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1 統計 SPSS 課程 - 文化推廣 數位學習中心 林明瑜 memory911542@yahoo.com.tw 1

2 Agenda 第七章信度分析 第八章探索性因素分析 第九章相關分析 第十章迴歸分析 補充 _ 交互作用 中介和調節 ( 干擾 ) 效果之驗證

3 一 SPSS 匯入資料 (from Excel)

4 匯入資料完成 點選左下角變數檢視

5 第七章 信度分析

6 1 定義 信度與效度均特指測量工具 ( 如問卷 態度行為量表 ) 減除可能影響測量結果因素後的準確程度 信度與效度既然稱為 度, 就是一個可以度量的具體 數字, 不是抽象的感覺 感受, 也不是廣泛的調查準確性 6

7 信度基本概念 信度是以組成系統的各個項目或測量之間的相關系數為基礎 問卷所問的項目相關性愈高, 代表期間一致性愈高, 故信度也愈高 信度係數的種類與衡量 : 再測信度 ( 不同時間, 相同測驗 ) 複本信度 ( 不同時間, 不同測驗 ) 折半信度 ( 相同時間, 不同測驗 ) Cronbach a 係數 7

8 信度衡量類型 信度係指測驗結果 ( 受試者的回答 ) 的穩定性及可靠性 ( 可相信的程度 ) 信度的衡量有三種類型 : 穩定性 等值性與內部一致性 穩定性 : 用同一種測驗對同一群受試者, 前後施測兩次, 然後依據兩次測驗分數計算相關係數 等值性 : 交替使用一套測驗的多種複本, 再根據一群受試者每個人在各種複本測驗之得分, 計算相關係數 內部一致性 : 指量表能否測量單一概念, 同時反映組成量表題項之內部一致性程度 8

9 a. 信度 (reliability) 測量工具本身的準確程度 是否有區別能力? 測量的結果是否穩定一致? 穩定一致的程度如何? 譬如一把捲尺昨天量一個人的身高是一百七十公分, 今天再量卻變成一百六十五公分, 一個人斷不可能一天矮了五公分, 顯然這把尺可能受熱脹冷縮的影響很厲害, 也就是 信度 不高 又如這把尺從尺端開使量一個人的身高是一百七十公分, 但從一公尺的地方開始量, 同一人的身高卻變成一百七十五公分, 就顯示這把尺刻度之間的距離不準確, 信度 自然就低了 9

10 Slide 10 (3) 內部一致性係數

11 按一下這裡 Slide 11

12 勾選一下這裡 Slide 12

13 Slide 13

14 第八章 因素分析

15 因素分析的性質 : 探索性因素分析 因素彼此間為獨立的, 也就是說彼此的相關係數應該很小 ( 接近於 0) 因素的決定並非是唯一的, 也就是說不同方法可選出不同的因素 這也是使用因素分析時的一個問題 使用因素分析時資料不需標準化 ( 也就是說資料不需要有相同的量測尺度 )

16 因素分析目的 : 將許多的變數減縮為少數幾個共同因素, 對總變異量做最大的解釋, 以做為建立更深入的研究模型之基礎 建立一組相互獨立的因素以用於處理共線性 (multicollinearity) 對某些研究方法所產生的問題 ( 例如 : 迴歸 ) 找出可能的變數集群 (clustering) 16

17 由於因素分析的結果一般難以加以解釋, 因此的將各因素軸加以旋轉, 常用方法 : 直交轉軸 - 四方最大法 & 最大變異法 (easy) 斜交轉軸 - 四方最小法 & 最小變異法 轉軸的目的 : 將所抽取的因素, 經過數學轉換, 使因素或成份具有清楚的區隔, 能夠反映出特定的意義, 稱為轉軸 在釐清因素與因素之間的關係, 以確立因素間最簡單的結構 17

18 使用探索性因素分析 ( 上機實作 ) SPSS 範例 : Factor Analysis 對話框 在 SPSS 的因素分析的 Extraction 框中, 盡量勾選相關矩陣 (R) 18

19 進行因素分析前資料的檢視 1. 檢視資料的相關係數矩陣, 相關係數須顯著的 > Bartlett 的球型檢定 (Bartlett test of sphericity), 此種統計檢定主要是用來檢定變數間的相關係數是否顯著, 核定結果若 p<0.05 即代表顯著 3. 取樣適切性量數 (KMO), 其值介於 0 到 1 之間 若 KMO=1, 表示每一變數均可被其他變數完全的預測 若 KMO 0.9, 表示資料非常適合做因素分析 若 0.9>KMO 0.8, 表示很適合 若 0.8>KMO 0.7, 表示還不錯 若 0.6>KMO 0.5, 表示不太適合 若 KMO<0.5, 表示資料不適合做因素分析

