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1 教育研究法陳木金教授 SPSS 操作筆記 筆記製作 : 太陽神 CH.4 研究結果分析 : 1 開啟 SPSS 程式 2 開啟 DATA 檔案 3 檢視檔案 4 分析資料 5 摘要製表格 開啟 DATA 後要進行的步驟有 : 1 檢視 Check (1) 次數分析 : a. 資料檢視 b. 變數檢視 (2) 描述分析 (3)T 考驗 (4) 單因子變異數分析 開啟 SPSS 程式 開始 程式集 SPSS Inc Statistics 17.0 SPSS Statistics 17.0

2 開啟 DATA 檔案 檔案 開啟 資料 選擇檔案來源 教學重點 1: 次數分析 1 開啟次數分配表 分析 敘述統計 123 次數分配表

3 2 選擇欲分析的變項 點選欲分析的變項, 例如 : 年齡 點選中間的箭頭符號 確定 3 分析成果出爐 ( 點選左邊檔案縮圖, 可直接顯示該表格 ) 如何將資料製成圖表? 1 開啟次數分配表 分析 敘述統計 123 次數分配表

4 2 先點選欲繪製成圖表的變項 + 欲製成的圖表類型 點選欲繪製成圖表的變項 點選圖表 選擇圖表類型, 例如 : 圓餅圖 確定 3 跑出的圖表 補充說明 : 變數檢視中,t&s 個代表的意思是 : 在第四章 P.1 中要探討的是國民小學校長轉型領導及教師服務士氣之現況分析校長轉型領導 : 用 T( 轉型 transfer) 代表教師服務士氣 : 用 S( 服務 service) 代表 t s

5 教學重點 2: 描述分析 對照第四章國民小學校長轉型領導現況分析 表 4-1 國民小學校長轉型領導問卷五個向度之平均數 標準差摘要表 次序向度名稱題數人數平均數 標準差 每題平均數每題標準差排序 1 共創願景 魅力影響 激勵動機 智能啟發 個別關懷 平均數 + 標準差 : 1 開啟描述性統計量 分析 敘述統計 描述性統計量 2 選擇變項 ( 共創願景. 魅力影響. 激勵動機. 智能啟發. 個別關懷 ) 及選項 選擇變數 點選選項 勾選需要的項目, 例如 : 平均數 標準差 確定

6 3 結果出爐 木金小百科 : 若輸入的變項名稱與當初在程式上設定的不符, 結果就跑不出來 例如 : 當初設定為 智力啟發, 若輸入時寫成 智能啟發, 則程式對應不到, 就跑不出結果 表 4-1 國民小學校長轉型領導問卷五個向度之平均數 標準差摘要表的每題平 均數 每題標準差從何而來? 次序向度名稱題數人數平均數 標準差 每題平均數每題標準差排序 1 共創願景 魅力影響 激勵動機 智能啟發 個別關懷 要對照第三章 P.26 表 3-26 國民小學校長轉型領導預試問卷 統計分析後篩選題目情形 向度表 向度一共創願景向度二魅力影響向度三激勵動機向度四智能啟發向度五個別關懷 因素分析相關分析信度分析綜合評斷刪減題次刪減題次刪減題次刪減題次 篩選之後保留的預試題次

7 1 開啟計算變數 轉換 計算變數 2 輸入 目標變數 名稱及輸入運算式 ( 以 共創願景 為例, 因為 共創願景 共有 7 題, 所以要除以 7) 3 成果輸出

8 4 檢驗是否成功 ( 到 描述性統計量 檢驗 ) 分析 敘述統計 描述性統計量 輸入變數 點選 選項 勾選需要的項目 確定 5 結果出爐

9 把所有變項 轉換 出來, 一起到 描述性統計量 檢視, 並計算出平均數跟標準差 開啟描述性統計量 點選變數 點選 選項 勾選需要的項目 確定 結果出爐 把轉型領導各向度和各向度的平均結合 : 分析 敘述統計 描述性統計量

10 選擇變數( 含 轉型領導 各向度及各向度的平均 點選選項 勾選需要的選項 確定 成果出爐 為什麼要這麼做? 木金老師說 : 為了要比 排序 舉例說明 : 表 4-1 國民小學校長轉型領導問卷五個向度之平均數 標準差摘要表 次序向度名稱題數人數平均數 標準差 每題平均數每題標準差排序 1 共創願景 魅力影響 激勵動機 智能啟發 個別關懷

