特質加以分組（依研究架構）‧大組可再分成小組--分析的指引‧將欲使用的

4、統計分析逐項明確列出，以為指引6*統計分析的原則--考慮「研究問題」的性質‧屬於描述性的說明？還是需要推論？‧屬於單一變項的說明？還是也探討變項間的關係？--考慮「研究資料」的性質‧變項的測量尺度層次（類別、等級、等距、或等比？）‧自變項和依變項的歸屬及數目會影響適當統計方法的選擇‧量化變項和質性變項的相互轉化（簡化變項後用簡易統計方法分析；或使用虛擬變項）*常用之統計分析方法--簡化一個變項‧基本分析：次數分配、百分比、相對比、累加次數…‧集中趨勢分析：眾數、中位數、平均數‧離散趨勢分析：變異比率、四分間距、標準差--分析兩個（或以上）變項間之關係（描述統計）‧類別尺度層次：交叉分析、

5、列聯相關係數（Ｃ或λ係數）、Phi相關係數、Cramer的Ｖ相關係數‧等級尺度層次：等第順序相關係數（Gamma係數）‧等距尺度層次：相關（Ａ—Ｂ）：Pearson的積差相關係數（γ）迴歸（Ａ→Ｂ）：簡單直線迴歸、多元直線迴歸‧其他常用之統計分析方法：變異數分析（ANOVA，analysisofvariance，單因子變異數分析、多因子變異數分析）逐步迴歸（STEPWISE）因素分析（FACTOR）集群分析（CLUSTER）多重比較分析（TUKEY法、SCHEFFE法）6--分析兩個（或以上）變項間之關係（推論統計）‧χ2檢定、Ｚ檢定、Ｆ檢定--Ｒ2之必要性（多個自變項之聯合解釋力）--

6、利用「p值」以判斷變項間關係或檢定是否達顯著水準*p<0.05，**p<0.01，***p<0.005一、研究結果的解釋*關係的說明--變項間的相互關係（方向、性質、程度）--以相關係數說明因果關係的困難：1.變項間的時間順序或因果主體不容易準確建立（ex：滿意度←→生產力）2.可能有來自其他變項的影響（前置變項或中介變項）【相關】【因果】Ｘ1Ｘ1Ｘ2Ｘ3Ｘ2ＹＸ4Ｘ3【其他變項的影響】（1）前置變項（2）中介變項（Ａ、Ｂ…）　Ａ　ＡＸＹＸＹＸＹ*概判（generalization，推論）的建立--考慮之因素1.根據何種程序來概判研究結果？（樣本代表性、抽樣考驗）2.概判的適用範圍（限制

7、）為何？‧樣本抽樣方法適當否？（隨機抽樣？）6必須在考量或控制其他變項之下，方能說明樣本的關係在母體也存在（變項間有無交互作用？），故「控制其他變項→無交互作用→較能作概判」‧若不能確認交互作用的有無，則亦可提出暫時性的概判，以待後續研究來驗證*解釋研究結果的其他問題1.研究結果不確定或與假設不符a.是否分析過程發生錯誤？b.是否測量不適當？信度或效度不夠？c.研究方法或資料搜集方法是否不適當？不正確？d.使用之理論或建立之假設是否