20 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例 程式操作 : 1. 點選分析 --- 維度縮減 --- 因素 2. 在因素分析的格中將變數選入右邊空格中 20

21 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例 分別在描述統計量 Rotation ( 旋轉法 ) Scores ( 因素分數 ) Options ( 其他選項 ) 中作設定 21

22 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例選取 Extraction ( 萃取因素 ) 22

23 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例 選取 Rotation ( 旋轉法 ) 23

24 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例選取分數 (score) 24

25 在 SPSS 中使用探索性因素分析的範例選取選項 (option) 所有變數中沒有遺漏的, 才可做分析 25

26 分析結果 KMO 及 Bartlett s ( 論文中不需特別標注該部分 ) KMO 是 Kaiser-Meyer-Olkin 的取樣適當性衡量量數, 當 KMO 值愈大時, 表示變數間共同因素愈多, 愈適合進行因素分析 從 Bartlett s 球形檢驗可用來判斷資料是否是多變量常態分配, 也可用來檢定相關矩陣是否適合進行因素分析 此例代表母群體適合進行因素分析 26

27 特徵值與解釋變異數 此表顯示轉軸前後的特徵值與解釋變異數, 從左邊 26 個成分因素的特徵值可以看到總合 =26, 解釋變異量 =5.081/26=25.405%, 特徵值 >1 的有 6 個, 由大而小排列, 第一個是解釋變異量最大的, 其次為第 2. 在撰寫論文時, 只列出轉軸前而非後的變異量 27

28 未轉軸的因素矩陣 從此表無法看出每個變數應歸類到哪個因素 28

29 轉軸後的因素矩陣 29

30 因素分數係數矩陣 30

31 因素儲存變數 SPSS 會將新產生的二個因素儲存變數併在原始資料檔中, 而不會像其他 統計軟體將因素儲存變數另外獨立成一個檔 因素分數皆已經過標準化而非原來的衡量刻度, 原始的四個變數皆為整數, 且其值分布在 15~1 之間, 但 FAC1_1 FAC2_1 其平均值為 0, 標準差為 1 31

32 結果製表 因素一之 α 係數為 0.828, 已達高可信度 ; 因素二與因素三之 α 係數值皆大於 0.5, 其信度為尚可接受 ; 因素四之可靠度稍嫌不足, 但亦未達拒絕的程度 32

33 效度的分類 _ 前言 分類一 內部效度 : 指測量工具的設計能得出其所欲測量的特質 外部效度 : 指研究成果概化 (generalization) 的能力 英文成績 vs. 全民英檢 分類二 內容效度 : 指測量工具內容的適切性 推甄口試時, 主考官要求唱一首歌 效標關聯效度 : 指測量工具的內容具有預測或估計的能力, 而其有效程度則依據測量結果與效標的關聯程度而定 構念效度 : 指測量工具的內容, 能推論或衡量一些抽象的概念或特質的能力 利用抱怨次數衡量顧客滿意度 33 測量

34 效度的分類 2 分類三 測量效度 : 反應實現象的程度 設計效度 : 指研究設計中, 變數關係是否如預期的, 不受外來的影響, 可透過控制外生變數來提升該設計效度 分析效度 : 進行統計分析後, 所發現的結果是否如預期 推論效度 : 即外部效度 34 測量

35 效度評估摘要 類型測量內容評估方法 內容效度效標關聯效度同時效度預測效度構念效度 測量內容能夠代表所有攸關項目的程度 測量工具掌握效標攸關要素的程度 現況的描述 : 效標資料可同時得到 未來預測 : 由未來結果判定其效度 測量的變異為何? 企圖確認所欲測量構念並判定測量值與之相符程度 主觀判斷或小組評估其內容效度比值 相關分析 相關分析 迴歸分析 相關分析, 區別分析, 因素分析, 多特質多重方法矩陣 35

36 第九章 相關分析 36

37 相關分析原理 關聯方析的統計量 相關分析原理 交叉表 37

38 X/Y 兩變數之尺度及其適用的關聯係數 卡方值 Eta 係數 卡方值 Spearman 等級相關係數 Eta 係數 Spearman 等級相關係數 Person 績差相關係數 38

39 關聯係數應用的情況 在實際應用上, 仍以 Pearson 相關係數與 Chi-Square 卡方值最為常見 主要介紹兩個探討變數間關聯強度之程序 相關分析可用於區間或比例尺度與順序尺度測量之變數 ; 交叉表分析可用於各種尺度之變數, 但通常若為計量的區間與比例尺度則採 Correlate 交叉表分析也可計算 Pearson 積差相關, 但因此時變數之可能值太多, 所得到的列聯表意義不大, 故以相關分析處理較為恰當 39