11 木金小百科 : 若沒有計算每題平均數 & 每題標準差, 直接從平均數 & 標準差來看, 由於題數不同, 會有誤差, 所以還是要算出每題平均數 & 每題標準差才能精準確定排序 ( 排序是手算的 ) 下一步, 求各題的平均數 標準差 排序以 共創願景 為例 : 對照表 4-2 國民小學校長在共創願景各題之平均數 標準差 排序題問卷平均標準次題號題目內容人數數差 排序 1 1 校長具有教育理念, 瞭解學校未來發展方向, 並提出前瞻性的計畫 校長具有強烈的動機與方向感, 會讓人受到他的感染 校長會兼顧教師的能力和志向, 提出符合教師希望的構想, 讓全校為實現理想而努力 校長經常利用機會談論他對學校未來的發展願景與看法 校長會主動與教師討論如何達成學校未來發展願景的作法 校長會主動與教師對話, 建立學校發展願景的共識 校長能掌握學校 社區及社會的教育生態和脈動, 發展學校特色 開啟 描述性統計量 分析 敘述統計 描述性統計量 2 選擇對應之 問卷題號, 在選項中點選 平均數 標準差

12 點選對應的題號 點選 選項 勾選平均樹 標準差 確定 3 結果出爐 總體分數計算 1 計算變數各位同學請留意, 這裡的筆記我似乎沒完成, 也回想不起來, 有印象的人幫幫忙囉! 對照 : 第二節 不同背景變項的國民小學教師在知覺校長轉型領導的差異情形之

13 教學重點 3:T 考驗 現況分析 以表 4-11 不同性別之教師在整體轉型領導差異的 t 考驗為例 : 向度 組別 性別 人數 平均數 標準差 t 值 差異情形 整體校長 1 男 ** 1>2 轉型領導 2 女 ** p<.01 1 開啟 獨立樣本 T 檢定 分析 比較平均數法 獨立樣本 T 檢定 木金小百科 : 當變項只有兩個項目時 ( 例如男生或女生 ), 要使用 T 考驗 當變項有三個或以上時, 要使用 ANOVA (F 考驗 ) 2 點選欲選定的檢定變數及分組變數 點選檢定變數 點選分組變數 定義組別 分別輸入組別 1 組別 2 的定義 ( 當初在輸入設定時就應該已經定義好了 ) 繼續 木金小百科 : 依變項 ( 檢定變數 ) 要先填, 自變項 ( 分組變項 ) 後填, 且需定義變項, 不然光 (??) 會跑不出結果 木金小百科 :

14 3 再點選 選項 點選 選項 繼續( 信賴區間為 95% 是 OK 的 ) 確定 4 結果出爐 木金小百科 : T 值 1.95 以下 不顯著 T 值 1.96 以上 顯著 木金小百科 : 沒有 * 代表 >.05( 不顯著 ) * 代表 <.05~<.01 之間 ** 代表 <.01~<.001 之間 *** 代表 <.001 此題中顯著性 ( 雙尾 ) 為.005, 根據 T 考驗的顆星指標中, 可以獲得 2 顆星 表 4-12 不同性別之教師在轉型領導各向度差異比較摘要表的 T 值從何而來?

15 向度 性別 人數 平均數 標準差 t 值 差異情形 向度一 (1) 男 * 1>2 共創願景 (2) 女 向度二 (1) 男 ** 1>2 魅力影響 (2) 女 向度三 (1) 男 ** 1>2 激勵動機 (2) 女 向度四 (1) 男 * 1>2 智能啟發 (2) 女 向度五 (1) 男 ** 1>2 個別關懷 (2) 女 *p<.05 **p<.01 1 開啟獨立樣本 T 檢定 分析 比較平均數法 獨立樣本 T 檢定 2 輸入檢定變數 ( 共五項 ) 並定義組別 點選檢定變數 點選分組變數 定義組別 分別輸入組別 1 組別 2 的定義 繼續 3 再點選 選項 點選 選項 繼續( 信賴區間為 95% 是 OK 的 ) 確定 4 結果出爐