40 相關分析原理 相關係數介於 -1 至 1 之間 相關程度的大小並非與 r 係數大小成絕對正比, 相關係數的大小須經顯著性檢定來證明是否顯著 不能直接由相關係數的大小來判斷其是否達顯著水準, 因相關係數為 t 分配,SPSS 會自動檢定相關係數是否達到顯著水準 40

41 斯皮爾曼等級相關 相關分析原理 (Spearman Rank-Order Correlation) 計算 此係數的符號為 rs(rho) 應用於順序變數線性關係之描述 偏相關 如果兩個連續變數之間的關係, 可能受到其他變數的干擾之時, 可以利用控制的方式, 將第三變數的效果進行統計的控制 在計算兩個連續變數 X1 與 X2 的相關之時, 將第三變數 (X3) 與兩個相關變數的相關與予以排除之後的純淨相關, 以來表示 41

42 SPSS 相關分析 - 上機操作 雙變數之相關分析 (Bivariate) 兩個變量之偏相關分析 (Partial) 42

43 雙變數之相關分析 Pearson 相關係數 : 使用於連續對連續分析, 基本假設於直線關係,R 平方為判定係數 Kendall s tau-b: 使用於次序對次序分析, 對稱性資料, 只有在行與列數相同時才有完全的關聯性 Spearman 等級相關 : 使用於次序對次序以上分析, 目的將連續變數作等級化, 再用 Pearson 積差方程式導出, 增加穩健性 43

44 叉積離差與共變異數 每對變數都會顯示這兩個值 交乘積離差的值, 等於正確平均數變數的乘積總和 這是 Pearson 相關係數的分子 而共變量則是兩變數間關係的非標準化量數, 其值等於交乘積離差除以 N 1 選擇對遺漏值的處理方式 成對方式排除 若觀察值具有相關係數之成對變數中, 其中一個或兩個變數的遺漏值, 則分析時會排除此觀察值 可以在每個計算式中使用最大值資訊 完全排除遺漏值 如果任何變數的觀察值中, 含有遺漏值, 它們就會從所有相關係數中排除 44 選擇所需要的統計量

45 45

46 P-value 值 <0.01 表示手機品牌和手機用途有顯著的相關 Pearson 相關係數 =0.560 表示手機品牌和手機用途有中度的正相關 性質 : 0.7 r <1 為高度相關 0.3 r <0.7 為中度相關 0 r < 0.3 為低度相關 46

47 二 偏相關分析 選擇對遺漏值的處理方式 選擇所需要的統計量 47

48 偏相關分析結果 排除會計學的影響因素之後, 計算統計學與微積分成績的偏相關係數, 並檢定偏相關是否存在 選擇欲控制的變數 控制會計學的影響,P-value >0.05 可以知道統計學與微積無顯著關係 48

49 第十章迴歸分析 49

50 迴歸分析 迴歸分析分為以下幾類 : 依自變數個數區分 單變數迴歸 ( 簡單迴歸 ): 討論單一自變數對依變數的影響 例如 : y x 複迴歸 : 討論二個以上的自變數對依變數的影響 例如 : 依線性性質區分 線性迴歸 : 自變數與依變數間具直線特性 例如 : 0 1 y x x k k y x x k k 50

51 51

52 執行 分析 (A)/ 迴歸方法 (R)/ 線性 (L) 依變數 : 滿意度 ; 自變數 : 手機用途 強迫所有的變項有順序進入迴歸方程式 V V 52

53 53

54 補充 _ 交互作用 中介和調節 ( 干擾 ) 效果之驗證 54

55 交互作用 - 二因子變異數分析 交互作用 (Interaction)-- 交互作用顧名思義就是雙方會互相影響 在我們研究社會現象時, 若是有二個自變數, 則稱為二因子變異數分析, 以二個自變數 A 和 B 影響一個依變數 Y 為例, 除了 A 和 B 分別會影響依變數 Y 外, 也會有 A B 交互作用影響著 Y 55

56 社會現象中, 交互作用時常出現, 舉例如下 : 範例一 : 工作單位與性別對組織文化之交互作用 A: 工作單位 ( 例如 : 財務 工務 業務 ) B: 性別 ( 例如 : 男 女 ) Y: 組織文化 ( 例如 : 成果取向 人員取向 團隊取向 ) 交互作用項 = 工作單位 性別 範例二 : 電腦自我效能與目標取向在學習方法的交互作用 A: 電腦自我效能 B: 目標取向 Y: 學習方法交互作用項 = 電腦自我效能 目標取向 56

57 分析 (A)/ 一般線性模式 (G)/ 單變量 (U) 57

58 範例 3: 在一個混合式的組織中 ( 同時存在機械式和有機式 ), 我們想了解組織的型態與領導特質對於組織績效的交互作用 A: 組織的型態 機械式和有機式 B: 領導特質 交易型領導和轉換型領導 Y: 組織績效 組織表現的好壞程度交互作用項 = 組織的型態 領導特質 變數編碼 58 組織的型態機械式 (1); 有機式 (2) LS: 領導特質交易型領導 (1); 轉換型領導 (2) Performance: 組織績效 (Linkert scale 1-5) 非常不滿意 (1); 不滿意 (2) 普通 (3); 滿意 (4); 非常滿意 (5)

59 將組織績效放入依變數 (D), 將領導型態和領導特質放入固定因子 (F) 59 Plots 的 OS*LS 是要畫出交互作用的變數

60 我們看交互作用項 OS 組織型態 * LS 領導型態的 F 值 =.223,P=0.638 未達顯著, 顯示沒有交互作用影響 60

61 中介效果之驗證 可以定義為影響依變數的理論性因素, 其對依變數的影響, 必須從觀察現象之自變數中進行推論 中介效果是指自變數透過中介變數來影響依變數的效果, 有三種情形 : 61

62 中介效果的驗證 這個表裡面的數值是怎麼算出來的呢? H1 的驗證 4.93** ** Slide 62

63 Slide 63

64 按下一個 階層迴歸分析 Step1: 先放入控制變項 Slide 64

65 遇到難應付客戶頻次 [ 階層迴歸分析 Step2: 再放入前置變項 記得按一下這裡 Slide 65

66 勾一下這裡 Slide 66

67 三個重要的訊息 - 模式摘要 - 變異數分析 - 係數 Slide 67

68 Slide 68 *p<.05 **p<.01

69 ( R 2 ) *p<.05 **p<.01 Slide 69

70 (2)X M (1)X Y (3)X,M Y H2 的驗證 (.07)** 4.93** ** Slide 70

71 (1)X Y 階層迴歸分析 Step1: 先放入控制變項 遇到難應付客戶頻次 Step2: 再放入前置變項 Slide 71

72 Slide 72 *p<.05 **p<.01

73 ( R 2 ) *p<.05 **p<.01 Slide 73

74 (3)X,M Y 階層迴歸分析 Step1: 先放入控制變項 Step2: 再放入前置變項與中介變項 Slide 74

75 Slide 75 *p<.05 **p<.01

76 ( R 2 ) *p<.05 **p<.01 Slide 76

77 上機實作 : 在一個混合式的組織中 ( 同時存在機械式和有機式 ), 我們想了解組織的型態對於組織績效影響中, 領導特質是否具中介效果? 77

78 分析 (A)/ 迴歸 (R)/ 線性 (L) (1)X Y 78

79 79

80 檢驗 : β 為迴歸係數, β 要達顯著, 才執行第二步驟, 否則中止中介效果分析 β =0.005,P=0.962 未達顯著, 不執行第二步驟 80

81 81

82 (2)X M 82

83 檢驗 : β 為迴歸係數, β 要達顯著水準, 才執行第三步驟, 否則中止中介效果分析 β =0.132,P=0.03(P<0.05) 達顯著水準, 執行第三步驟 83

84 84

85 (3)X,M Y 85

86 檢驗 : 加入領導特質 (INV) 後, 組織型態 (IV) β 若為不顯著, 且接近於 0 結果為完全中介 β 若為顯著, 且係數 < 第一步驟的 β 結果為部份中介組織型態 β =0.008,P=0.936 未達顯著水準且 β 接近於 0, 而領導特質 β =0.026,P=0.804 亦未達顯著水準 結果為完全無中介效果 86

Alternate Form

Alternate Form 量表之合適度檢驗 : 信度與效度的型式 信度測量 ( 量表的可信度 ) 穩定性 內部一致性 複本信度 再測信度 問項一致性信度 量表合適性 折半信度 表面效度 效度測量 ( 量表是否準確測量到構念 ) 內容效度 效標關聯效度 預測效度 同時效度 建構效度 收斂效度 區辨效度 1 ... 何時會使用信度 / 效度的檢測? 1. 自創一個新的量表時 2. 擷取同一個概念的不同量表, 取其部份問項整合成一個量表來衡量該構念

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