16 教學重點 4:ANOVA(F 考驗 ) 以表 4-13 不同年齡之教師在整體轉型領導之變異數分析摘要表 表 4-14 不同年齡之教師在整體轉型領導之平均數 標準差及事後比較為例 表 4-13 不同年齡之教師在整體轉型領導之變異數分析摘要表 向度變異來源 d f S S M S F 整體轉型領導 ***p<.001 組間 組內 全體 *** 1 開啟 單因子變異數分析 分析 比較平均數法 單因子變異數分析 2 選擇要考驗的依變數及因子並選擇檢定方法

17 點選依變數項目( 轉型領導 ) 點選 因子 ( 年齡 ) 點選 Post Hoc 檢定 勾選 Scheffe 法 (C) 繼續 木金小百科 : 通常研究樣本 <50 人, 用 LSD(L) 樣本 >300 人, 用 Scheffe 法 (C) 樣本介於 150~300 間, 用 Tukey 法 (T) 3 點選 選項 並勾選描述性統計量 點選 選項 勾選描述性統計量 繼續 確定 4 結果出爐

18 轉型領導 ANOVA 平方和自由度平均平方和 F 顯著性 木金小百科 : F 值 2.48 以上 顯著 F 值 2.47 以下 不顯著 組間 組內 總和 木金小百科 : 平均平方和 (MS)= 平方和 (SS) 自由度 (df) F 值 = 組間平均平方和 組內平均平方和 5 表 4-14 不同年齡之教師在整體轉型領導之平均數 標準差及事後比較 向度組別年齡人數平均數標準差差異組別 整體轉型領導 1 30 歲以下 ~40 歲 ~50 歲 歲以上 >1 4>1 點選成果頁面左側縮圖之多重比較

19 多重比較 轉型領導 Scheffe 法 (I) 年齡 (J) 年齡平均差異 (I-J) 標準誤顯著性 95% 信賴區間 下界 上界 * * * * *. 平均差異在 0.05 水準是顯著的 木金小百科 : 平均差異 (I-J) 若為負數, 代表後面大於前面若為正數, 代表前面大於後面 以表 4-15 不同年齡之教師在轉型領導各向度差異比較摘要表為例其 F 值及差異比較從何而來? 向度年齡人數平均數標準差 F 值差異比較

20 向度一共創願景 (1)30 歲以下 (2)31~40 歲 (3)41~50 歲 (4)51 歲以上向度二魅力影響 (1)30 歲以下 (2)31~40 歲 (3)41~50 歲 (4)51 歲以上 *** 3>1 4> ** 4>1 向度三激勵動機 (1)30 歲以下 (2)31~40 歲 (3)41~50 歲 (4)51 歲以上向度四智能啟發 (1)30 歲以下 (2)31~40 歲 (3)41~50 歲 (4)51 歲以上向度五個別關懷 (1)30 歲以下 (2)31~40 歲 (3)41~50 歲 (4)51 歲以上 **p<.01 ***p< *** 3>1 4> ** 4> *** 3>1 4>1 4>2 1 開啟 單因子變異數分析 分析 比較平均數法 單因子變異數分析 2 選擇要考驗的依變數及因子並選擇檢定方法 點選依變數項目 點選 因子 ( 年齡 ) 點選 Post Hoc 檢定 勾選 Scheffe 法 (C) 繼續 3 點選 選項 並勾選描述性統計量 點選 選項 勾選描述性統計量 繼續 確定

21 4 成果出爐 ANOVA 平方和自由度平均平方和 F 顯著性 共創願景魅力影響激勵動機智力啟發個別關懷 組間 組內 總和 組間 組內 總和 組間 組內 總和 組間 組內 總和 組間 組內 Scheffe 法 多重比較

22 95% 信賴區間 依變數 (I) 年齡 (J) 年齡 平均差異 (I-J) 標準誤 顯著性 下界 上界 共創願景 * * * * 魅力影響 * * 激勵動機 * * * * 智力啟發 * *

23 個別關懷 * * * * * * *. 平均差異在 0.05 水準是顯著的 木金老師說 : 通常數值大的比較容易形成顯著 課後總結 : 今天授課所教授內容涵蓋 1 次數分析 2 描述分析 3 T 考驗 4 單因子變異數分析

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